类脑计算：Spiking Neural Networks (SNN) 在低功耗推理中的应用 各位同学，大家好。今天我们来探讨一个非常热门且充满前景的领域：类脑计算，特别是 Spiking Neural Networks (SNN) 在低功耗推理中的应用。 1. 引言：传统计算的瓶颈与类脑计算的兴起 随着人工智能的飞速发展，深度学习模型变得越来越复杂，所需的计算资源也呈指数级增长。传统的冯·诺依曼架构在处理这些复杂的模型时，面临着严重的瓶颈，主要体现在以下几个方面： 功耗墙： 数据在处理器和内存之间频繁传输，导致大量的能量消耗。 存储墙： 内存带宽无法满足快速增长的计算需求。 延迟墙： 复杂的模型推理需要大量的计算时间，导致延迟增加。 这些瓶颈限制了人工智能在边缘设备和嵌入式系统中的应用。类脑计算，作为一种模仿生物大脑工作方式的新型计算范式，为解决这些问题提供了新的思路。 类脑计算的核心思想是模拟生物神经元的行为，利用脉冲信号进行信息传递和处理。与传统的神经网络相比，SNN具有以下优势： 事件驱动： 只有当神经元接收到足够的刺激时才会发放脉冲，从而减少了不必要的计算。 稀疏激活： 神经元 …
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