IBM 的研究人员在《科学》期刊上发表论文，提出了受脑启发的芯片架构 NorthPole，它能将计算与记忆相结合，并以低能耗高效地处理数据。自计算机诞生以来，计算过程一直以处理器为中心，记忆内存与计算是分离的。然而在记忆内存和计算之间穿梭传输大量数据会在能耗、处理带宽和速度方面付出高昂的代价。这在新兴的和先进的实时 AI 应用（如脸部识别、物体检测和行为监控等）中尤其明显，这些应用需要快速获取海量数据。因此，大多数现代计算机架构正在迅速达到物理和处理瓶颈，而且鉴于所涉及的能源成本不断增长，其在经济、技术和环境上都面临着无法持续的风险。NorthPole 是一种将计算与记忆内存交织于单个芯片上的神经推理架构，对 ResNet50 的测试显示，它能将每瓦每秒帧数 (FPS) 的能量指标提高 25 倍，每个晶体管的 FPS 的空间指标提高 5 倍，相对于同类技术延迟的时间指标降低 22 倍。
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