能让自行车“自动驾驶”！清华团队的新型融合AI芯片“天机”登上Nature封面( 五 )
在生物大脑中 ， 每个神经元都与各种输入相连 。 一些输入在神经元中产生激发 ， 而另一些输入则抑制它 ， 对于SNN（脉冲神经网络） ， 在达到由变量（或者可能具有函数）描述的特定阈值状态时 ， 神经元发出脉冲信号 。
ANN则是是从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象 ， 目前热门的AI神经网络CNN、RNN都属于ANN 。
就可以理解SNN和ANN最大的差异 ， ANN以精确的多位值处理信息 ， 而SNN以脉冲处理信息 。 为了在一个平台上实现两种模型 ， 脉冲需要表示为数字序列（1或0） ， 以便与数字编码格式的ANN兼容 。
当然 ， 两者之间还存在其它差异 ， 比如SNN在时空域中运行 ， 而ANN依靠时钟在每个周期刷新信息 。 另外 ， SNN的计算包括膜电位积分 ， 阈值交叉和电位复位 ， ANN主要与乘法累加（MAC）操作和激活变换相关 。 还有 ， SNN的处理需要比特可编程存储器和额外的高精度存储器来存储膜电位 ， 发射阈值和不应期 ， ANN仅需要用字节存储器来进行激活存储和变换 。
全球首款异构融合AI芯片
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