神经形态计算 - 与传统计算的区别

我们使用的传统计算机遵循一种称为冯·诺依曼架构的顺序处理架构。这种设计由独立的 CPU 和内存单元组成，数据存储在内存中，并在需要时传输到 CPU。

另一方面，神经形态计算机遵循一种并行处理架构，其灵感来自人脑，由神经元和突触组成。这种架构非常节能，并且具有更广泛的功能。让我们在下面的部分更深入地探讨传统计算机和神经形态计算机之间的架构差异。

冯·诺依曼架构与神经形态架构

如上所述，具有冯·诺依曼架构的传统计算机具有简单的设计，而神经形态计算机具有模仿人脑的复杂架构。下图显示了冯·诺依曼和神经形态计算机架构的流程图。

在下面的部分中，我们对冯·诺依曼架构和神经形态架构之间的差异进行了列表。

规格	冯·诺依曼架构	神经形态架构
操作	使用顺序处理操作，其中指令一次执行一条，这可能会导致瓶颈。	使用并行处理，模仿大脑的神经网络，允许同时处理多个任务。
处理单元	具有用于 CPU（处理）和内存的独立单元，需要在它们之间不断传输数据。	处理和内存以神经元和突触的形式集成在一起，允许更快地访问数据。
功耗	由于持续的数据传输和顺序操作，功耗更高。	高效节能，仅在神经元被触发时（事件驱动处理）消耗能量。
数据处理	以线性方式处理数据，这在处理模式识别等复杂任务时可能会限制性能。	可以通过同时处理大量数据来处理模式识别、决策和实时学习等复杂任务。
容错性	更容易出现故障，因为 CPU 或内存等组件的故障可能会停止系统。	高度容错，因为神经元的分布式特性允许系统即使在某些组件发生故障时也能正常运行。
学习能力	需要明确的编程，并且无法在没有人为干预的情况下从数据中学习。	可以随着时间的推移从数据中学习和适应，自主提高其在任务上的性能。
应用	主要用于通用计算任务，包括文字处理和基本计算等日常应用程序。	非常适合高级应用，例如 AI、机器人、传感器系统和需要认知功能的任务。

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