在智能设备爆炸式增长的今天，传统神经网络遭遇了前所未有的能耗瓶颈。据统计，典型图像识别任务在传统架构下的能耗达到3-5瓦时，而人脑完成相同任务仅需20瓦秒。这种万倍能效差距将研究目光引向生物神经系统，催生出脉冲神经网络（SNN）这一颠覆性技术。本文将从生物神经元工作机制出发，深入解析脉冲神经网络在边
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突破冯·诺依曼瓶颈：脉冲神经网络如何重塑边缘AI的底层逻辑
在万物互联时代持续进化的今天，边缘计算设备正面临前所未有的性能挑战。传统AI模型依赖的冯·诺依曼架构暴露出能效比低下、实时响应迟滞等根本性缺陷，而生物神经系统展现出的超低功耗与高效信息处理能力，为这场困局提供了革命性的解决思路。本文将深入剖析脉冲神经网络（SNN）在边缘计算场景中的技术突破路径，揭示
破解AI性能天花板：从模型压缩到动态算力分配的进阶实践
当前人工智能技术面临的核心矛盾，是算法复杂度指数级增长与硬件算力线性提升之间的根本性冲突。以Transformer架构为例，其参数量每两年增长275倍，而GPU显存容量年增速仅为1.5倍。这种剪刀差效应倒逼技术优化必须转向系统工程视角，本文将从四个维度展开深度解析。 一、模型压缩的极限突破 ...