标签： AI测评体系

突破算力天花板：解密NPU如何用架构革命碾压冯·诺依曼桎梏

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在人工智能计算需求呈指数级增长的今天，传统计算架构正面临前所未有的挑战。某国际顶尖实验室的最新测试数据显示，当处理参数量超过1000亿的神经网络时，传统CPU架构的有效算力利用率不足12%，而能耗却达到专业NPU芯片的23倍。这组震撼数据将矛头直指冯·诺依曼架构的固有缺陷，也揭示了专用神经网络处理器

仿生架构突破：类脑计算芯片如何实现脉冲神经网络低功耗高性能部署

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在算力需求呈指数级增长的时代，传统冯·诺依曼架构遭遇物理极限的背景下，类脑计算芯片凭借其仿生特性与事件驱动机制，正在成为突破现有计算范式的重要突破口。脉冲神经网络（SNN）作为类脑计算的核心载体，其生物合理性时序编码方式与异步稀疏计算特性，对硬件实现提出了前所未有的挑战。本文将从突触动力学建模、时空

解密生物计算芯片：如何用生命逻辑重构计算机底层架构？

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在算力需求呈指数级增长的今天，传统计算机架构的物理极限已清晰可见。冯·诺依曼架构自1945年诞生以来，其"存储-计算"分离的设计范式在经历77年演进后，正面临三个根本性挑战：存储墙导致的能效比恶化、串行计算与生物智能的认知鸿沟、以及硅基半导体器件的量子隧穿效应。生物计算芯片的崛起，标志着人类首次尝试