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点击“蓝字”关注我们,了解更多信息 研究背景 随着人工智能(AI)应用的迅猛发展,传统冯·诺依曼架构的数字计算正面临着前所未有的挑战,尤其是在处理数据密集型任务时,计算速度和效率已经无法满足需求。因此,类脑计算作为一种新兴的计算范式,因其高效、低功耗的特点,逐渐引起了科学家的广泛关注。类脑计算的核心在于模仿生物神经网络的工作原理,以实现更高效的数据处理和存储。为此,忆阻器作为一种模拟突触的关键硬件,具有实现类脑计算的巨大潜力。 忆阻器(memristor)是一种能够存储历史信息并根据外界电信号调节电导状态的非易失性元件。它能够在计算过程中直接进行数据存储和处理,因此在类脑计算中扮演着重要角色。特别是模拟忆阻器,它能够提供多级电导状态,从而提高计算精度和权重映射能力,这对类脑计算
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