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数据密集型计算任务的增长需要具有更高性能和能效的处理单元，但使用传统半导体技术越来越难以实现这些要求。 一种潜在的解决方案是将设备的开发与系统架构的创新结合起来。 在此， 北大 彭练矛院士 、 张志勇教授 报告了 一种基于3000个碳纳米管场效应晶体管的张量处理单元(TPU)，可以执行节能的卷积运算和矩阵乘法 。TPU采用脉动阵列架构构建，允许并行2位整数乘法累加运算。基于TPU的五层卷积神经网络 可以在295μW的功耗下执行MNIST图像识别，准确率高达88% 。他们使用优化的纳米管制造工艺，提供 99.9999%的半导体纯度和超洁净表面 ，从而使晶体管具有高导通电流密度和均匀性。通过系统级模拟，作者估计采用180 nm技术节点的纳米管晶体管制成的8位TPU可达到 850 MHz的主频率和每秒每瓦1万亿次操作的能效。 相关研究成果以题为“A carbon-nanot
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