【摘 要】
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随着信息化时代的发展,大数据、物联网、云计算、5G通信、人工智能等技术的应用对计算速度和计算能效提出了更高的要求。传统的冯·诺依曼计算架构因存算分离引发“存储墙”和“功耗墙”问题而不再满足智能大数据应用场景快、准、智的响应需求。综述了人工神经形态器件与电路的国内外发展概况,主要包括两种技术路线,一种是基于传统成熟CMOS技术的SRAM或DRAM构建,其原型器件在信息存储方面属于易失型;另一种是基于非易失性Flash器件或新型存储器件、新材料构建。最后,对人工神经形态器件的未来发展进行了总结与展望。
【机 构】
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中国电子科技集团公司第五十八研究所,东南大学电子科学与工程学院
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随着信息化时代的发展,大数据、物联网、云计算、5G通信、人工智能等技术的应用对计算速度和计算能效提出了更高的要求。传统的冯·诺依曼计算架构因存算分离引发“存储墙”和“功耗墙”问题而不再满足智能大数据应用场景快、准、智的响应需求。综述了人工神经形态器件与电路的国内外发展概况,主要包括两种技术路线,一种是基于传统成熟CMOS技术的SRAM或DRAM构建,其原型器件在信息存储方面属于易失型;另一种是基于非易失性Flash器件或新型存储器件、新材料构建。最后,对人工神经形态器件的未来发展进行了总结与展望。
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