神經形態計算 - 與傳統計算的區別

我們使用的傳統計算機遵循一種稱為馮·諾依曼架構的順序處理架構。這種設計由獨立的 CPU 和記憶體單元組成，資料儲存在記憶體中，並在需要時傳輸到 CPU。

另一方面，神經形態計算機遵循一種並行處理架構，其靈感來自人腦，由神經元和突觸組成。這種架構非常節能，並且具有更廣泛的功能。讓我們在下面的部分更深入地探討傳統計算機和神經形態計算機之間的架構差異。

馮·諾依曼架構與神經形態架構

如上所述，具有馮·諾依曼架構的傳統計算機具有簡單的設計，而神經形態計算機具有模仿人腦的複雜架構。下圖顯示了馮·諾依曼和神經形態計算機架構的流程圖。

在下面的部分中，我們對馮·諾依曼架構和神經形態架構之間的差異進行了列表。

規格	馮·諾依曼架構	神經形態架構
操作	使用順序處理操作，其中指令一次執行一條，這可能會導致瓶頸。	使用並行處理，模仿大腦的神經網路，允許同時處理多個任務。
處理單元	具有用於 CPU（處理）和記憶體的獨立單元，需要在它們之間不斷傳輸資料。	處理和記憶體以神經元和突觸的形式整合在一起，允許更快地訪問資料。
功耗	由於持續的資料傳輸和順序操作，功耗更高。	高效節能，僅在神經元被觸發時（事件驅動處理）消耗能量。
資料處理	以線性方式處理資料，這在處理模式識別等複雜任務時可能會限制性能。	可以透過同時處理大量資料來處理模式識別、決策和即時學習等複雜任務。
容錯性	更容易出現故障，因為 CPU 或記憶體等元件的故障可能會停止系統。	高度容錯，因為神經元的分散式特性允許系統即使在某些元件發生故障時也能正常執行。
學習能力	需要明確的程式設計，並且無法在沒有人為干預的情況下從資料中學習。	可以隨著時間的推移從資料中學習和適應，自主提高其在任務上的效能。
應用	主要用於通用計算任務，包括文字處理和基本計算等日常應用程式。	非常適合高階應用，例如 AI、機器人、感測器系統和需要認知功能的任務。

列印頁面