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摘要 — 随着人类向更高水平的人工智能迈进，总是以不断增加的计算资源消耗为代价，这需要开发新颖的解决方案来满足人工智能计算需求的指数级增长。神经形态硬件从大脑处理信息的方式中汲取灵感，并有望实现人工智能工作负载的节能计算。尽管神经形态硬件具有巨大潜力，但它尚未进入商业人工智能数据中心。在本文中，我们尝试分析其根本原因，并得出促进神经形态系统实现高效和可持续云计算的要求和指南：我们首先回顾当前可用的神经形态硬件系统，并收集神经形态解决方案优于 CPU 和 GPU 上的传统人工智能处理的示例。接下来，我们确定通常部署在人工智能数据中心的应用程序、模型和算法，作为神经形态算法研究的进一步方向。最后，我们得出神经形态系统与数据中心的硬件和软件集成的要求和最佳实践。通过这篇文章，我们希望提高人们对将神经形态硬件集成到数据中心所面临的挑战的认识，并指导社区实现大规模可持续、节能的人工智能。索引术语——神经形态硬件、云计算、人工智能、数据中心、可持续计算
用于可持续 AI 数据中心的神经形态硬件
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