摘要 - Hyperdementialsional Computing（HD）是一种新的脑启发算法，模仿了人脑的认知任务。尽管具有固有的潜力，但HD的实际效率与基础硬件相关，该硬件在常规微处理器中促进了HD的效率。在本文中，我们提出了Tiny -HD，这是一个针对低功率，高能量效率和低潜伏期的轻型专用高清平台，同时可以支持各种应用程序。我们利用增强的HD编码，以减轻记忆要求，并简化数据流以使其具有效率的体系结构使微小的HD浮动。我们通过管道阶段和资源共享以及能够减少机会主义功率的数据布局进一步增强Tiny -HD。我们将微小的-HD与国家的高清平台进行了比较，性能，功率和能源消耗。Tiny -HD占据约0.5毫米2，消耗1.6兆瓦的备用和9.6兆瓦的运行时功率（400 MHz），一组IoT基准测试的延迟为0.016 ms。微小的-HD消耗160 NJ的平均每电能能量，该能量的表现分别超过了95.5×和11.2×的状态FPGA和ASIC实现。I. i ntroduction