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摘要 —“大数据”应用的爆炸式增长对传统计算机系统的速度和可扩展性提出了严峻挑战。由于传统冯·诺依曼机的性能受到 CPU 和内存之间越来越大的性能差距（“称为内存墙”）的极大阻碍，神经形态计算系统引起了广泛关注。生物学可信计算范式通过模拟神经元和突触电位的充电/放电过程进行计算。独特的尖峰域信息编码实现异步事件驱动的计算和通信，因此具有非常高的能源效率的潜力。本综述回顾了现有神经形态计算系统的计算模型和硬件平台。首先介绍神经元和突触模型，然后讨论它们将如何影响硬件设计。进一步介绍了几个代表性硬件平台的案例研究，包括它们的架构和软件生态系统。最后，我们提出了几个未来的研究方向。
神经形态计算综述：模型和硬件
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