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摘要 — 本次特别会议论文的目标是介绍和讨论不同的突破性技术以及新颖的架构，以及它们如何共同重塑人工智能的未来。我们的目标是全面概述受脑启发计算的最新进展，以及当使用超 CMOS 设备的新兴技术与超越冯诺依曼架构的新型计算范式相结合时，如何实现后者。我们讨论了铁电场效应晶体管 (FeFET)、相变存储器 (PCM) 和电阻式 RAM (ReRAM) 等不同的新兴技术，展示了它们在构建受自然启发的神经形态计算架构方面的良好能力。此外，本特别会议论文还讨论了各种新概念，如内存逻辑 (LIM)、内存处理 (PIM) 和脉冲神经网络 (SNN)，以探索超越冯诺依曼计算对加速深度学习的深远影响。最后，将脑启发计算的最新趋势总结为算法、技术和应用驱动的创新，以比较不同的 PIM 架构。索引词 —FeFET、PCM、ReRAM、光子、神经形态、DNN、SNN、内存处理、新兴技术
脑启发计算 - NSF-PAR
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