千分之一

以千分之一的成本解锁人工智能计算硬件

神经形态计算领域就是按照这种思路创建的，主要采用原则 1 来展示令人印象深刻的性能 [2]。该计划的一个目标是表明，采用这三者的结合可以使这项工作取得长足进步，并有助于从根本上降低当今人工智能硬件的制造和运营成本。人工智能工作负载提供了一个引人注目的焦点，因为它们对上述原则具有耐受性，并且对提高性能有强烈的商业需求。如果成功，通过该计划实现的收益最终将足以推动商业应用，并且这些技术随后将在从通信系统到天气预报等多个领域得到应用，每个领域都严重依赖于先进的信息处理。