摘要

随着大数据时代的到来，人工智能快速发展。神经网络算法在人工智能领域取得的

巨大成功，为图像处理、语言识别、预测估计、生物等领域的快速发展提供了强大的技

术支撑。然而受冯·诺依曼架构影响，传统计算机芯片的存储器与处理器是分离的，处理

器根据指令从存储器中读取数据、完成计算。在传统计算机芯片下，神经网络算法模型

的每一次运算都需要调用海量存储数据，而数据穿梭会产生高的功耗和时间上的延迟，

导致计算效率低下。随着晶体管的尺寸逐渐接近物理极限，传统的通过缩减晶体管尺寸

来降低功耗和提高速率的方案将面临