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文件名称：类脑计算架构的可扩展性与模块化研究.pdf
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总页数：13 页
更新时间：2025-12-01
总字数：约1.14万字
文档摘要
类脑计算架构的可扩展性与模块化研究1
类脑计算架构的可扩展性与模块化研究
摘要
类脑计算作为人工智能领域的前沿方向，通过模拟生物神经系统的结构与功能，旨
在突破传统冯·诺依曼架构的计算瓶颈。本报告系统研究了类脑计算架构的可扩展性与
模块化问题，提出了基于神经形态芯片的分层模块化架构方案。研究表明，通过采用分
布式互联协议和自适应学习算法，类脑系统可实现从单芯片到百万神经元规模的无缝
扩展。实验数据显示，该架构在保持能效比不变的