神经形态计算芯片在边缘AI推理中的突破性应用
本文探讨了神经形态计算芯片(以其事件驱动、稀疏计算特性)在资源受限的边缘设备上实现超低功耗、实时人工智能推理的潜力。我们将通过一个完整的、可运行的软件项目来模拟和演示这一过程。该项目构建了一个简化的脉冲神经网络(SNN)模拟器,用于处理模拟的动态视觉传感器(DVS)事件流数据,并在一个模拟的"边缘设备"场景中进行手势识别推理。文章将涵盖项目设计、完整的代码实现(包括数据生成、SNN模型、事件驱动推...
标签:SNN
本文探讨了神经形态计算芯片(以其事件驱动、稀疏计算特性)在资源受限的边缘设备上实现超低功耗、实时人工智能推理的潜力。我们将通过一个完整的、可运行的软件项目来模拟和演示这一过程。该项目构建了一个简化的脉冲神经网络(SNN)模拟器,用于处理模拟的动态视觉传感器(DVS)事件流数据,并在一个模拟的"边缘设备"场景中进行手势识别推理。文章将涵盖项目设计、完整的代码实现(包括数据生成、SNN模型、事件驱动推...