神经形态计算 - 与传统计算的区别

我们使用的传统计算机遵循一种称为冯·诺依曼架构的顺序处理架构。此设计由单独的 CPU 和内存单元组成，数据存储在内存中并在必要时传输到 CPU。

另一方面，神经形态计算机遵循一种受人脑启发的并行处理架构，由神经元和突触组成。这种架构非常节能，功能更广泛。让我们在下面的部分中更深入地探讨传统计算机和神经形态计算机之间的架构差异。

冯·诺依曼与神经形态架构

如上所述，具有冯·诺依曼架构的传统计算机具有简单的设计，而神经形态计算机具有模仿人脑的复杂架构。下图显示了冯·诺依曼和神经形态计算机架构的流程图。

在下面的部分中，我们列出了冯·诺依曼架构和神经形态架构之间的差异。

规格	冯·诺依曼架构	神经形态架构
操作	使用顺序处理操作，每次执行一条指令，这可能会导致瓶颈。	使用并行处理，模仿大脑的神经网络，允许同时处理多个任务。
处理单元	具有用于 CPU(处理)和内存的独立单元，需要在它们之间不断传输数据。	处理和内存以神经元和突触的形式整合在一起，从而可以更快地访问数据。
功耗	由于持续的数据传输和顺序操作而消耗更多电量。	高能效，仅在触发神经元(事件驱动处理)时消耗电量。
数据处理	以线性方式处理数据，这可能会限制处理诸如模式识别之类的复杂任务时的性能。	可以通过同时处理大量数据来实时处理诸如模式识别、决策和学习之类的复杂任务。
容错性	更容易出现故障，因为 CPU 或内存等组件的故障可能会导致系统停止运行。	高度容错，因为神经元的分散特性使得系统即使某些组件发生故障也能正常运行。
学习能力	需要明确编程，并且没有人为干预就无法从数据中学习。	可以随着时间的推移适应并从数据中学习，从而自主提高其在任务上的表现。
应用	主要用于通用计算任务，包括文字处理和基本计算等日常应用。	非常适合人工智能、机器人、传感系统和需要认知功能的任务等高级应用。