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näkemys - 신경형태 컴퓨팅
동적 신경형태 하드웨어 가상화: NeuroVM
다양한 신경형태 하드웨어 노드를 통합하여 동적으로 가상화하는 혁신적인 접근법을 제안합니다. 이를 통해 복잡한 작업을 효율적으로 처리할 수 있는 확장 가능하고 적응형 시스템을 구현합니다.
스핀트로닉스 기반 신경형태 컴퓨팅: 효율적이고 혁신적인 컴퓨팅 시스템 구현
스핀트로닉스와 신경형태 컴퓨팅의 결합은 에너지 효율적이고 기능적으로 혁신적인 컴퓨팅 시스템을 구현할 수 있다.
신경형태 컴퓨팅 아키텍처를 위한 CUDA 가속 시뮬레이션 프레임워크 GPU-RANC
GPU-RANC은 신경형태 컴퓨팅 하드웨어 아키텍처 설계 및 최적화를 위한 CUDA 기반 고속 시뮬레이션 프레임워크이다.
스파이크 구동 트랜스포머 V2: 메타 스파이킹 신경망 아키텍처가 차세대 신경형태 칩 설계에 영감을 주다
스파이크 구동 트랜스포머 V2는 저전력, 다양성, 고성능, 메타 아키텍처의 목표를 달성하여 신경형태 컴퓨팅 분야에서 새로운 이정표를 세웠다.
신경형태 컴퓨팅을 통한 차세대 컴퓨터 비전의 효율적 처리 및 분석
신경형태 컴퓨팅은 기존 von Neumann 컴퓨팅 패러다임에 비해 에너지 효율성이 크게 향상될 수 있는 방법을 제시한다. 뇌 기능을 학습하고 모방하여 적응형, 내고장성, 저전력, 고속, 지능형 시스템을 개발하는 것이 목표이다.
신경형태 컴퓨팅의 혁신: 뇌 코드 유닛과 기본 코드 유닛을 활용한 혼합 신호 설계 기법
본 연구는 뇌 코드 유닛(BCU)과 기본 코드 유닛(FCU)을 활용하여 혼합 신호 설계 기법을 통해 신경형태 컴퓨팅 시스템의 계산 효율성, 정확성 및 적응성을 향상시키는 것을 목표로 한다.
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