記憶體內運算可減少資料移動 大幅強化神經網路加速器性能
- 涂翠珊／綜合報導
美國普林斯頓大學(Princeton University)研究團隊與Analog Devices聯手打造的神經網路晶片，透過記憶體內處理減少資料的移動，並使用電容器取代標準的電晶體，據說能大幅強化神經網路加速器性能，有利於推動影像辨識與機器人技術等應用。
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