当然，梅溪湖大学人工智能研究院也是诞生了世界上第第🌅☔一种神经元网络处理器，然后用众多的处理器芯片搭建起了一套系统。🚓💹🖱
这种处理器芯片架构跟大脑神经元网络非常类似，具有包括输入端、神经薄膜、信号发生器和输出端，其中输入端类似生物神经元的树突，神经薄膜类似生物神经元的双分子层，信号发生🀟器类似生物神经元的神经细胞主体😔🁊，输出端类似生🚌👼物神经元的轴突。
而神经薄膜是整个神经元产生作用的关键物质，它类🅚似生物🚵神经细胞中的液态薄膜，当能量吸收到一定程度时就会产生信号并向外发射。
这些信号经过输出端传导，然后被其🙭🍨他神经元接收，以此循环形成信息处理过程。
神经元网络处理器大小跟普💂🎾通的处理器没有太多区别，不过里面的🄱架构却截然不同，核心区域内密密麻麻的挤满了数千个处理核心，用来模拟超过百万个人脑神经元和上亿个神经突触。
这些处理核心每个包含了🆐上百万个晶体管，其中负责数据处理和调度的部分只占掉少量晶体管，而大多数晶体管都被用作了数据存储、以及与其它核心沟通方面，每个核心都有自己的本地内存，它们还能通过非常🂾🔖🀫类似于人脑神经元与突触之间的协同的方式来与其它核心快速沟通。
这种架构白冰带领的技术团队也称之为“神经突触🞚内核架构”。
在人脑中，神经元相当于处理器，一个成年人的大脑至少有🚵数百亿个神经元，每个神经元都🔒⛬🝞与其它神经元相连，它们的连接处被称为突触，突触是人脑的存储器，用计算机术语来说，这是一个🕰🍕极其庞大的分布式计算系统。
这种处理器与存储器紧密🆐相连的结构，让人脑内的通信效率非常高。📶🟙🝤📶🟙🝤
梅溪湖大学人工智能研究院在这种神经元网络处理器研制出来后🞱🗾也是搭建了一套类人脑的神经元网络😰🅀处理器阵列的神经元计算机原型出来，这套计算机搭载了10多颗神经网络处理器。
这套神经元计🛶♏算机原型机也是进行了一系列测试，🞚结果让人非常惊喜。
没有普通处理器和图像处理器的这套神经🇨元计算机消耗的能源要低好几个数量🖦🔺级，而且学习的速度也是快得🏲🝿惊人。
在技术测试当中，这套计🆐算机对人、自行车、轿车、大巴、卡车等多种物体都是有着非常高的识别率，而且消耗的能源只有一颗普通处理器的功耗的千分之一。
如此低的功耗比大脑消耗的能量还要少，甚至⛍不需要散热系统，现在技术团队也是在研发新的这种神经元网络处理器3D堆栈技术和封装技术，希望极大地压缩设备体积，👤同时极大地提升能源效率。
当然，这些都是硬件上的，而白冰带领的技术团队还在为这套系统的神😍⛬🝛经元网络模型进行优化。
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