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石路平团队在接受媒体采访时表示，深度学习加速器（支持人工神经网络）和类脑芯片（支持脉冲神经网络）已经成为当前人工智能芯片代表性工作的两个主流方向。然而，由于算法和模型规模巨大，目前的人工智能芯片仅支持人工神经网络或脉冲神经网络，难以发挥计算机和神经科学的交叉优势。

美国这样做，意在阻止中国研发先进芯片，更重要的是阻止中国在自动驾驶、人工智能等新兴技术方面发展。这些新兴技术对一个国家未来的技术具有决定性的影响。尤为难得的是，利用如此落后的工艺，还能拥有超低功耗。其功耗仅为现有硅基芯片的百万分之一。这样的超低功耗对于芯片行业来说具有极其重要的意义。

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与目前全球领先的IBM TrueNorth芯片相比，2017年成功流片的第二代天机核心密度提升20%，速度提升至少10倍，带宽至少提升100倍。倍，并且具有更好的灵活性和可扩展性。因此，EAC相当于一个二进制加权全连接NN，对应的计算矩阵为1,024Noutput（其中Noutput为输出脉冲数）。

该芯片基于纯模拟光电融合计算架构。在ImageNet等智能视觉任务实测中，相同准确率下，与现有高性能GPU相比，计算能力提升3000倍，能效提升400万倍。它具有超高的计算能力。功率和超低功耗。功耗已经成为当前数据中心最头疼的问题。据分析数据显示，数据中心70%的功耗都浪费在为散热而构建的芯片加热和空调系统上。为了降低能耗，微软将数据中心建在海底，Facebook将数据中心建在北极圈。

ACCEL芯片的超低功耗可以显着降低功耗。一旦这款芯片实现商业化，数据中心将不再需要建设空调系统或选择建设在低温的北极圈内，而且还可以大幅节省数据中心的占用率。的土壤.

据悉，ACCEL芯片的光学部分最小线宽仅为百纳米，而电路部分仅采用180nm互补金属氧化物半导体（CMOS，Complementary Metal Oxide Semiconductor）工艺，实现了数个量级的相比7nm 工艺GPU 有了巨大的提升。性能改进。研究人员表示：打个比方，如果原来的电源能够支持现在的高性能芯片工作一小时，那么在同样的电源下，ACCEL芯片可以工作500年以上。

对于具有单个EAC 内核的ACCEL，它通过输出与EAC 中二进制NN 的Noutput 输出节点相对应的多个脉冲来顺序工作（图1b）。中心的愿景是引领类脑计算发展，培养一流的类脑计算人才，努力使我国在类脑计算领域走在世界前列，从而推动类脑计算的发展。发展国家通用人工智能，促进各行各业全面发展。