普渡大学与佐治亚理工学院的研究团队在《科学前沿》发表研究,指出传统冯·诺依曼架构因内存与处理器分离导致“内存墙”问题,消耗大量时间和能源。为解决此瓶颈,他们提出利用类脑算法构建新型计算机架构,旨在显著降低人工智能模型的能耗。
浙江大学发布全球最大类脑计算机"Darwin Monkey(悟空)",拥有20亿神经元和1000亿突触,接近猕猴大脑规模。该系统采用960颗自主研发的Darwin3代类脑芯片,通过脉冲神经网络模拟生物神经元机制,能耗极低。创新2.5D封装技术实现高效互连,15台服务器总功耗仅2000瓦。配套达尔文操作系统支持智能调度,已成功运行DeepSeek等AI应用,能模拟从线虫到猕猴的神经系统。该成果使中国在类脑计算领域领先全球,规模是Intel Hala Point的近两倍,将为AI发展和神经科学研究提供重要平台。
["IBM最新发布的NorthPole类脑芯片以惊人的速度运行AI图像识别算法,比商用芯片快22倍,能效提高了25倍。","该芯片采用仿脑技术,解决了冯·诺伊曼瓶颈问题,加速AI图像识别。","NorthPole将计算和存储融合,革新了计算机架构,内存信息位于芯片上,消除了瓶颈。"]
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