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5.4 芯片横评：TrueNorth、Loihi、Tianjic 与 SpiNNaker 本节摘要：四颗芯片代表四种解法：TrueNorth 用数字同步把规模做到百万神经元、70 毫瓦；Loihi 系用核级异步加片上学习做可编程平台；Tianjic 用异构融合让 ANN 与 SNN 同芯；SpiNNaker 用百万 ARM 核做最自由的仿真机器。本节统一口径横评，并给出"谁该用谁"的场景答案。 会员。《5.4 芯片横评：TrueNorth、Loihi、Tianjic 与 SpiNNaker》收录于灏天文库文集《神经形态计算 (Neuromorphic Computing)》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习

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作者与出处

原作者： 灏天文库

来源：灏天文库

原文： https://aiknowledge.cn/collection/661-%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E5%BD%A2%E6%80%81%E8%AE%A1%E7%AE%97-neuromorphic-computing

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