5.2.4 尖峰神经网络（SNN）硬件实现

文档摘要

5.2.4 尖峰神经网络（SNN）硬件实现在神经网络硬件加速的版图中，SNN（Spiking Neural Network，尖峰神经网络）从来不是“另一个可选模型”——它是唯一能将生物神经元脉冲机制、事件驱动范式与超低功耗电路物理本质三者严丝合缝咬合在一起的技术路径。当主流AI芯片还在为Transformer的矩阵乘法功耗焦头烂额时，SNN硬件早已在类脑芯片、边缘传感节点、植入式神经接口中悄然落地：Intel Loihi 2单芯片运行100万神经元仅需25mW；SynSense Speck在3.2mm²面积上实现256×256像素动态视觉处理，功耗低于3.8mW；而清华大学天机芯（Tianjic）更以异构融合架构，在同一片硅上并行调度SNN与ANN任务，实测能效比GPU高4个数量级。