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基于嵌入式FPGA的神经形态计算架构：类脑智能的硬件加速之路
在人工智能与物联网深度融合的当下，传统冯·诺依曼架构面临算力瓶颈与能效困境。神经形态计算通过模拟生物神经系统的并行处理与事件驱动机制，为低功耗、实时性要求高的嵌入式场景提供了突破性解决方案。而FPGA凭借其可重构性与硬件并行加速能力，成为实现神经形态架构的理想载体。
在人工智能与物联网深度融合的当下，传统冯·诺依曼架构面临算力瓶颈与能效困境。神经形态计算通过模拟生物神经系统的并行处理与事件驱动机制，为低功耗、实时性要求高的嵌入式场景提供了突破性解决方案。而FPGA凭借其可重构性与硬件并行加速能力，成为实现神经形态架构的理想载体。
