这些处理核心每个包含了上百万个晶体管，其中负责数据处理和调度的部分只占掉少量晶体管，而大多数晶体管都被用作了数据存储、以及与其它核心沟通方面，每个核心都有自己的本地内存，它们还能☓⚥通过非常类似于人脑神经元与突触之间的协同的方式来与其它核心快速沟通。
这种架构白🝟冰带领的技👦术团队也称之为“神经突触内核架构”。
在人脑中，🝟神经元相当于处理器，一个成年人的大脑至少有数百亿个神经元🜡🃯🛒，每个神经☬🏯元都与其它神经元相连，它们的连接处被称为突触，突触是人脑的存储器，用计算机术语来说，这是一个极其庞大的分布式计算系统。
这种处理器与存储器紧密相连🙙的结构，让人脑内的通信效率非常高。
梅溪湖大学人工智能研究院在这种神经元网络处理器研制出来后也是搭建了一套类人脑的神经元网络处理器阵列的📪🝩神经元计算机原型出来，这套计算机搭载了1🚃0多颗神经网络处理器。
这🛧套神经元计算机原型机也是进行了一系列测试，结果让人非常惊喜。
没有普通处理器和图🃋像处理器的这套神经元计算机消耗的能源要低好几个数🜡🃯🛒量级，而且☬🏯学习的速度也是快得惊人。
在技术测试当中，这套计算机对人、自行车、轿车、大巴、卡车等多种物体都是有着非常高的识别率🝂，而且消耗的能源只有一颗普通处理器的功耗的千分🄎🟦之一。
如此低👇👇的功耗比大脑消👦耗的能量还要少，甚至不需要散热系统，现在技术团队也是在研发新的这种神经元网络处理器3D堆栈技术和封装技术，希望极大地压缩设备体积，同时极大地提升能源效率。
当然，这些都是硬件上的，而白冰带领🜢的技术团队☕⚷🖆还在为这套系统的神经元网络模🕏🈫型进行优化。
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