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第三屆世界互聯網大會于2016年11月16日在浙江烏鎮召開，并舉辦了領先科技成果發布會。其中中國最引人注目的就是中國科學院計算技術研究所發布了寒武紀深度神經網絡處理器，聽起來很高大上，那么到底這顆深度神經網絡處理有什么過人之處？人工神經網絡就是一種模仿生物神經網絡結構特點的計算機算法，最基本的特征就是模仿大腦神經元之間傳遞模式，并對輸入的信息進行快速處理。
而每一個神經元都自己獨特的激勵函數，用于處理計算來自其他相領的神經元加權輸入值，并且用加權值神經元之間的信息傳遞強度來定義。人工神經網絡算法最大不同是可以不斷自我學習，通過大量樣本數據進行訓練調整傳遞加權值，改善自身拓撲結構，使得算法更加高效，廣泛適用于人工智能領域，目前像是谷歌的Alpha Go、百度的語音識別和自動駕駛、阿里巴巴仿真機器人都是大量使用到人工神經網絡算法。
如果用人話對人工神經網絡進行概括性描述就是：非線性、并行計算、自適應、可學習、要大量訓練。
但是如果采用通用型處理器進行深度神經網絡計算就顯得效率低下，中科院計算技術研究所的陳天石就舉出一個例子，谷歌與斯坦福大學合作，利用16000個處理器核構建了一個10億神經突出的深度神經網絡，耗時多日才完成貓臉識別。
目前通用型處理器都是基于馮諾依曼結構，其存儲和運算處理是分離的，需要大量讀寫運行操作的深度神經網絡，不可避免受到了傳輸數據帶寬的制約，效率低下。
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