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SynSense时识科技发布全球首款动态视觉处理器开发套件，机器视觉进入亚毫瓦时代

  近年来，主流的“冯  诺依曼”架构在“类脑计算”(也称为神经形态计算)技术领域，正在解决基于以往深度学习的端智能视觉的功耗
  现在世界上最好的类脑技术来自瑞士。 中国看到各种AI技术大冲突，经历了百花齐放的黄金盛世，苏黎世技术团队组成的类脑技术芯片公司由中国科学家乔宁博士领导，类脑芯片开发先进
  SynSense  时识科学技术的创始人兼CEO乔宁说，一般人认为谈论类脑芯片是噱头，高大上，其实是误解。
  他强调，为了证明类脑芯片不太玄，SynSense  时识技术必须使用更现实的技术流派，将类脑技术产业化，围绕我们的生活运行。

  高贵不高，类脑芯片不谈计算能力。

  普通人对人工智能芯片的刻板印象是什么？ 需要极高的计算能力、超低功耗，随之而来的是对高端半导体工艺技术的要求和高成本结构。
  那样的脑技术芯片可能会颠覆你现有的观念。
  乔宁以往的AI芯片是用于加速运算的，需要极高的计算能力，相反，类脑芯片的很多时间处于“等待”状态，当传感器信息变化时，变化被转换成稀薄且有时间信息的动态数据流因此，类脑技术谈算力没有意义。
  说到类脑技术，必须提到SNN(spikingneuralnetwork  )。 其特点之一是各神经元是并联运算，功耗极低，对半导体工艺要求不高，基本上0.18微米工艺即可，具有模拟功能的完整视觉方案可以在65nm/40nm工艺中进行。
  现在数字芯片的主流设计都是相同的[0x4e  2c  ]，但类脑芯片也可以是“不同的步电路 ”(Asynchronous  Circuit  )。 其实，由于AI热潮，“异步电路”出现在越来越多的人的视野中。该步电路的基本结构是数据流通过一个全局时钟信号(Clock  )进行同步。 所有定时设备在时钟边缘对数据进行采样并向后传输。 异步电路是无时钟或自拍电路。
  异步电路的类脑芯片基本上是事件驱动，大脑皮质的所有神经元都没有打拍子，是按时机和脉冲发放的。
  但是，传统的EDA软件需要时钟，不能应用于不同的步电路设计，因此不能直接用于大型脑芯片的开发。 SynSense  时识技术结合现有的EDA软件完成了设计，并提供了全面的自我研发工具来解决这个问题。
  根据乔宁，这是SynSense  时识技术的优势，长期以来在这方面积累了很多技术，因此藕除了实际的方法化、通用、可靠的工艺之外，还设计、验证、模拟、泰