65纳米CMOS低功耗脉冲神经网络芯片：为边缘计算注入新动能 | MDPI JLPEA

本文研究背景是边缘计算对实时推理的需求日益增长，模拟硬件神经网络因其能效优势成为研究热点。研究目的是设计一种基于标准CMOS工艺的紧凑型低功耗模拟单元，为大规模SNN硬件化提供可行方案。研究结果表明，通过优化LIF神经元与STDP突触设计，实现了2.1 pJ/脉冲的能效与86%的分类准确率，为大规模SNN硬件化提供了可扩展的技术路径。