Рассматривается направление искусственного интеллекта, связанное с работой глубоких нейронных сетей. Различают классическую формальную модель нейрона, которая реализуется на процессорах с архитектурой фон Неймана (x86, ARM, RISC-V). Увеличение производительности может достигаться параллелизацией вычислений на многоядерных и многопроцессорных системах.
Описаны варианты зарубежных и отечественных нейропроцессоров — специализированных процессоров, ускоряющих вычисления классических нейросетей. Такие процессоры изготавливаются по комплементарной металл-оксид-полупроводниковой (КМОП) технологии, основанной на работе взаимодополняющих пар транзисторов разных типов проводимости. Благодаря отлаженным промышленным процессам производства транзисторы обладают высокими надежностью и предсказуемостью параметров. Однако, снижение топологических норм приводит к необходимости поиска новых объемных конструкций таких транзисторов, учету квантовых эффектов, росту сложности и стоимости производства, увеличению тепловыделения при кратном росте плотности транзисторов. В качестве альтернативы КМОП технологии для простых с точки зрения вычислений процессоров рассматриваются возможности печатной электроники…