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第三届世界互联网大会于2016年11月16日在浙江乌镇召开，并举办了领先科技成果发布会。其中中国最引人注目的就是中国科学院计算技术研究所发布了寒武纪深度神经网络处理器，听起来很高大上，那么到底这颗深度神经网络处理有什么过人之处？人工神经网络就是一种模仿生物神经网络结构特点的计算机算法，最基本的特征就是模仿大脑神经元之间传递模式，并对输入的信息进行快速处理。
而每一个神经元都自己独特的激励函数，用于处理计算来自其他相领的神经元加权输入值，并且用加权值神经元之间的信息传递强度来定义。人工神经网络算法最大不同是可以不断自我学习，通过大量样本数据进行训练调整传递加权值，改善自身拓扑结构，使得算法更加高效，广泛适用于人工智能领域，目前像是谷歌的Alpha Go、百度的语音识别和自动驾驶、阿里巴巴仿真机器人都是大量使用到人工神经网络算法。
如果用人话对人工神经网络进行概括性描述就是：非线性、并行计算、自适应、可学习、要大量训练。
但是如果采用通用型处理器进行深度神经网络计算就显得效率低下，中科院计算技术研究所的陈天石就举出一个例子，谷歌与斯坦福大学合作，利用16000个处理器核构建了一个10亿神经突出的深度神经网络，耗时多日才完成猫脸识别。
目前通用型处理器都是基于冯诺依曼结构，其存储和运算处理是分离的，需要大量读写运行操作的深度神经网络，不可避免受到了传输数据带宽的制约，效率低下。
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