Нейроморфные вычисления: переход к гетерогенным архитектурам

Классические нейросети частично служат отправной точкой для нейроморфных: часть механизмов заимствуется, часть реализуется принципиально новыми подходами. Основное направление — переход от универсальной монолитной системы к распределённой гетерогенной архитектуре, объединяющей классические управляющие ядра, сигнальные процессоры, матричные и нейроморфные ускорители, локальную память и специализированные функциональные блоки.

Разделение на компоненты соответствует концепции Disaggregated AI, а динамический выбор ресурсов по заданным критериям — концепции Agentic AI. Проблема «стены памяти» решается с помощью локальных вычислений и вычислений «в памяти». Нейроморфные системы развиваются в направлении сквозной спайковой обработки: операции запускаются по готовности данных, а не по тактовому сигналу.

Развитие электронной компонентной базы движется по двум направлениям: уменьшение размеров транзисторов и совместная оптимизация приборов, межсоединений, памяти, корпуса и системной архитектуры. Планируется переход к вертикально совмещённым n- и p-канальным структурам CFET и к подведению питания, тактовых сигналов, шин и интерфейсов на обратной стороне подложки.