日本东芝公司研发出有一款可用作人工智能深度自学的脑型芯片。这款1.9毫米的脑型芯片，构建3.2万个像脑细胞一样的电子电路于一体，这些电路自带计算出来单元及设施的存储单元，可以并行处理大量倒数仿真数据信号，对其中的数据特征展开自学，同一脑型芯片中众多电路协商一起，最后构成像脑神经电路一样的系统，已完成人工智能所需的大量信息数据的简单计算出来、处置和深度自学任务。虽然该脑型芯片使用的是对倒数模拟信号展开必要处置的方式，其局部计算精度高于对电气信号展开“0”和“1”数字化处置的现有芯片，但该脑型芯片能通过对大量倒数仿真数据的深度自学，得出结论的结果远比数字化芯片劣。
理论上，脑型芯片的电能消耗仅有是现有的处理器电能消耗的千分之一。2014年IBM等曾多次研发出有一款脑型芯片，此次东芝公布的脑型芯片，用于了与IBM脑型芯片有所不同的结构方式，能耗更加较低，可以用1w的功率在1s时间内能已完成大约48.5万亿次计算出来。
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