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　　用传统计算机的CPU架构进行神经网络运算，能耗高、速度慢，GPU用超级多的计算核心加速，能解决慢速的问题，但能耗不低，需要散热。英伟达告诉人们，价格也不便宜——核心难点就是数据在处理器芯片与分离的内存（off-chip memory)之间搬运太多，占了训练的大部分能耗与时间。云计算可以解决部分问题，堆资源能耗先不管了，但是不少边缘计算（edge computing)任务，如手机平板，是对能耗敏感的。

　　以清华团队论文中用的，MINST数据集中的28*28的手写数字图像识别为例，神经网络节点是3层的，784*100*10，输入层是784（它等于28*28）个节点，中间层是100个节点，输出层是10个节点，对应0-9。应用时是前向推导，784个输入节点的数值乘上连接权重，中间层某结点的所有784个连接乘数相加，就是这个节点的状态数值。这相当于用784维的向量乘以784*100的矩阵，得到100维的向量。再用中间层的向量，乘以100*10的权重矩阵，得到10维的向量。

　　上图中是1T1R架构，一个Cell里有一个晶体管和一个忆阻器，所以叫1T1R，1T就是用来控制导通的晶体管。相邻的一对忆阻器电导数值分别读出后（各自经由连到Subtraction框的红线和蓝线），需要经ADC转换从模拟信号变数值后，在外接的数值处理器里相减，处理成权重（Subtraction框代表数值处理器的运算）。这里正的Cell会排成一列（负的也是）连到同一个导线，但是会用晶体管来控制，只让想处理的那对的晶体管导通，不能几个Cell并行一起导通，会乱套。