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面向神经网络处理器的编程框架：特性、类型与发展研究

一、引言

1.1研究背景与意义

随着人工智能技术的迅猛发展，神经网络作为其核心技术之一，在图像识别、语音识别、自然语言处理等众多领域取得了巨大的成功。从早期简单的感知机到如今复杂的深度神经网络，神经网络的模型规模和复杂度不断增加，对计算能力提出了极高的要求。传统的通用处理器在面对神经网络计算时，由于其架构和指令集并非专门为神经网络计算设计，存在计算效率低下、能耗过高的问题，难以满足神经网络快速发展的需求。

为了解决这一问题，神经网络处理器应运而生。神经网络处理器是一种专门为加速神经网络计算而设计的硬件设备，通过采用并行计算、高效的内存访问