深度学习强大的能力依赖于神经网络，深度学习驱动着现代人工智能革命。众多科技巨头也纷纷加入深度学习的领域，例如谷歌与英特尔，他们利用相当多的资源，专为深度学习打造专门芯片。
而IBM采用的是更不寻常的方法，他以TrueNorth芯片为硬件平台，继而研究深度学习。通过卷织神经网络可以过滤大量的数据，更进一步地自动识别人脸与理解不同的语言。
深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
2008年，美国国防部研究机构DARPA给了IBM 5300万美元。TrueNorth是IBM参与DARPA的研究项目SyNapse的最新成果，其终极目标是开发出打破冯?诺依曼体系的硬件。
IBM Truenorth芯片的目标是网络边缘和大数据解决方案，这些应用里有海量实时数据需要采用超低功耗设备进行处理，Truenorth芯片里含54亿个低成本晶体管神经突触芯片，但消耗的功率仅为700毫瓦，最适合处理此类应用。
IBM所研发的芯片是否会成为计算机史上最伟大的发明之一？Truenorth或将超越其它硬件的深度学习方法，成为一种流行。
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