Lihat sumber Arsitektur Chip Neural

Arsitektur chip neural dirancang untuk meniru struktur dasar jaringan saraf biologis yang ditemukan pada otak manusia. Dengan memanfaatkan prinsip kerja neuron dan sinapsis, chip ini dapat melakukan komputasi paralel yang sangat efisien. Hal ini membuat chip neural sangat berbeda dibandingkan arsitektur tradisional seperti [[CPU]] dan [[GPU]].

== Komponen Utama ==
Chip neural terdiri dari jaringan besar neuron buatan yang saling terhubung melalui sinapsis digital. Setiap neuron buatan mampu menerima input, melakukan operasi matematis sederhana, dan mengirimkan output ke neuron lain. Selain itu, terdapat modul-modul khusus yang menangani pembelajaran dan penyesuaian bobot sinapsis.

== Konektivitas dan Paralelisme ==
Salah satu keunggulan utama chip neural adalah kemampuannya dalam melakukan komputasi paralel secara masif. Hal ini dimungkinkan berkat banyaknya sambungan antar neuron yang bekerja secara bersamaan, sehingga dapat memproses data dalam jumlah besar secara cepat.

== Optimasi untuk AI ==
Desain arsitektur chip neural sangat dioptimalkan untuk beban kerja [[kecerdasan buatan]], seperti [[pembelajaran mesin]] dan [[pengenalan pola]]. Efisiensi energi dan kecepatan pemrosesan menjadi fokus utama dalam pengembangan arsitektur chip ini.