AI Infra：Transformer 模型转换为 SNN 模型的工具调研
将 Transformer 模型（一种基于注意力机制的连续激活人工神经网络，ANN）转换为脉冲神经网络（SNN），本质上是桥接连续计算与离散脉冲编码的范式转变一、脉冲神经网络（SNN）的优缺点1.1 SNN的优点事件驱动、低功耗：仅在有脉冲时进行计算，适合处理稀疏、异步数据，显著降低能耗，在上下文长度上有天然优势天然处理时序信息：利用脉冲的时间编码，擅长处理动态、时序相关的任务（如视频、语音）低算力硬件友好：适合边缘计算和实时应用1.2 SNN的缺点性能尚未超越ANN：在多数标准任务上，准确率和收敛速度仍落后于人工神经网络（ANN）工具与生态不成熟：缺乏成熟的框架、库和大规模预训练模型，...