[ 0054 ] 가속 화 된 심층 학습 에 대한 뉴런 스미 어 링 ( neuron smearing ) 과 개념 상 으로 관련 된 양상 에서 , 고급 심층 학습 의 기법 들 은 정확 도 , 성과 및 에너지 효율 성 중 하나 이상 의 개선 들 을 제공 한다 . 프로세싱 엘리먼트 들 의 어레이 는 데이터 의 웨이 블릿 들 에 대해 흐름 - 기반 컴 퓨 테이 션 들 을 수행 한다 . 각각 의 프로세싱 엘리먼트 는 개별 컴 퓨 트 엘리먼트 및 개별 라우팅 엘리먼트 를 갖 는다 . 각각 의 컴 퓨 트 엘리먼트 는 메모리 를 갖 는다 . 각각 의 라우터 는 2 D 메 쉬 에서 적어도 가장 가까운 이웃 들 과 웨이 블릿 들 을 통해 통신 을 가능 하 게 한다 . 라우팅 은 각각 의 라우터 에서 각각 의 웨이 블 릿 및 라우팅 구성 정보 의 개별 가상 채널 지정 자 들 에 의해 제어 된다 . 적어도 제 1 단일 뉴런 은 복수 의 어레이 의 프로세싱 엘리먼트 들 의 자원 들 을 사용 하 여 구현 된다 . 제 2 뉴런 중 적어도 일부 는 복수 의 프로세싱 엘리먼트 들 의 중 하나 이상 의 엘리먼트 의 자원 들 을 사용 하 여 구현 된다 . 일부 사용 시나리오 들 에서 , 전술 한 뉴런 구현 은 단일 뉴런 이 프로세싱 엘리먼트 들 에 대한 인입 활성 화 의 집약 성 을 유지 하 면서 프로세싱 엘리먼트 들 에 걸쳐 다수 의 프로세싱 엘리먼트 들 의 컴 퓨 테 이 셔 널 자원 들 및 / 또는 컴 퓨 테 이 셔 널 로드 밸 런 싱 ( computational load balancing ) 을 사용 하 는 것 을 가능 하 게 함 으로써 더 큰 성과 를 가능 하 게 한다 .