本研究探讨了神经网络模型中的突触延迟参数化问题，提出了一种共享循环延迟队列（SCDQ）硬件结构，展示了在内存扩展性和算法与硬件协同优化方面的优势，提升了延迟、面积和能耗效率。

Efficient Synaptic Delay Implementation in Digital Event-Driven AI Accelerators
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