현대 딥러닝 하드웨어 패러다임은 계산 비용이 많이 드는 부동소수점 연산(FP32, FP16, 그리고 FP8)에 크게 의존하며, 기울기 기반 최적화를 유지하기 위해 막대한 열 및 에너지 오버헤드를 요구합니다. 본 논문은 8비트 부호 있는 정수 경계 내에서 엄격하게 작동하고 단순한 비트 단위 로직과 누적 로직을 활용하는 비모수적(non-parametric), 학습이 필요 없는 이중 매니폴드 매핑 계산 프레임워크를 소개합니다. 공간 매니폴드(Spatial Manifold, $N_{spatial} = 8192$ 뉴런)와 Gabor 풀링된 구조 매니폴드(Gabor-pooled Structural Manifold, $N_{structural} = 4096$ 뉴런)를 정수 기반 변환 행렬($Z$-행렬)을 통해 매핑함으로써, 우리는 부동소수점 곱셈기의 필요성을 제거합니다. 추론은 캐시 친화적인 포인터 오프셋과 비트 단위 마스크를 통해 달성되며, 고정 임계값(threshold)($ heta_{reject} = 8.0$, $ heta_{cut} = 2.0$)을 사용하여 방향성 부호 전하를 누적합니다. 학습은 확률적 노이즈 주입에 의해 변조되는 $[-127, 127]$ 내에서 엄격하게 제한된 국소적(localized), 경계가 있는 업데이트 메커니즘을 통해 실행됩니다. 두 아키텍처 모두 극도의 홀로그래픽 복원력(holographic resilience)을 보여주며, 90%의 절단 희소성(truncation sparsity)과 20%의 무작위 노드 파괴 하에서도 전역 스케일링 인자(global scaling factor)를 통해 거의 완벽한 재구성을 유지합니다. 핵심 AI 추론을 8비트 경계와 불리언(boolean)-유사 실행으로 줄임으로써, 이 프레임워크는 뉴로모픽 엣지 컴퓨팅(neuromorphic edge-computing) 방향의 패러다임 전환을 제시하며, 밀집되고 부동소수점 중심의 GPU 가속기의 장기적인 필요성에 직접적으로 의문을 제기합니다.