浙大重磅發(fā)布億級神經(jīng)元類腦計算機：基于 792 顆自研「達爾文 2 代」芯片，可“意念”打字

本文作者：付靜

2020-09-02 18:01

導(dǎo)語：當(dāng)前，類腦計算研究開始從探索轉(zhuǎn)向突破。

類腦計算機將成為未來計算的主要形態(tài)和重要平臺。

2020 年 9 月 1 日，我國首臺基于自主知識產(chǎn)權(quán)類腦芯片的類腦計算機重磅發(fā)布。

據(jù)悉，作為當(dāng)前全球范圍內(nèi)神經(jīng)元規(guī)模最大的類腦計算機，這臺由浙江大學(xué)、之江實驗室共同研制的類腦計算機含 792 顆「達爾文 2 代」類腦芯片、1.2 億脈沖神經(jīng)元和近千億的神經(jīng)突觸，堪比小鼠大腦神經(jīng)元的規(guī)模，典型運行功耗僅 350-500 瓦。

我國首臺基于自主知識產(chǎn)權(quán)類腦芯片的類腦計算機

據(jù)浙江大學(xué)介紹，該類腦計算機是由 3 個高 1.6 米的標(biāo)準(zhǔn)機柜組成。

浙大重磅發(fā)布億級神經(jīng)元類腦計算機：基于 792 顆自研「達爾文 2 代」芯片，可“意念”打字

在此之中，包含著 792 顆浙江大學(xué)研制的「達爾文 2 代」類腦芯片。

實際上，脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類腦芯片「達爾文 2 代」于 2019 年 8 月發(fā)布。

「達爾文 2 代」支持的神經(jīng)元數(shù)量達 15 萬個，相當(dāng)于果蠅的神經(jīng)元數(shù)目，是目前我國單芯片神經(jīng)元規(guī)模最大的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類腦芯片。

據(jù)浙江大學(xué)介紹：

「達爾文 2 代」采用 55nm 標(biāo)準(zhǔn) CMOS 工藝，單芯片由 576 個內(nèi)核組成，每個內(nèi)核支持 256 個神經(jīng)元，神經(jīng)突觸超過 1 千萬，通過系統(tǒng)級擴展，可構(gòu)建千萬級神經(jīng)元類腦計算系統(tǒng)。

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雷鋒網(wǎng)注意到，「達爾文 2 代」的研發(fā)工作由浙江大學(xué)牽頭，杭州電子科技大學(xué)與華為中央研究院分別參與了芯片研制與算法和應(yīng)用場景研究。

而在此之前，上一代「達爾文」類腦芯片是浙江大學(xué)與杭州電子科技大學(xué)于 2015 年 12 月聯(lián)合宣布的。

「達爾文」是國內(nèi)首款基于硅材料（CMOS）、支持脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類腦芯片。1 厘米見方的「達爾文 1 代」內(nèi)含 500 萬個晶體管，可模擬生物體的 2048 個神經(jīng)元，最多有 400 萬個神經(jīng)突觸連接及 15 個不同的突觸延遲。

浙大重磅發(fā)布億級神經(jīng)元類腦計算機：基于 792 顆自研「達爾文 2 代」芯片，可“意念”打字

當(dāng)時，浙江大學(xué)計算機學(xué)院顧宗華副教授表示：

一方面，達爾文可作為脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與算法高效的硬件運行載體，幫助建立特定功能的類腦智能系統(tǒng)；另一方面，達爾文有助于解碼生物腦電信號，并與生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對接構(gòu)建腦機融合系統(tǒng)。

除芯片外，研究人員還研制了「達爾文類腦操作系統(tǒng)」（DarwinOS）。

據(jù)介紹，這一操作系統(tǒng)：

面向馮·諾依曼架構(gòu)與神經(jīng)擬態(tài)架構(gòu)的混合計算架構(gòu)，實現(xiàn)了對異構(gòu)計算資源的統(tǒng)一調(diào)度和管理，為大規(guī)模脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算任務(wù)提供運行和服務(wù)平臺。

就應(yīng)用而言，該類腦計算機已助力實現(xiàn)了：

抗洪搶險場景下多個機器人的協(xié)同工作；
丘腦外側(cè)膝狀核的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立；
學(xué)習(xí)-記憶融合模型的建立；
腦電信號的穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位實時解碼（比如可“意念”打字）。

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下一代人工智能的重要方向

說起類腦計算機，自然繞不開「類腦計算」。

根據(jù)字面意思不難看出，類腦計算是一種借鑒人腦發(fā)展的計算技術(shù)，本質(zhì)上是利用神經(jīng)計算模擬我們大腦處理信息的過程。

類腦計算被稱為“下一代人工智能的重要方向”，主要原因在于計算機技術(shù)正面臨著的兩方面問題，一是摩爾定律失效，二是「馮諾依曼架構(gòu)」讀取、存儲、處理數(shù)據(jù)能效低下。計算機性能要想進一步提升，需要考慮新的架構(gòu)。

面對這一瓶頸，研究人員將目光投向了人類大腦。雷鋒網(wǎng)此前曾報道：

在進行學(xué)習(xí)、認(rèn)知等復(fù)雜計算時，人腦功耗僅 20 瓦；大腦會重復(fù)利用神經(jīng)元，并突觸、異步、并行、分布式、緩慢、不具通用性地處理問題，是可重構(gòu)的、專門的、容錯的生物基質(zhì)，并且人腦記憶數(shù)據(jù)與進行計算的邊界是模糊的。

因此，最終旨在實現(xiàn)強人工智能和通用智能的類腦計算應(yīng)運而生。其技術(shù)體系主要分為：

基礎(chǔ)理論：基于腦認(rèn)知與神經(jīng)計算，主要從生物醫(yī)學(xué)角度進行大腦信息處理機制研究；
硬件：主要是類腦神經(jīng)形態(tài)芯片，如脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片、憶阻器、憶容器、憶感器等；
軟件：包含核心算法（脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、增強學(xué)習(xí)、對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）和通用技術(shù)（視覺感知、聽覺感知、多模態(tài)融合感知、自然語言理解、推理決策等）；
產(chǎn)品：主要有交互產(chǎn)品和整機產(chǎn)品，我們常聽說的腦機接口、智能假體、腦控設(shè)備、類腦計算機、類腦機器人均屬此類別。

類腦計算研究從探索轉(zhuǎn)向突破

近年來，各國就類腦計算紛紛制定了發(fā)展計劃。

2013 年 4 月，時任美國總統(tǒng)奧巴馬宣布啟動了名為「通過推動創(chuàng)新型神經(jīng)技術(shù)開展大腦研究（Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies）」的科研計劃。

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這項 BRAIN Initiative 最重要的一個任務(wù)便是繪制包括近 1000 億個神經(jīng)元、100 萬億個突觸的人腦活動圖譜（Brain Activity Map，BAM）。其參與者眾多，不乏聯(lián)邦政府機構(gòu)、企業(yè)負(fù)責(zé)人、慈善家、非營利組織、基金會和高校。

同年，歐盟也推出了一項「人腦計劃」。

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雷鋒網(wǎng)曾報道，這一項目由 15 個歐洲國家參與，旨在開發(fā)信息和通信技術(shù)平臺，致力于神經(jīng)信息學(xué)、大腦模擬、高性能計算、醫(yī)學(xué)信息學(xué)、神經(jīng)形態(tài)的計算和神經(jīng)機器人研究。

不久后，我國的“腦科學(xué)與類腦科學(xué)研究”（Brain Science and Brain-Like Intelligence Technology）項目也提上日程。

這一計劃有三大支柱：

基于認(rèn)知方面的神經(jīng)機制的基礎(chǔ)研究；
神經(jīng)性疾病早期診斷和介入的研究成果轉(zhuǎn)化；
用于發(fā)展人工智能以及機器人的類腦研究。

此外，該計劃還有一個“一體兩翼”部署：

“一體”就是以闡釋人類認(rèn)知的神經(jīng)基礎(chǔ)為主體和核心，“兩翼”是指腦重大疾病的研究、通過計算和系統(tǒng)模擬推進人工智能的研究。

就目前而言，類腦計算的研究也開始從最初的探索轉(zhuǎn)向突破。

比如 2019 年 8 月，清華大學(xué)施路平教授團隊題為《面向人工通用智能的異構(gòu)天機芯片架構(gòu)》（Towards artificial general intelligence with hybrid Tianjic chip architecture）的論文登上《自然》雜志封面。

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