英國研究人員將在一個研究項目中連接100萬顆ARM內(nèi)核以模擬大腦的活動。這些芯片由曼徹斯特大學(xué)(Manchester University)設(shè)計,，在臺灣生產(chǎn),，組成大規(guī)模并行計算機SpiNNaker(Spiking Neural Network architecture,尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu))。
這些專用的芯片基于舊的ARM指令集架構(gòu),，上個月被送交學(xué)校并通過了功能性測試,。
SpiNNaker是曼切斯特大學(xué)、南安普頓大學(xué)(Southampton),、劍橋大學(xué),、謝菲爾德大學(xué)(Sheffield)四所高校的聯(lián)合項目，并得到來自政府的500萬英鎊(約合5200萬人民幣)資助,。曼切斯特大學(xué)的Steve Furber教授已經(jīng)從事了多年的大腦功能與結(jié)構(gòu)研究,，同時他也是Acorn RISC Machine的聯(lián)合設(shè)計師,，該處理器就是現(xiàn)在的ARM處理器的前身。
Furber教授說：“小規(guī)模的模擬工作已經(jīng)啟動,，我們將在接下來的18個月里擴大規(guī)模,。”
研究人員介紹說大腦有大約1000億神經(jīng)元、1000萬億根連接,。即便是曼切斯特大學(xué)開發(fā)的這臺有100萬顆ARM處理器內(nèi)核組成的設(shè)備也只能模擬大約1%的大腦,。
大腦中的神經(jīng)元通過模擬的電尖峰脈沖傳輸信息。SpiNNaker通過描述數(shù)據(jù)包代替這些尖峰脈沖,。神經(jīng)元對這些尖峰脈沖的處理則通過在ARM處理器上運行的虛擬神經(jīng)元進行模擬,。這樣的架構(gòu)以及分組數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)的使用意味著SpiNNaker在物理連接大大少于大腦的前提下實現(xiàn)同樣的傳輸速度。
最初的測試芯片由Furber教授的團隊在2009年開發(fā),。不過最新的實現(xiàn)是將18個ARM內(nèi)核與一塊存儲芯片封裝在一塊裸片上,，功耗大約為1W。該處理器由臺灣UMC采用130nm CMOS工藝生產(chǎn),。Furber教授表示新處理器內(nèi)含大約1億個晶體管,，不過其中大部分都屬于裸片中的55個32kb SRAM區(qū)塊。
配套的存儲器裸片則是一顆1Gbit DDR SDRAM,，由美光(Micron)生產(chǎn),，運行于166MHz頻率。存儲器裸片與SpiNNaker ARM裸片被封裝在一起,，采用300-BGA,。
Furber教授在一份聲明中說：“我們還不清楚大腦是怎樣作為信息處理系統(tǒng)來運行，我們需要搞清楚它,。我們希望新設(shè)備可以在這方面起到重要作用,。”
ARM公司在2005年與研究人員接觸后就開始支持SpiNNaker項目，為研究團隊提供處理器和物理IP,。
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