全國首臺(tái)億級(jí)神經(jīng)元類腦計(jì)算機(jī)發(fā)布:神經(jīng)元數(shù)量相當(dāng)于小鼠大腦
2020-09-02
來源:OFweek電子工程網(wǎng)
我國在類腦智能計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域邁出新的一步,!
9月1日,,浙江大學(xué)聯(lián)合之江實(shí)驗(yàn)室在杭州發(fā)布一款包含1.2億脈沖神經(jīng)元、近千億神經(jīng)突觸的類腦計(jì)算機(jī)Darwin Mouse,。
據(jù)了解,,這是我國第一臺(tái)基于自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)類腦芯片的類腦計(jì)算機(jī),,該計(jì)算機(jī)使用了792顆由浙江大學(xué)研制的“達(dá)爾文二代”類腦芯片,支持1.2億脈沖神經(jīng)元,、近千億神經(jīng)突觸,,神經(jīng)元數(shù)量規(guī)模相當(dāng)于小鼠大腦,典型運(yùn)行功耗只需要350-500瓦,。值得一提的是,,Darwin Mouse也是目前國際上神經(jīng)元規(guī)模最大的類腦計(jì)算機(jī)。
研究團(tuán)隊(duì)還針對(duì)類腦計(jì)算機(jī)研發(fā)出了專用的操作系統(tǒng)——達(dá)爾文類腦操作系統(tǒng)(DarwinOS),,實(shí)現(xiàn)對(duì)類腦計(jì)算機(jī)硬件資源的有效管理與調(diào)度,,支撐類腦計(jì)算機(jī)的運(yùn)行與應(yīng)用。
“應(yīng)急救援,、聽歌識(shí)曲,、意念輸入”樣樣精通
類腦計(jì)算機(jī)到底有什么作用?在現(xiàn)場(chǎng)展示中,,多個(gè)機(jī)器人以類腦計(jì)算機(jī)為智能中樞,,展示了抗洪搶險(xiǎn)場(chǎng)景下的協(xié)同工作。3臺(tái)外形相似的機(jī)器人,,分別承擔(dān)巡邏,、搶險(xiǎn)、營(yíng)救任務(wù),,各自功能都有所不同,,可通過不同腦區(qū)來操控,給1,、2,、3號(hào)機(jī)器人下達(dá)不同的指令。
圖片源自浙江大學(xué)官微
聽歌識(shí)曲同樣是Darwin Mouse的拿手好戲,工作人員只需要哼唱出一首歌中的兩居,,類腦計(jì)算機(jī)可通過模擬海馬體記憶機(jī)制,,實(shí)現(xiàn)對(duì)大腦內(nèi)部記憶信息的存取,將后續(xù)的歌曲內(nèi)容“唱”出來,。除了記憶提取以外,,還能借鑒海馬體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及神經(jīng)機(jī)制建立記憶模型架構(gòu),通過記憶的脈沖編碼,,同一模型就可以學(xué)習(xí)與記憶語音,、歌曲、文本等不同類型數(shù)據(jù),。
圖片源自浙江大學(xué)官微
借助類腦計(jì)算機(jī),,研究人員還實(shí)現(xiàn)了腦電信號(hào)的穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位實(shí)時(shí)解碼,可“意念”打字輸入,。
類腦計(jì)算:顛覆傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)的新型計(jì)算模式
據(jù)研究團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人,、浙江大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院教授潘綱介紹,用硬件及軟件模擬大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與運(yùn)行機(jī)制,,構(gòu)造一種全新的人工智能系統(tǒng),,這種顛覆傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)的新型計(jì)算模式,就是類腦計(jì)算,。其特點(diǎn)在于存算一體,、事件驅(qū)動(dòng)、高度并行等,,是國際學(xué)術(shù)界與工業(yè)界的研究焦點(diǎn),更是重要的科技戰(zhàn)略,。
中國科學(xué)院院士,、浙江大學(xué)校長(zhǎng)吳朝暉表示,類腦計(jì)算機(jī)將成為未來計(jì)算的主要形態(tài)和重要平臺(tái),,將在模擬腦功能,、高效實(shí)現(xiàn)AI算法、提升計(jì)算能力等方面發(fā)揮重要的獨(dú)特作用,。面向未來,,學(xué)科交叉會(huì)聚將成為解決重大問題的新方法,基于多學(xué)科,、多領(lǐng)域的系統(tǒng)創(chuàng)新將成為研制類腦計(jì)算機(jī)的有效形式,。“我們希望能夠借鑒腦的結(jié)構(gòu)模型和功能機(jī)制,,將腦科學(xué)的前沿成果應(yīng)用到人工智能等研究領(lǐng)域,,從而建立起引領(lǐng)未來的新型計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)?!?/p>
據(jù)OFweek電子工程網(wǎng)了解,,早在2015年,,浙江大學(xué)就牽頭研制了“達(dá)爾文一代”類腦芯片,模擬神經(jīng)元LIF模型,,比傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更強(qiáng)的生物真實(shí)性,,這也是國內(nèi)首款神經(jīng)擬態(tài)類腦芯片。
2019年,,“達(dá)爾文二代”類腦芯片誕生,,單芯片由576個(gè)內(nèi)核組成、支持15萬神經(jīng)元,、1000萬個(gè)神經(jīng)突觸,,在神經(jīng)元數(shù)目上相當(dāng)于果蠅的神經(jīng)元數(shù)目。通過芯片級(jí)聯(lián)可構(gòu)建千萬級(jí)神經(jīng)系統(tǒng),,達(dá)到TrueNorth芯片類似規(guī)模,,但可模擬比TrueNorth更高精度的突觸。該芯片也是國內(nèi)目前已知的單芯片神經(jīng)元規(guī)模最大的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類腦芯片,。
類腦智能的探索,,類腦芯片與傳統(tǒng)芯片有何不同?
類腦智能,,也就人們常提到的類腦計(jì)算,。在上世紀(jì)80年代末,美國科學(xué)家Carver Mead首次提出類腦計(jì)算的概念,。類腦計(jì)算這一想法擺脫了傳統(tǒng)的計(jì)算模式,,模仿人類神經(jīng)系統(tǒng)的工作原理,渴求開發(fā)出快速,、可靠,、低耗的運(yùn)算技術(shù)。
從本質(zhì)上來說,,類腦智能就是人工智能的終極目標(biāo),,但歸根結(jié)底,人腦的復(fù)雜程度是類腦智能永遠(yuǎn)不可能完全復(fù)制得了的,。因此,,類腦智能更多的是希望借鑒人類大腦的工作機(jī)理,模擬出能和人類一樣具有思考,、學(xué)習(xí)能力的計(jì)算機(jī),。
圖片源自浙江大學(xué)官微
類腦計(jì)算機(jī)的出現(xiàn),為類腦智能研究道路帶來了巨大助力,。類腦計(jì)算機(jī)的運(yùn)行方式,,跟人們的大腦非常相近,重點(diǎn)體現(xiàn)在兩方面:
1、神經(jīng)元的模型,,類腦計(jì)算機(jī)通過模仿人類大腦建立出精確的模型,;
2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的信息傳遞,,利用生物大腦中脈沖的方式進(jìn)行傳遞,。
在2019年中國科學(xué)報(bào)社和網(wǎng)易新聞共同發(fā)布的2019未來科技十大事件中,“類腦芯片”赫然在列,。作為類腦智能探索道路上的關(guān)鍵技術(shù),,類腦芯片的出現(xiàn),更是為人們所看好,。
類腦芯片與依賴二進(jìn)制計(jì)算的數(shù)字芯片有很大不同,,類腦芯片的工作原理類似流過突觸的離子種類和數(shù)量來激活神經(jīng)元,通過交換梯度信號(hào)或權(quán)重信號(hào),,達(dá)到模擬人腦的目的,;而傳統(tǒng)芯片依循馮.諾依曼架構(gòu)而設(shè)計(jì)的,由于存儲(chǔ)與計(jì)算在空間分隔開來,,因此計(jì)算機(jī)在運(yùn)算時(shí)需要在CPU和內(nèi)存這兩個(gè)區(qū)域往復(fù)調(diào)用,,頻繁的數(shù)據(jù)交換不僅導(dǎo)致了海量信息處理效率低下,在工作時(shí)也造成了功耗消耗嚴(yán)重,。
因此,,類腦芯片就是基于微電子技術(shù)和新型神經(jīng)形態(tài)器件的結(jié)合,希望突破傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu),,實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)與計(jì)算的深度融合,,大幅提升計(jì)算性能、提高集成度,、降低能耗,。
世界頂級(jí)科研機(jī)構(gòu)在類腦芯片的研究布局
目前類腦智能領(lǐng)域尚處于初期,距離正式商業(yè)化還有很長(zhǎng)的距離,,這也是無數(shù)世界頂級(jí)科研機(jī)構(gòu)正在積極布局的地方,誰能拔得頭籌,,就能率先奪得未來話語權(quán),。
IBM,世界上最早研究類腦芯片的公司,。在2011年,,IBM公司模擬大腦結(jié)構(gòu),打造出一代具有感知能力的硅芯片模型“TrueNorth”,,它能夠像大腦一樣學(xué)習(xí)和處理信息,,根據(jù)相應(yīng)神經(jīng)元連接路徑進(jìn)行重組;2014年,IBM在DARPA投資一億美元的“神經(jīng)形態(tài)自適應(yīng)可塑可擴(kuò)展電子系統(tǒng)”項(xiàng)目的支持下開發(fā)出“TrueNorth”第二代類腦芯片,,采用28nm硅工藝技術(shù),,神經(jīng)元數(shù)增至100萬個(gè),相比前代提高了3906倍,,可編程突觸數(shù)量提高了976倍,,每秒可進(jìn)行460億次突觸計(jì)算,總功耗僅70毫瓦,。
高通,,人們熟悉高通或許是因?yàn)槠潋旪堃苿?dòng)芯片,但是少有人知道高通在類腦芯片上的布局也很深遠(yuǎn),。2015年高通正式上市了一款名為“Zeroth”的類腦芯片,,人們可以用傳統(tǒng)編程語言對(duì)其進(jìn)行程序編寫,并利用“NPU訓(xùn)練”終端實(shí)現(xiàn)類似人類的運(yùn)動(dòng)和行為,。
谷歌,,在2014年提出了機(jī)器學(xué)習(xí)模型:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖靈機(jī)(Neural Turing Machines, NTM),。直白點(diǎn)說就是通過核心芯片研發(fā)超級(jí)計(jì)算機(jī),,融合傳統(tǒng)圖靈機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢(shì),可在存儲(chǔ)信息的同時(shí)從信息中學(xué)習(xí)新知識(shí),,并利用新知識(shí)執(zhí)行邏輯任務(wù),。
英特爾,芯片界的老大哥,,同樣沒有錯(cuò)過類腦芯片的研究,。英特爾基于橫向自旋閥和憶阻器兩種技術(shù)設(shè)計(jì)出了神經(jīng)形態(tài)芯片,前者能根據(jù)通過的電子自旋方向開關(guān),,后者工作方式類似神經(jīng)元,,能復(fù)制出大腦處理能力。該芯片當(dāng)時(shí)普遍為外界看好,,增長(zhǎng)潛力巨大,。
除了上述企業(yè)以外,不少學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)也參與了類腦芯片的研發(fā),,比如斯坦福大學(xué)在2014年推出的“Neurogrid”類腦芯片,,速度約為普通電腦的900倍,產(chǎn)品原型由16個(gè)定制芯片組成,,能夠模擬100萬個(gè)大腦神經(jīng)元以及幾十億個(gè)突觸連接,。
我國清華大學(xué)類腦計(jì)算研究中心施路平教授帶領(lǐng)的團(tuán)隊(duì),也曾在去年推出全球首款異構(gòu)融合類腦芯片“天機(jī)芯”(Tianjic)占據(jù)了熱搜,。據(jù)了解,,這種混合芯片有多個(gè)高度可重構(gòu)的功能性核,,可以同時(shí)支持機(jī)器學(xué)習(xí)算法和現(xiàn)有類腦計(jì)算算法。
各國搶占前沿制高點(diǎn),,類腦智能技術(shù)能帶來什么
由于類腦芯片巨大的發(fā)展?jié)摿蛷V闊的市場(chǎng)前景,,類腦智能技術(shù)已成為各國科技戰(zhàn)略重點(diǎn)和力推的核心科技發(fā)展領(lǐng)域。隨著美日德英等發(fā)達(dá)國家類腦研究發(fā)展戰(zhàn)略的出臺(tái),,中國的類腦科學(xué)研究項(xiàng)目也已經(jīng)正式啟動(dòng),。
從全球范圍來看,日本最早在2003年就開啟了腦科學(xué)與教育相關(guān)項(xiàng)目,,面向教育理論和實(shí)際應(yīng)用進(jìn)行研究,;美國從2012年開始致力于類腦技術(shù)研究,從衛(wèi)生研究院到情報(bào)研究局再到國防研究局,,多個(gè)領(lǐng)域多個(gè)方向開始著手類腦科學(xué)研究,;歐盟于2013年啟動(dòng)了“歐盟人腦計(jì)劃”項(xiàng)目,旨在建立一套基于神經(jīng)科學(xué)的最新的,、革命性的信息通信技術(shù),,建造一種模擬神經(jīng)元功能的芯片,并將這種芯片用于建造超級(jí)計(jì)算機(jī)系統(tǒng),。據(jù)悉該計(jì)劃整體投資11.9億歐元,,將持續(xù)十年。
同樣,,在2013年,,中國也開啟了“腦科學(xué)與類腦科學(xué)研究”(Brain Science and Brain-Like Intelligence Technology),簡(jiǎn)稱“中國腦計(jì)劃”,,主要有兩個(gè)研究方向:以探索大腦秘密,、攻克大腦疾病為導(dǎo)向的腦科學(xué)研究以及以建立和發(fā)展人工智能技術(shù)為導(dǎo)向的類腦研究。這些技術(shù)體現(xiàn)神經(jīng)標(biāo)記和神經(jīng)環(huán)路示蹤技術(shù),、大腦成像技術(shù),、神經(jīng)調(diào)節(jié)技術(shù)、神經(jīng)信息處理平臺(tái)等方面,。按照從“研究”到“應(yīng)用”的順序,,可將腦科學(xué)及類腦人工智能的研究?jī)?nèi)容劃分為四大部分:1、大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析,;2,、認(rèn)知機(jī)制計(jì)算模擬;3,、類腦智能算法創(chuàng)新;4,、類腦智能技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)新,。
類腦智能技術(shù)能帶來什么,?此前有人會(huì)認(rèn)為類腦智能就是人工智能,實(shí)際上兩者并不適宜劃等號(hào),,類腦智能只是人工智能技術(shù)中的一種,。作為一種模仿人腦結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)、處理信息方式發(fā)展起來的新技術(shù),,類腦計(jì)算算是人工通用智能的基石,。
由于其強(qiáng)大的計(jì)算能力和信息處理能力,類腦芯片帶動(dòng)了以類腦計(jì)算為核心的人工智能算法,、智能感知等相關(guān)技術(shù),,在智慧家庭、智慧城市,、智慧醫(yī)療,、智能機(jī)器人等AI應(yīng)用上得到了廣泛應(yīng)用。
類腦研究面臨的重要挑戰(zhàn)
由于做類腦研究需要基于對(duì)人類大腦的深入認(rèn)知,,而大腦作為人體內(nèi)最復(fù)雜神秘的器官,,有上億個(gè)不斷發(fā)出電信號(hào)的神經(jīng)元組成密密麻麻的網(wǎng)絡(luò),已經(jīng)困擾了科學(xué)家?guī)讉€(gè)世紀(jì),。雖然近10年來,,人們對(duì)這個(gè)神秘器官的認(rèn)知迅速增長(zhǎng),但大腦的終極奧秘依然是一個(gè)謎團(tuán),。
因此,,類腦研究當(dāng)前面臨最大的難題就是對(duì)大腦功能認(rèn)知的缺乏,還需要更先進(jìn)的大腦觀測(cè)手段和同步調(diào)控技術(shù),;其次,,類腦計(jì)算用脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來代替大腦的神經(jīng)元模型信息傳遞原理,但這還處在初級(jí)感知層面,,在更高級(jí)的大腦處理能力方式上,,類腦計(jì)算依然模糊不清,要想把大腦復(fù)雜的信息傳遞和處理過程轉(zhuǎn)化成計(jì)算模型,,非常艱難,;受制于芯片工藝、材料工藝,、功耗等條件的限制,,類腦計(jì)算芯片在硬件條件上難以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模神經(jīng)元互連集成和神經(jīng)元脈沖信息高效實(shí)時(shí)傳輸,這點(diǎn)有待突破,;最后是類腦芯片的學(xué)習(xí)能力,,在記憶、存儲(chǔ),、推理等方面類腦芯片已經(jīng)有所成就,,而“學(xué)習(xí)”是智能的核心,,還需要更深層次的代碼邏輯、算法機(jī)制來完善,。
總而言之,,盡管當(dāng)前類腦芯片無論在規(guī)模還是智力上與真實(shí)的人腦仍存在很大差距,但是它也具備人腦無法企及的優(yōu)勢(shì),。如今,,全世界類腦科學(xué)研究的新賽道已經(jīng)形成,相信接下來會(huì)涌現(xiàn)出不少顛覆性理論和革命性技術(shù)成果,。