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明天的芯片可能会从咱们的大脑结构中继承灵感。

神经形态计较是一种旨在效法大脑的硬件想象和算法范例。这一主意并不是形色一个精准的复成品，一个充满合成神经元和东说念主工灰质的机器东说念主大脑。违犯，从事这一鸿沟的众人正在想象一个计较系统的扫数层来反应大脑的效劳。与传统计较机比拟，东说念主脑确实不使用任何电力，即使濒临恍惚或界说不解确的数据和输入，也能有用地惩办任务。

在某些情况下，这些竭力仍处于深入研发阶段，咫尺它们大多存在于实验室中。但在其中一个案例中，原型性能数据标明，受大脑启发的计较机处理器很快就会上市。

什么是神经形态计较？

从词源上讲，“神经形态”一词的字面酷好是“大脑或神经元形式的特征”。但这个术语是否妥贴该鸿沟或特定处理器可能取决于你问的对象。它可能意味着试图重现东说念主脑中突触和神经元活动的电路，也可能意味着从大脑处理和存储信息的样子中获取主意灵感的计较。

若是听起来神经形态计较（或大脑启发式计较）鸿沟有些悬而未决，那只是因为筹谋东说念主员在构建模拟大脑的计较机系统时选定了迥然相异的范例。IBM 筹谋部门过甚他机构的科学家多年来一直在竭力拓荒这些机器，但该鸿沟尚未找到典型的神经形态架构。

一种常见的脑启发计较范例是创建荒谬简便、抽象的生物神经元和突触模子。这些模子实践上是使用标量乘法的静态非线性函数。在这种情况下，信息以浮点数的时局传播。当信息被放大时，扫尾即是深度学习。简便地说，深度学习是脑启发的——扫数这些数学神经元加起来即是效法某些大脑功能的东西。

IBM 筹谋科学家 Abu Sebastian 暗示：“在曩昔十年傍边的时刻里，这项时刻取得了巨大得胜，绝大多数从事与脑启发计较关联使命的东说念主实践上王人在从事与此关联的使命。”他暗示，通过伙同神经元或突触能源学进行交流，不错用其他脑启发样子来用数学模拟神经元。

另一方面，模拟范例使用先进的材料，不错存储 0 到 1 之间的一语气电导值，并实践多级处理——使用欧姆定律进行乘法，并使用基尔霍夫电流总额积蓄部分和。

片上存储器如何废除经典瓶颈

类脑计较架构范例的一个共同特质是片上内存，也称为内存计较。与传统微处理器比拟，这是芯片结构的根人性转化。

大脑分为多个区域和电路，牵记形成和学习（实践上是数据处理和存储）王人位于团结位置。传统计较机并非如斯建树。使用传统处理器时，内存与进行计较的处理器是分开的，信息通过电路在两者之间往还传输。但在包含片上内存的神经形态架构中，牵记与良好处理紧密关联，就像在大脑中不异。

这种架构是 IBM 内存计较芯片想象的主要特征，不管是模拟照旧数字。

将计较和内存放在沿途的根由是，机器学习任务是计较密集型的，但任务本身并不一定很复杂。换句话说，有大量称为矩阵乘法的简便计较。甩手要素不是处理器太慢，而是在内存和计较之间往还迁徙数据需要太永劫刻并失掉太多能量，尤其是在处理沉重的使命负载和基于 AI 的应用门径时。这种症结被称为冯·诺依曼瓶颈，以自微芯片霎代运行以来确实每种芯片想象王人选定的冯·诺依曼架构定名。借助内存计较，不错通过从 AI 磨真金不怕火和推理等数据密集型过程中废除这种混拐骗轻松大量能源和延伸。

在 AI 推理的情况下，突触权重存储在内存中。这些权重决定了节点之间的贯穿强度，在神经收罗的情况下，它们是应用于通过它们运行的矩阵乘法运算的值。若是突触权重存储在与处理位置分开的场所，何况必须往还传送，那么每个操作所破耗的能量将耐久在某个点深切下来，这意味着更多的能量最终不会带来更好的性能。塞巴斯蒂安和他的共事拓荒了 IBM 的一种受大脑启发的芯片Hermes，他们折服他们必须冲突迁徙突触权重所形成的松弛。盘算推算是制造性能更高、占用空间更小的 AI 加快器。

“内存计较将内存和计较之间的物理分歧最小化或减少到零，”神经形态培植和系统小组的 IBM 筹谋科学家 Valeria Bragaglia 说。

以IBM 的 NorthPole 芯片为例，计较结构是围绕内存构建的。但 NorthPole 并莫得像模拟计较那样将内存和计较放在十足疏通的空间中，而是将它们交汇在沿途，因此不错更具体地称为“近内存”。但效果实践上是不异的。

受大脑启发的芯片如何模拟神经元和突触

加州理工学院电气工程筹谋员卡弗·米德 (Carver Mead) 早在 20 世纪 90 年代就对神经形态计较鸿沟产生了巨大影响，那时他和他的共事意志到有可能创建一种在欢喜学层面上肖似于神经元放电的模拟培植。

几十年后，Hermes 和 IBM 的另一款原型模拟 AI 芯片基本上即是这样作念的：模拟单元既实践计较，又存储突触权重，就像大脑中的神经元不异。这两种模拟芯片王人包含数百万个纳米级相变存储器 (PCM) 培植，这是一种模拟计较版块的脑细胞。

PCM 培植通过电流流过它们来分拨权重，从而改换一块硫属化物玻璃的物理气象。当更多的电压通过它时，这种玻璃会从晶体重新摆列成非晶态固体。这使其导电性裁汰，从而改换矩阵乘法运算通过它时的值。在软件中磨真金不怕火 AI 模子后，扫数突触权重王人存储在这些 PCM 培植中，就像牵记存储在生物突触中不异。

“突触不仅存储信息，还有助于计较，”IBM 筹谋科学家 Ghazi Sarwat Syed 说说念，他戮力于想象 PCM 中使用的材料和培植架构。“关于某些计较，举例深度神经收罗推理，在 PCM 中共置计较和内存不仅不错克服冯·诺依曼瓶颈，而且这些培植还不错存储中间值，而不单是是典型晶体管的 1 和 0。” 盘算推算是创建计较精度更高的培植，不错密集地封装在芯片上，何况不错用超低电流和功率进行编程。

“此外，咱们正在尝试让这些培植更具特色，”他说。“生物突触不错永劫刻以非易失性的样子存储信息，但它们也会发生少顷的变化。”因此，他的团队正在筹谋如何改换模拟内存，以更好地模拟生物突触。一朝你有了这个，你就不错想象出新的算法来惩办数字计较机难以惩办的问题。

Bragaglia 指出，这些模拟培植的弊端之一是它们咫尺仅限于推理。“咫尺还莫得可用于磨真金不怕火的培植，因为迁徙分量的准确性还不够高，”她说。一朝东说念主工智能模子在数字架构上进行了磨真金不怕火，分量就不错被固定到 PCM 单元中，但班师通过磨真金不怕火来改换分量还不够精准。此外，Syed 暗示，PCM 培植的耐用性不及以让其电导率改换一万亿次甚而更屡次，就像在磨真金不怕火时间发生的那样。

IBM 筹谋部门的多个团队正在竭力惩办材料性情不睬想和计较保真度不及形成的问题。其中一种范例触及新算法，该算法不错惩办 PCM 中模子权重更新时间产生的诞妄。它们仍处于拓荒阶段，但早期扫尾标明，很快就不错在模拟培植上进行模子磨真金不怕火。

Bragaglia 参与了惩办这个问题的材料科学范例：一种称为电阻式赶紧存取存储器或 RRAM 的不同类型的存储培植。RRAM 的使命旨趣与 PCM 肖似，将突触权重的值存储在物理培植中。原子丝位于绝缘体里面的两个电极之间。在 AI 磨真金不怕火时间，输入电压会改换丝的氧化，从而以荒谬良好的样子改换其电阻——何况在推理过程中，该电阻被读取为权重。这些单元以交叉阵列的时局摆列在芯片上，形成了一个突触权重收罗。到咫尺为止，这种结构依然浮现出在模拟芯片中实践计较的同期保握更新天真性的远景。这是在 IBM 的几个筹谋团队经过多年的材料和算法共同优化后才完毕的。

除了存储牵记的样子以外，一些神经形态计较机芯片中数据流动的样子可能与传统芯片中的流动样子存在根柢区别。在典型的同步电路（大多数计较机处理器）中，数据流基于时钟，具有一语气震憾电流来同步电路的当作。时钟不错有不同的结构和多层，包括时钟倍频器，使微处理器大概以不同于电路其余部分的速率运行。但从根柢上讲，即使没少见据正在处理，事情也会发生。

Syed 暗示，生物学选定的是事件驱动的脉冲。“咱们的神经细胞很少进行交流，这即是咱们如斯高效的原因，”他补充说念。换句话说，大脑只在必须使命时才使命，因此通过选定这种异步数据处理流，东说念主工模拟不错轻松大量能源。

不外，IBM 筹谋部门研发的扫数三款受大脑启发的芯片均选定圭臬时钟进程进行想象。

在其中一个案例中，IBM 筹谋东说念主员暗示，他们在旯旮和数据中心应用方面取得了症结阐扬。IBM 筹谋员 Dharmendra Modha 暗示：“咱们但愿从大脑中学习，但咱们但愿以数学的样子从大脑中学习，同期针对硅进行优化。”他的实验室拓荒了 NorthPole，它不是通过晶体管物理学模拟神经元和突触的欢喜，而所以数字样子捕捉它们的近似数学。NorthPole 选定公理化想象，并交融了受大脑启发的低精度；散布式、模块化、中枢阵列，在中枢里面和中枢之间具有大限制计较并行性；近计较内存；以及片上收罗。NorthPole 还从 TrueNorth 的脉冲神经元和异步想象转化为同步想象。

TrueNorth是一款实验性处理器，亦然更为复杂且可供买卖化的 NorthPole 的早期跳板。关于这款处理器，莫德哈和他的团队意志到，事件驱动的脉冲使用硅基晶体管的效劳很低。大脑中的神经元以大要 10 赫兹（每秒 10 次）的频率辐射，而现在的晶体管以千兆赫为单元运行 - IBM 的 Z 16 中的晶体管以 5 GHz 运行，MacBook 的六核 Intel Core i7 中的晶体管以 2.6 GHz 运行。若是东说念主脑中的突触以与条记本电脑疏通的速率运作，“咱们的大脑就会爆炸”，赛义德说。在诸如 Hermes 之类的神经形态计较机芯片中 - 或受大脑启发的芯片（如 NorthPole）中，盘算推算是将数据处理样子的生物启发与 AI 应用门径所需的高带宽操作相伙同。

由于他们取舍舍弃肖似神经元的脉冲和其他效法大脑物理的特征，莫德哈暗示，他的团队更倾向于使用“大脑启发”计较一词，而不是“神经形态”。他预测 NorthPole 有很大的发展空间，因为他们不错以纯数学和以应用为中心的样子弯曲架构，以取得更多收益，同期还不错应用硅片的扩张和从用户反馈中吸取的陶冶。数据浮现，他们的战略收效了：在莫德哈团队的最新效果中，NorthPole 对 30 亿参数模子的推理速率比下一个最节能的 GPU 快 46.9 倍，能效比下一个最低延伸的 GPU 高 72.7 倍。

旯旮想考：神经形态计较应用

Syed 暗示，筹谋东说念主员可能仍在界说什么是神经形态计较，或者构建大脑启发电路的最好范例，但他们倾向于觉得它荒谬妥贴旯旮应用——手机、自动驾驶汽车和其他不错应用事先磨真金不怕火的模子进行快速、高效的 AI 推理的应用。Sebastian 暗示，在旯旮使用 PCM 芯片的一个平允是，它们不错荒谬工整、性能高且价钱便宜。

Modha 暗示，机器东说念主应用可能荒谬妥贴大脑启发式计较，以及视频分析，举例店内安全录像头。Bragaglia 暗示，将神经形态计较应用于旯旮应用不错匡助惩办数据阴事问题，因为培植内推理芯片意味着数据不需要在培植之间或云霄往还传输，即可进行 AI 推理。

不管最终哪种脑启发式处理器或神经形态处理器胜出，筹谋东说念主员也一致觉得，咫尺的 AI 模子过于复杂，无法在传统 CPU 或 GPU 上运行。需要有新一代电路来运行这些弘大的模子。

“这是一个荒谬圆润东说念主心的盘算推算，”Bragaglia说。“这荒谬贫穷，但荒谬令东说念主郁勃。而且它正在阐扬中。”

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