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優(yōu)于深度學習AI芯片效率更高、功耗更低,類腦芯片研究進展如何?

Carol Li ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:李彎彎 ? 2021-11-26 06:54 ? 次閱讀

電子發(fā)燒友網(wǎng)報道(文/李彎彎)近年來,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(DNN)取得了令人矚目的成績,基于DNN的深度學習AI芯片業(yè)成為市場主流,然而深度學習所基于的大腦模型,是極度簡化了的大腦神經(jīng)元及其連接電路,與人腦相比,他們在效率方面的表現(xiàn)仍然不夠好。

而與之相比,模仿大腦結(jié)構的芯片具有更高的效率和更低的功耗,模仿這類大腦行為的神經(jīng)網(wǎng)絡被稱為神經(jīng)形態(tài)網(wǎng)絡,其代表為脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(SNN),神經(jīng)形態(tài)網(wǎng)絡的特征是使用更忠實地模仿大腦行為的模型,其對應的芯片是類腦芯片。類腦芯片被視為人工智能的終極目標,被稱為下一代人工智能。


早在2011年IBM率先在類腦芯片上取得進展,不過因為技術限制,第一代TrueNorth芯片的性能并不高。2014年該公司推出了第二代TrueNorth芯片,采用三星28nm工藝,由54個晶體管組成,片上網(wǎng)絡有4096個神經(jīng)突觸核心。加載了神經(jīng)網(wǎng)絡模型的TrueNorth芯片可作為實時感知流推理引擎使用,而且能夠在快速、準確分類的同時保持超低功耗。

清華大學也在2012年早早瞄準人工智能發(fā)展,2014年成立聯(lián)合了七個院系的類腦計算研究中心,施路平為類腦計算研究中心主任,2015年第一代類腦芯片天機芯問世,2017年團隊研發(fā)出第二代天機芯,第二代天機芯具有高速度、高性能、低功耗的特點,制程縮小至28納米,第二代天機芯相比于當時世界先進的IBM的TrueNorth芯片,功能更全、靈活性和擴展性更好,密度提升20%,速度提高至少10倍,帶寬提高至少100倍。

據(jù)介紹,搭載天機芯的自行車,實現(xiàn)了實時視覺目標探測、目標追蹤、自動過障和避障、自適應姿態(tài)控制、語音理解控制、自主決策等功能。2019年由清華大學類腦計算研究中心施路平教授所帶團隊開發(fā)出了全球首款異構融合類腦計算芯片天機芯,登上最新一期Nature封面。天機芯把人工通用智能的兩個主要研究方向,即基于計算機科學和基于神經(jīng)科學這兩種方法,集成到一個平臺,可以同時支持機器學習算法和現(xiàn)有類腦計算算法。

英特爾也是類腦芯片的重要玩家,2017年發(fā)布第一代神經(jīng)擬態(tài)芯片Loihi,2021年9月30日發(fā)布第二代芯片Loihi 2,Loihi芯片是為新一代AI而設計的神經(jīng)擬態(tài)芯片,具備更強的持續(xù)學習和在線學習能力,不僅讓機器學習更快更高效,對于計算力的需求也更小,且可以滿足眾多新模型需求。據(jù)介紹,英特爾已經(jīng)與合作伙伴一起,將Loihi芯片應用在機械臂、嗅覺傳感、人造皮膚等應用上。

英特爾第二代Loihi芯片,結(jié)合了英特爾最新制程技術、異步時鐘設計模式等技術。除了神經(jīng)擬態(tài)處理速度變得更快,Loihi2芯片在可編程性和容量方面也有很大提升,在功耗和時延受限的智能計算應用方面也更強大。它能為新型神經(jīng)啟發(fā)算法和應用提供10倍的處理速度,每個芯片最多有100萬個神經(jīng)元,資源密度達15倍。

國內(nèi)致力于類腦芯片研究的還有時識科技和靈汐科技。靈汐科技是一家類腦計算技術科技公司,這家公司也推出了類腦芯片,并且還發(fā)布了基于類腦芯片的類腦計算板卡和服務器、軟件工具鏈和系統(tǒng)軟件。靈汐科技的類腦芯片KA200,基于全新的存算一體、眾核并行、異構融合架構,能高效支持深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡、生物神經(jīng)網(wǎng)絡和大規(guī)模腦仿真,該芯片采用12nm工藝,單芯片集成25萬神經(jīng)元和2500萬突觸,集成30個類腦計算核,支持混合精度計算。

時識科技的技術起源于蘇黎世大學與蘇黎世聯(lián)邦理工學院先進的數(shù)模混合神經(jīng)形態(tài)處理器與神經(jīng)形態(tài)算法研發(fā)成果,擁有完全自主知識產(chǎn)權。時識科技2017年2月成立于蘇黎世,2020年4月總部遷至中國。該公司開發(fā)的純數(shù)字以及數(shù)模混合神經(jīng)形態(tài)處理器,克服了傳統(tǒng)馮·諾依曼計算機的局限性,提供低功耗和低延遲性能,為永遠在線的物聯(lián)網(wǎng)設備和邊緣計算應用,比如手勢識別、面部或物體檢測、定位、跟蹤和監(jiān)視等,開發(fā)鋪平了道路。

類腦芯片的研究是基于微電子技術和新型神經(jīng)形態(tài)器件的結(jié)合,希望突破傳統(tǒng)計算架構,實現(xiàn)存儲與計算的深度融合,大幅提升計算性能、提高集成度、降低能耗。然而類腦芯片前景雖好,相比于依靠馮諾依曼結(jié)構的芯片來說仍處于研發(fā)階段,雖然已有一些產(chǎn)品面世,然而應用卻并不多見,如果要實現(xiàn)突破未來還需要更多投入。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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