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來源：nature

編輯：雅新

【新智元導(dǎo)讀】近日，清華大學(xué)研究人員發(fā)表在自然子刊上的一篇文章回顧了神經(jīng)啟發(fā)式計(jì)算芯片的最新進(jìn)展，同時(shí)提出了評(píng)估其有效性的四個(gè)指標(biāo)。

再過幾天，馬斯克就要官宣其腦機(jī)接口的最新進(jìn)展了。

他此前接受采訪表示，「Neuralink準(zhǔn)備在一年內(nèi)將腦機(jī)接口植入人體」。

人類對(duì)大腦的探索從未終止，近年來受神經(jīng)啟發(fā)式的計(jì)算芯片也取得了舉世矚目的進(jìn)展。

近日，清華大學(xué)的研究人員回顧了神經(jīng)啟發(fā)式計(jì)算芯片的最新進(jìn)展，以洞悉迄今為止取得的進(jìn)展，提出仍需克服的挑戰(zhàn)。

他們發(fā)表在《自然·電子學(xué)》上的評(píng)論文章還概述了一系列共同設(shè)計(jì)原則，這些原則可以為新的神經(jīng)啟發(fā)性電路、設(shè)備和算法的開發(fā)提供思路。

鏈接：https://www.nature.com/articles/s41928-020-0435-7

神經(jīng)啟發(fā)式計(jì)算芯片的「大地震」

近年來，全球許多研究團(tuán)隊(duì)一直在研究受人腦啟發(fā)的計(jì)算技術(shù)，比如深度學(xué)習(xí)算法。盡管人們認(rèn)為某些技術(shù)在更廣泛的應(yīng)用中很有前途，但是常規(guī)硬件有時(shí)候并不能支撐其計(jì)算負(fù)荷，因此會(huì)限制這些技術(shù)的性能。

為了克服現(xiàn)有硬件的局限性，同時(shí)要確保受大腦啟發(fā)的計(jì)算技術(shù)取得最佳結(jié)果，一種可能的解決方案便是創(chuàng)建新的電子組件，以更好地反映人腦的結(jié)構(gòu)。

一類受神經(jīng)啟發(fā)的計(jì)算芯片是專門為模仿人和其他動(dòng)物的大腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)的人工智能應(yīng)用而設(shè)計(jì)的。

清華大學(xué)的研究人員在他們的新論文中仔細(xì)研究了神經(jīng)啟發(fā)性計(jì)算芯片設(shè)計(jì)的最新發(fā)展，并反思了他們?cè)谠擃I(lǐng)域的努力中所汲取的一些教訓(xùn)。

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基于NVM的神經(jīng)啟發(fā)計(jì)算芯片的未來路線圖

上個(gè)世紀(jì)80年代，隨著用于超大規(guī)模集成電路（VLSI）技術(shù)的發(fā)展以及對(duì)計(jì)算能力的強(qiáng)烈需求，人們開始對(duì)神經(jīng)啟發(fā)式計(jì)算芯片產(chǎn)生極大的興趣。

但是神經(jīng)啟發(fā)式計(jì)算硬件的想法可以追溯到1957年 Perceptron7 的問世，Perceptron7 是一臺(tái)專用模擬計(jì)算機(jī)。

1961年，ADALINE8 通過將分立的可變電阻器組裝到能夠進(jìn)行訓(xùn)練的自適應(yīng)硬件感知器中而構(gòu)建。但是由于沒有高密度設(shè)備集成的能力，這些原始硬件的規(guī)模巨大，而所包含的突觸設(shè)備的數(shù)量卻非常有限。

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超大規(guī)模集成電路

當(dāng) HP Labs 在2008年首次從實(shí)驗(yàn)上建立了憶阻器的概念與固態(tài)電子器件的聯(lián)系，利用基本的設(shè)備來開發(fā)神經(jīng)啟發(fā)式的計(jì)算芯片，一場(chǎng)根本性的革命就開始了。

2010年，一種模擬演示突觸功能的憶阻器被創(chuàng)造出來，這是探索基于NVM的神經(jīng)啟發(fā)式計(jì)算的首次嘗試。

從那時(shí)起，各國(guó)研究人員針對(duì)基于NVM的神經(jīng)啟發(fā)式計(jì)算的設(shè)備、體系結(jié)構(gòu)、芯片和算法投入了越來越多的研究工作。

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神經(jīng)啟發(fā)計(jì)算芯片的里程碑

評(píng)估神經(jīng)啟發(fā)式計(jì)算芯片的有效性的四個(gè)指標(biāo)

除了概述評(píng)估大腦啟發(fā)式芯片的重要指標(biāo)外，Wu和他的同事還介紹了一套共同設(shè)計(jì)原則，可以作為該領(lǐng)域未來研究的參考。這些原則主要基于其過去的研究發(fā)現(xiàn)和觀察結(jié)果。

研究人員提出的協(xié)同設(shè)計(jì)工具是他們研究中最重要的部分。在實(shí)際的神經(jīng)啟發(fā)式計(jì)算芯片設(shè)計(jì)中，如果沒有這種協(xié)同設(shè)計(jì)工具，就很難獲得高性能的芯片。

例如，可用作突觸存儲(chǔ)器的非易失性存儲(chǔ)器（NVM）設(shè)備通常具有固有的內(nèi)在特性，而這些非理想狀態(tài)會(huì)降低芯片的性能。

但是要降低器件的非理想狀態(tài)，需要付出很多努力，而且我們無法完全消除它們。因此清華大學(xué)研究人員設(shè)計(jì)的協(xié)同設(shè)計(jì)工具不僅在設(shè)備上，而且在電路或系統(tǒng)上可以幫助優(yōu)化芯片的性能。

論文第一作者Huaqiang Wu表示，「本文的想法來自我們先前設(shè)計(jì)神經(jīng)啟發(fā)性計(jì)算芯片的嘗試。在過去的研究中，我們發(fā)現(xiàn)很難在單個(gè)級(jí)別（例如設(shè)備或電路級(jí)別）上優(yōu)化這些芯片的性能，并且需要使用涵蓋廣泛領(lǐng)域的共同設(shè)計(jì)策略來優(yōu)化此類芯片從設(shè)備到算法的各種元素?！?/span>

研究人員主要研究了神經(jīng)啟發(fā)的計(jì)算芯片在支持算法，增強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的潛力。

Wu強(qiáng)調(diào)了工程師在評(píng)估神經(jīng)啟發(fā)式計(jì)算芯片的有效性的四個(gè)指標(biāo)：計(jì)算密度、能效、計(jì)算精度、芯片學(xué)習(xí)能力。

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評(píng)估神經(jīng)啟發(fā)式計(jì)算芯片的有效性的四個(gè)指標(biāo)

在回顧過去的研究中，研究人員發(fā)現(xiàn)這些指標(biāo)對(duì)于神經(jīng)啟發(fā)性計(jì)算芯片的設(shè)計(jì)和優(yōu)化至關(guān)重要，因?yàn)樗鼈冏钅艽硇酒莫?dú)特功能，以及與傳統(tǒng)芯片相比潛在的優(yōu)勢(shì)。

比如，計(jì)算密度是一種反映芯片面積效率的指標(biāo)。它使工程師能夠確定芯片一次可以存儲(chǔ)多少信息，以及它們內(nèi)存是否足以運(yùn)行大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

可以從上圖中看出，與基于CMOS的芯片相比，基于NVM的芯片具有明顯的優(yōu)勢(shì)。

因此，NVM是大規(guī)模神經(jīng)啟發(fā)計(jì)算芯片未來主流技術(shù)的非常有希望的候選者。

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目前已經(jīng)開發(fā)了幾種基于NVM的小型芯片，從1000個(gè)單元到100萬個(gè)單元。

然而，集成多個(gè)大型模擬NVM陣列的神經(jīng)啟發(fā)計(jì)算芯片的實(shí)現(xiàn)仍然面臨許多挑戰(zhàn)。從設(shè)備到芯片再到算法，還需要進(jìn)行大量的研究工作。

Wu表示，「希望我們的工作將幫助非專業(yè)讀者找到更多有關(guān)神經(jīng)啟發(fā)性計(jì)算芯片的信息，同時(shí)也將促進(jìn)這一研究領(lǐng)域的更大發(fā)展?！?/span>

目前，清華大學(xué)研究人員正計(jì)劃制定其他指南，以加快和促進(jìn)人工智能和受神經(jīng)啟發(fā)的電子領(lǐng)域的研究。他們的這篇論文可以為那些研究受大腦啟發(fā)的芯片的工程師提供總體路線圖。

Wu最后表示，在我們未來的研究中，我們可以將設(shè)計(jì)神經(jīng)啟發(fā)性計(jì)算芯片分為兩部分：

1 在設(shè)備制造和技術(shù)集成部分，我們將優(yōu)化設(shè)備性能，制造新的神經(jīng)啟發(fā)設(shè)備，并探索三維神經(jīng)啟發(fā)計(jì)算芯片。

2 在芯片和系統(tǒng)部分，我們將開發(fā)共同設(shè)計(jì)工具并設(shè)計(jì)通用的神經(jīng)啟發(fā)計(jì)算芯片，尤其是基于NVM的內(nèi)存計(jì)算芯片。

參考鏈接：

https://www.nature.com/articles/s41928-020-0435-7

https://techxplore.com/news/2020-08-advancements-neuro-inspired-chips.html

Nature子刊：清華研究團(tuán)隊(duì)盤點(diǎn)類腦計(jì)算芯片簡(jiǎn)史

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【新智元導(dǎo)讀】近日，清華大學(xué)研究人員發(fā)表在自然子刊上的一篇文章回顧了神經(jīng)啟發(fā)式計(jì)算芯片的最新進(jìn)展，同時(shí)提出了評(píng)估其有效性的四個(gè)指標(biāo)。

神經(jīng)啟發(fā)式計(jì)算芯片的「大地震」

【新智元導(dǎo)讀】近日，清華大學(xué)研究人員發(fā)表在自然子刊上的一篇文章回顧了神經(jīng)啟發(fā)式計(jì)算芯片的最新進(jìn)展，同時(shí)提出了評(píng)估其有效性的四個(gè)指標(biāo)。