中國(guó)科學(xué)院上海微系統(tǒng)與信息技術(shù)研究所
隨著世界數(shù)據(jù)量不斷增加，目前摩爾定律下的處理器集成器件數(shù)量越發(fā)接近極限，當(dāng)下急需通過(guò)架構(gòu)的變化以應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)的需求。人工智能芯片也在此背景下崛起，目前已為大眾所熟知的主流AI芯片架構(gòu)包括：GPU，F(xiàn)PGA，ASIC，而類腦芯片由于其極強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力也被抱以極高的期待。本文將就類腦芯片介紹其發(fā)展情況。
一、類腦芯片的由來(lái)
目前，傳統(tǒng)的計(jì)算芯片主要基于馮·諾依曼結(jié)構(gòu)。在這種結(jié)構(gòu)中，計(jì)算模塊和存儲(chǔ)模塊是分開(kāi)的。CPU在執(zhí)行命令時(shí)需要先從存儲(chǔ)單位讀取數(shù)據(jù)，這就產(chǎn)生延時(shí)及大量的功耗浪費(fèi)。因此需要更為扁平化的結(jié)構(gòu)能夠更快，更低功耗的處理問(wèn)題。而人腦的神經(jīng)結(jié)構(gòu)由于其強(qiáng)大的處理能力，動(dòng)態(tài)可塑的性質(zhì)，較低的能量消耗便成為了模擬對(duì)象，類腦芯片就此誕生。
馮·諾依曼結(jié)構(gòu)
類腦芯片結(jié)構(gòu)非常獨(dú)特，可以仿照人類大腦的信息處理方式進(jìn)行感知、思考、產(chǎn)生行為。人腦中的突觸是神經(jīng)元之間的連接，具有可塑性，能夠隨所傳遞的神經(jīng)元信號(hào)強(qiáng)弱和極性調(diào)整傳遞效率，并在信號(hào)消失后保持傳遞效率。而模仿此類運(yùn)作模式的類腦芯片便可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)并行傳送，分布式處理，并能夠以低功耗實(shí)時(shí)處理海量數(shù)據(jù)。
目前幾乎所有的人工智能系統(tǒng)都需要進(jìn)行人工建模，轉(zhuǎn)化為計(jì)算問(wèn)題進(jìn)行處理再進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，而人腦卻可以自動(dòng)感知，進(jìn)行問(wèn)題分析和求解，決策控制等。因此類腦芯片也有望形成有自主認(rèn)知的水平，可自動(dòng)形式化建模。
二、類腦芯片的產(chǎn)業(yè)化
追溯類腦芯片的真正落地，還要從TrueNorth說(shuō)起。TrueNorth 是 IBM 潛心研發(fā)近 10 年的類腦芯片。美國(guó) DARPA 計(jì)劃從 2008 年起就開(kāi)始資助 IBM 公司研制面向智能處理的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片。
2011年8月，IBM公司通過(guò)模擬大腦結(jié)構(gòu)，首次研制出兩個(gè)具有感知認(rèn)知能力的硅芯片原型，可以像大腦一樣具有學(xué)習(xí)和處理信息的能力。這兩顆類腦芯片原型均采用45納米絕緣體上硅CMOS工藝制作，包含256個(gè)神經(jīng)元和256個(gè)軸突(數(shù)據(jù)傳輸通道)。其中一個(gè)芯片包含65356個(gè)學(xué)習(xí)突觸，它能夠發(fā)現(xiàn)新的神經(jīng)元連接路徑，可通過(guò)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行學(xué)習(xí)，并根據(jù)響應(yīng)對(duì)神經(jīng)元連接路徑進(jìn)行重組;而另一個(gè)芯片包含262144個(gè)可編程突觸，可以根據(jù)預(yù)先設(shè)定，通過(guò)強(qiáng)化或弱化神經(jīng)元之間的連接，更迅速、更高效地處理信息。類腦芯片的每個(gè)神經(jīng)元都是交叉連接，具有大規(guī)模并行能力。但因技術(shù)上的限制，被IBM戲稱為“蟲(chóng)腦”。
IDM TrueNorth類腦芯片
2014年8月，IBM公司推出名為“TrueNorth”的第二代類腦芯片。它使用了三星的28nm的工藝，包括54億個(gè)晶體管和4096個(gè)處理核，相當(dāng)于100萬(wàn)個(gè)可編程神經(jīng)元，以及2.56億個(gè)可編程突觸。其性能相比于第一代有了不少提升。功耗每平方厘米消耗僅為 20 毫瓦，是第一代的百分之一，直徑僅有幾厘米，是第一代的十五分之一。
“TrueNorth”的每個(gè)處理核包含了約120萬(wàn)個(gè)晶體管，其中少量晶體管負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)處理和調(diào)度，而大多數(shù)晶體管都用作數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、以及與其它核心的通信方面。此外，每個(gè)核心都有自己的本地內(nèi)存，它們還能通過(guò)一種特殊的通信模式與其它核心快速溝通，其工作方式非常類似于人腦神經(jīng)元與突觸之間的協(xié)同，只不過(guò)，化學(xué)信號(hào)在這里變成了電流脈沖。IBM把這種結(jié)構(gòu)稱為“神經(jīng)突觸內(nèi)核架構(gòu)”，如果 48 顆TrueNorth芯片組建起具有 4800 萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元的網(wǎng)絡(luò)，那這48顆芯片帶來(lái)的智力水平將相似于普通老鼠。
16年，IBM又公布了與美國(guó)空軍研究實(shí)驗(yàn)室、美國(guó)陸軍研究實(shí)驗(yàn)室、以及勞倫斯·利物莫國(guó)家實(shí)驗(yàn)室在TrueNorth芯片應(yīng)用方面合作的最新成果，包括手指識(shí)別、情緒識(shí)別、圖像分類和對(duì)象追蹤等。
2017年，英特爾發(fā)布了Loihi芯片，它采用了一種新穎的方式通過(guò)異步脈沖來(lái)計(jì)算，同時(shí)整合了計(jì)算和存儲(chǔ)，模仿了大腦根據(jù)環(huán)境的各種反饋來(lái)學(xué)習(xí)如何操作的運(yùn)作方式，可以利用數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)并做出推斷，隨著時(shí)間的推移也會(huì)變得更加的智能，并且不需要以傳統(tǒng)方式來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練。
Intel Loihi類腦芯片
Loihi采用的是異構(gòu)設(shè)計(jì)，由128個(gè)Neuromorphic Core（神經(jīng)形態(tài)的核心）+3個(gè)低功耗的英特爾X86核心組成，號(hào)稱擁有13萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元和1.3億個(gè)觸突。
與 TrueNorth 和Loihi不同， 高通公司開(kāi)展研究的是Zeroth “認(rèn)知計(jì)算平臺(tái)”，曾在業(yè)界引起了巨大的震動(dòng)。原因就在于它可以融入到高通公司量產(chǎn)的 Snapdragon處理器芯片中，以協(xié)處理的方式提升系統(tǒng)的認(rèn)知計(jì)算性能，并可實(shí)際應(yīng)用于手機(jī)和平板電腦等設(shè)備中，支持諸如語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、場(chǎng)景實(shí)時(shí)標(biāo)注等實(shí)際應(yīng)用并且表現(xiàn)卓越。
三、中國(guó)的類腦芯片
中國(guó)也十分重視類腦研究，不僅在2015年將腦計(jì)劃作為重大科技項(xiàng)目列入國(guó)家“十三五”規(guī)劃，還發(fā)布了關(guān)于腦計(jì)劃“一體兩翼”的總體戰(zhàn)略：一體即認(rèn)識(shí)腦：以闡釋人類認(rèn)知的神經(jīng)基礎(chǔ)為主體和核心；兩翼即保護(hù)腦：預(yù)防、診斷和治療腦重大疾病和模擬腦：類腦計(jì)算。
中國(guó)的學(xué)術(shù)界也展開(kāi)了對(duì)類腦的研究，2015 年中科院、清華、北大，相繼成立“腦科學(xué)與類腦智能研究中心”，2017年5月在合肥成立了類腦智能技術(shù)及應(yīng)用國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室。這些實(shí)驗(yàn)室將借鑒人腦機(jī)制攻關(guān)人工智能技術(shù)，推進(jìn)類腦神經(jīng)芯片、類腦智能機(jī)器人等新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展。
同時(shí)，國(guó)內(nèi)也出現(xiàn)了專注類腦芯片研發(fā)的初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)，像西井科技、AI-CTX、浙大的達(dá)爾文芯片等。
四、類腦芯片的最新進(jìn)展
目前學(xué)術(shù)界有關(guān)類腦芯片也有了一些新的進(jìn)展，17年清華大學(xué)微電子所錢鶴、吳華強(qiáng)課題組在《Nature Communications》在線發(fā)表了題為《使用電子突觸陣列實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別》的研究成果，將氧化物憶阻器的集成規(guī)模提高了一個(gè)數(shù)量級(jí)，首次實(shí)現(xiàn)了基于1024個(gè)氧化物憶阻器陣列的類腦計(jì)算。該成果在最基本的單個(gè)憶阻器上實(shí)現(xiàn)了存儲(chǔ)和計(jì)算的融合，采用完全不同于傳統(tǒng)“馮·諾依曼架構(gòu)”的體系，可以使芯片更加高效地完成計(jì)算任務(wù)，使能耗降低到原千分之一以下。
2018年，麻省理工的工程師設(shè)計(jì)了一種人造突觸，可以實(shí)現(xiàn)精確控制流過(guò)這種突觸的電流強(qiáng)度，即類似離子在神經(jīng)元之間的流動(dòng)。研究發(fā)表在《Nature Materials》上，這一成果也被認(rèn)為是邁向用于模式識(shí)別和其它學(xué)習(xí)任務(wù)的便攜式低功耗神經(jīng)形態(tài)芯片的重要一步。
五、總結(jié)
類腦智能研究已取得了階段性的進(jìn)展，但是目前仍然沒(méi)有任何一個(gè)智能系統(tǒng)能夠接近人類水平，下一階段類腦芯片的研究重點(diǎn)是增強(qiáng)神經(jīng)計(jì)算電路模塊的通用性，降低設(shè)計(jì)、制造的難度；此外，還需要迫切解決類腦計(jì)算芯片的功耗問(wèn)題，比如探索超低功耗材料以及計(jì)算結(jié)構(gòu)，為進(jìn)一步提高類腦計(jì)算芯片的性能奠定基礎(chǔ)。
未來(lái)，我們期待類腦計(jì)算領(lǐng)域的重大突破，為信息產(chǎn)業(yè)提供革命性的發(fā)展機(jī)遇。
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