隨著(zhù)世界數據量不斷增加，目前摩爾定律下的處理器集成器件數量越發(fā)接近極限，當下急需通過(guò)架構的變化以應對大數據的需求。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芯片架構包括：GPU，FPGA，ASIC，而類(lèi)腦芯片由于其極強的學(xué)習能力也被抱以極高的期待。本文將就類(lèi)腦芯片介紹其發(fā)展情況。

一、類(lèi)腦芯片的由來(lái)

目前，傳統的計算芯片主要基于馮諾依曼結構。在這種結構中，計算模塊和存儲模塊是分開(kāi)的。CPU在執行命令時(shí)需要先從存儲單位讀取數據，這就產(chǎn)生延時(shí)及大量的功耗浪費。因此需要更為扁平化的結構能夠更快，更低功耗的處理問(wèn)題。而人腦的神經(jīng)結構由于其強大的處理能力，動(dòng)態(tài)可塑的性質(zhì)，較低的能量消耗便成為了模擬對象，類(lèi)腦芯片就此誕生。

馮諾依曼結構

類(lèi)腦芯片結構非常獨特，可以仿照人類(lèi)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)元信號強弱和極性調整傳遞效率，并在信號消失后保持傳遞效率。而模仿此類(lèi)運作模式的類(lèi)腦芯片便可實(shí)現數據并行傳送，分布式處理，并能夠以低功耗實(shí)時(shí)處理海量數據。

目前幾乎所有的人工智能系統都需要進(jìn)行人工建模，轉化為計算問(wèn)題進(jìn)行處理再進(jìn)行深度學(xué)習，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(lèi)腦芯片也有望形成有自主認知的水平，可自動(dòng)形式化建模。

二、類(lèi)腦芯片的產(chǎn)業(yè)化

追溯類(lèi)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(lèi)腦芯片。美國 DARPA 計劃從 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)模擬大腦結構，首次研制出兩個(gè)具有感知認知能力的硅芯片原型，可以像大腦一樣具有學(xué)習和處理信息的能力。這兩顆類(lèi)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(數據傳輸通道)。其中一個(gè)芯片包含65356個(gè)學(xué)習突觸，它能夠發(fā)現新的神經(jīng)元連接路徑，可通過(guò)經(jīng)驗進(jìn)行學(xué)習，并根據響應對神經(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，可以根據預先設定，通過(guò)強化或弱化神經(jīng)元之間的連接，更迅速、更高效地處理信息。類(lèi)腦芯片的每個(gè)神經(jīng)元都是交叉連接，具有大規模并行能力。但因技術(shù)上的限制，被IBM戲稱(chēng)為“蟲(chóng)腦”。

2014年8月，IBM公司推出名為“TrueNorth”的第二代類(lèi)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，其中少量晶體管負責數據處理和調度，而大多數晶體管都用作數據存儲、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(lèi)似于人腦神經(jīng)元與突觸之間的協(xié)同，只不過(guò)，化學(xué)信號在這里變成了電流脈沖。IBM把這種結構稱(chēng)為“神經(jīng)突觸內核架構”，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又公布了與美國空軍研究實(shí)驗室、美國陸軍研究實(shí)驗室、以及勞倫斯利物莫國家實(shí)驗室在TrueNorth芯片應用方面合作的最新成果，包括手指識別、情緒識別、圖像分類(lèi)和對象追蹤等。

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)計算，同時(shí)整合了計算和存儲，模仿了大腦根據環(huán)境的各種反饋來(lái)學(xué)習如何操作的運作方式，可以利用數據來(lái)學(xué)習并做出推斷，隨著(zhù)時(shí)間的推移也會(huì )變得更加的智能，并且不需要以傳統方式來(lái)進(jìn)行訓練。

Loihi采用的是異構設計，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，號稱(chēng)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 “認知計算平臺”，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的認知計算性能，并可實(shí)際應用于手機和平板電腦等設備中，支持諸如語(yǔ)音識別、圖像識別、場(chǎng)景實(shí)時(shí)標注等實(shí)際應用并且表現卓越。

三、中國的類(lèi)腦芯片

中國也十分重視類(lèi)腦研究，不僅在2015年將腦計劃作為重大科技項目列入國家“十三五”規劃，還發(fā)布了關(guān)于腦計劃“一體兩翼”的總體戰略：一體即認識腦：以闡釋人類(lèi)認知的神經(jīng)基礎為主體和核心;兩翼即保護腦：預防、診斷和治療腦重大疾病和模擬腦：類(lèi)腦計算。

中國的學(xué)術(shù)界也展開(kāi)了對類(lèi)腦的研究，2015 年中科院、清華、北大，相繼成立“腦科學(xué)與類(lèi)腦智能研究中心”，2017年5月在合肥成立了類(lèi)腦智能技術(shù)及應用國家工程實(shí)驗室。這些實(shí)驗室將借鑒人腦機制攻關(guān)人工智能技術(shù)，推進(jìn)類(lèi)腦神經(jīng)芯片、類(lèi)腦智能機器人等新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

同時(shí)，國內也出現了專(zhuān)注類(lèi)腦芯片研發(fā)的初創(chuàng )團隊，像西井科技、AI-CTX、浙大的達爾文芯片等。

四、類(lèi)腦芯片的最新進(jìn)展

目前學(xué)術(shù)界有關(guān)類(lèi)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(qián)鶴、吳華強課題組在《Nature Communications》在線(xiàn)發(fā)表了題為《使用電子突觸陣列實(shí)現人臉識別》的研究成果，將氧化物憶阻器的集成規模提高了一個(gè)數量級，首次實(shí)現了基于1024個(gè)氧化物憶阻器陣列的類(lèi)腦計算。該成果在最基本的單個(gè)憶阻器上實(shí)現了存儲和計算的融合，采用完全不同于傳統“馮諾依曼架構”的體系，可以使芯片更加高效地完成計算任務(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計了一種人造突觸，可以實(shí)現精確控制流過(guò)這種突觸的電流強度，即類(lèi)似離子在神經(jīng)元之間的流動(dòng)。研究發(fā)表在《Nature Materials》上，這一成果也被認為是邁向用于模式識別和其它學(xué)習任務(wù)的便攜式低功耗神經(jīng)形態(tài)芯片的重要一步。

五、總結

類(lèi)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)智能系統能夠接近人類(lèi)水平，下一階段類(lèi)腦芯片的研究重點(diǎn)是增強神經(jīng)計算電路模塊的通用性，降低設計、制造的難度;此外，還需要迫切解決類(lèi)腦計算芯片的功耗問(wèn)題，比如探索超低功耗材料以及計算結構，為進(jìn)一步提高類(lèi)腦計算芯片的性能奠定基礎。

未來(lái)，我們期待類(lèi)腦計算領(lǐng)域的重大突破，為信息產(chǎn)業(yè)提供革命性的發(fā)展機遇。

來(lái)源：半導體行業(yè)觀(guān)察

圖片來(lái)源：找項目網(wǎng)