“神经形态”的电脑芯片

kangya***

这种认知模式对人来说轻而易举，但是对于一台计算机来说无异于一项杰作。Modha和他在IBM5个研究中心以及康奈尔大学的同事这样描述这个小芯片：它是首个具有“神经形态”的电脑芯片，不同于传统意义上的平板电脑或手机中的处理器，它可以像一个哺乳动物的大脑一样运行。

这枚芯片的名字叫作TrueNorth，它标志着芯片设计上的一次巨大跨越，有望使电脑更好地处理诸如图片、语音识别等复杂任务，而普通的芯片很难完成。过去若干年来，科学家一直在尝试建立一种受人脑启发的计算方式。美国与欧洲的几个实验室也在尝试过不同的技术版本。但外界人士表示，TrueNorth具备把神经形态的计算从实验室推向现实世界的潜质。

TrueNorth集成了54亿个连接在一起的晶体管，形成了一系列由百万个“数字神经元”构成的阵列，它们就像生物体的大脑一样，彼此之间可以通过2560万个“神经突触”进行对话。这个神经网络系统架构可以高效地完成普通芯片难以完成的模式识别等复杂任务。加州劳伦斯—伯克利国家实验室计算机学家Horst Simon表示：“这是从一种计算模式发展到另一种模式的质变。”

对人类来说，感知能力似乎再简单不过，人们能很容易区分出骑自行车与滑滑板的区别。相较而言，尽管现代计算机拥有强大的运算能力，在这些任务面前却一筹莫展。最先进的运算方式或许可以解决这些挑战，但是它们却需要庞大的计算能力。例如，谷歌最近展示了一套可以用来区别猫与人脸的计算模式，但这项任务需要16000个集成电路与100千瓦的能耗，而人类的大脑仅需约10瓦能耗。

今天普遍使用的计算机芯片是基于70年前匈牙利人John von Neumann提出的系统架构。1945年，Neumann引入了处理、记忆和控制单元相分离的现代计算机基础设计模型，该模型擅长执行序列逻辑运算，且有助于进行数据解读、电子表格运行以及文字处理。但当它涉及到大数据处理，如处理一些视觉或语言的时候，就会陷入困境。

现代芯片必须把资料从记忆库中抽取出来，然后把抽取的结果送回到记忆库中，才能进行下一步操作。因此，来回提取与反馈这些数据不仅需要能耗，还会造成交通堵塞。

在过去数十年中，工程师一直设法通过缩小晶体管、缩短交流线路以及减少芯片上的其他器件进行补偿。该办法确实缩短了数据经过的距离，减少了单个电子器件的能耗，并且提高了运行速度。

尽管如此，这种方法还是没有奏效。由于新型芯片中的单个器件的尺寸仅有14纳米左右，甚至比100个原子加起来的宽度还小，已接近物理学设定的极限。于是，制作者想到把多个处理器芯片并排铺陈，用这种方法运输数据，从生物学的角度解决了相关的技术问题。

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