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近日，浙江大學(xué)聯(lián)合之江實(shí)驗(yàn)室共同研制成功了我國(guó)首臺(tái)基于自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)類腦芯片的類腦計(jì)算機(jī)。

這臺(tái)類腦計(jì)算機(jī)包含792顆浙江大學(xué)研制的達(dá)爾文2代類腦芯片，支持1.2億脈沖神經(jīng)元、近千億神經(jīng)突觸，與小鼠大腦神經(jīng)元數(shù)量規(guī)模相當(dāng)，典型運(yùn)行功耗只需要350-500瓦，同時(shí)它也是目前國(guó)際上神經(jīng)元規(guī)模最大的類腦計(jì)算機(jī)。

與此同時(shí)，團(tuán)隊(duì)還研制了專門面向類腦計(jì)算機(jī)的操作系統(tǒng)——達(dá)爾文類腦操作系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)類腦計(jì)算機(jī)硬件資源的有效管理與調(diào)度，支撐類腦計(jì)算機(jī)的運(yùn)行與應(yīng)用。

研究團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人、浙江大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院教授潘綱介紹說(shuō)，這種計(jì)算模式制約了以大數(shù)據(jù)為代表的計(jì)算性能提升。而由此帶來(lái)的數(shù)據(jù)“跑動(dòng)”，以及人工智能等高耗能計(jì)算又讓功耗墻問(wèn)題冒了出來(lái)。同時(shí)，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能算法、訓(xùn)練需要海量樣本與密集計(jì)算，但舉一反三、自我學(xué)習(xí)等高級(jí)能力比較差?！艾F(xiàn)在的機(jī)器智能離人的智能差得還很遠(yuǎn)?！?/span>

如何突破現(xiàn)有計(jì)算運(yùn)行方式導(dǎo)致的計(jì)算機(jī)瓶頸？

全球科學(xué)家們?cè)俅螌⒛抗饷闇?zhǔn)到模仿生物大腦這個(gè)最初的夢(mèng)想，通過(guò)模擬人腦結(jié)構(gòu)與運(yùn)算機(jī)制來(lái)發(fā)展新的計(jì)算技術(shù)，以期實(shí)現(xiàn)高能效與高智能水平的計(jì)算。

近年來(lái)，浙江大學(xué)聚焦人類智能與機(jī)器智能等核心領(lǐng)域，實(shí)施了簡(jiǎn)稱為“雙腦計(jì)劃”的腦科學(xué)與人工智能會(huì)聚研究計(jì)劃，希望借鑒腦的結(jié)構(gòu)模型和功能機(jī)制，將腦科學(xué)的前沿成果應(yīng)用到人工智能等研究領(lǐng)域，建立引領(lǐng)未來(lái)的新型計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)。

這次的成果是將792顆我國(guó)自主產(chǎn)權(quán)的達(dá)爾文2代類腦計(jì)算芯片集成在3臺(tái)1.6米高的標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)器機(jī)箱中，形成了一臺(tái)強(qiáng)大的機(jī)架式類腦計(jì)算機(jī)。

那么，這種高效能低功耗是如何實(shí)現(xiàn)的呢？項(xiàng)目研究骨干馬德副教授說(shuō)，大腦神經(jīng)元的工作機(jī)理是鉀離子鈉離子的流入流出導(dǎo)致細(xì)胞膜電壓變化，從而傳遞信息，“可以簡(jiǎn)單理解為，一個(gè)神經(jīng)元接受輸入脈沖，導(dǎo)致細(xì)胞體的膜電壓升高，當(dāng)膜電壓達(dá)到特定閾值時(shí)，會(huì)發(fā)出一個(gè)輸出脈沖到軸突，并通過(guò)突觸傳遞到后續(xù)神經(jīng)元從而改變其膜電壓，實(shí)現(xiàn)信息的傳遞。”

這里很重要的一點(diǎn)是異步運(yùn)行，也就是信號(hào)來(lái)的時(shí)候啟動(dòng)，沒(méi)有信號(hào)就不運(yùn)行。類腦芯片的工作原理就類似于生物的神經(jīng)元行為，通過(guò)脈沖傳遞信號(hào)，這樣就能實(shí)現(xiàn)高度并行，效率提升。

有了硬件，還得有軟件。

項(xiàng)目研究骨干金孝飛介紹，每顆芯片上有15萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元，每4顆芯片做成一塊板子，若干塊板子再連接起來(lái)成為一個(gè)模塊。這臺(tái)類腦計(jì)算機(jī)就是這樣像搭積木一樣搭起來(lái)。

為此，科研人員專門研發(fā)了一個(gè)面向類腦計(jì)算機(jī)的類腦操作系統(tǒng)——DarwinOS。

這款達(dá)爾文類腦操作系統(tǒng)面向馮·諾依曼架構(gòu)與神經(jīng)擬態(tài)架構(gòu)的混合計(jì)算架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)異構(gòu)計(jì)算資源的統(tǒng)一調(diào)度和管理，為大規(guī)模脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算任務(wù)提供運(yùn)行和服務(wù)平臺(tái)。項(xiàng)目研究骨干呂攀介紹說(shuō)：“目前達(dá)爾文類腦操作系統(tǒng)的功能任務(wù)切換時(shí)間達(dá)微秒級(jí)，可支持億級(jí)類腦硬件資源管理?！?/span>

科學(xué)家們表示，隨著達(dá)爾文芯片及其他硬件的不斷迭代升級(jí)，體積縮小將指日可待。未來(lái)類腦計(jì)算機(jī)或?qū)⒅踩胧謾C(jī)、機(jī)器人，產(chǎn)生新的智能服務(wù)體驗(yàn)。

與硬件上的更新相比，如何讓類腦計(jì)算機(jī)變得更聰明是科學(xué)家們下一步研究的重點(diǎn)。

浙江大學(xué)和之江實(shí)驗(yàn)室研究員的目標(biāo)是，希望隨著神經(jīng)科學(xué)發(fā)展和類腦計(jì)算機(jī)的系統(tǒng)軟件、工具鏈及算法的成熟，有朝一日能夠讓類腦計(jì)算機(jī)像馮·諾依曼架構(gòu)計(jì)算機(jī)一樣通用化，真正像大腦一樣高效工作，與馮·諾依曼架構(gòu)并存與互補(bǔ)去解決不同的問(wèn)題。