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智能机器人全球神经元规模最大的类脑计算机研制成功


作者：崔雪芹
智能机器人全球神经元规模最大的类脑计算机研制成功
本文插图
类脑计算机应用演示： 多机器人协同抗洪抢险
近日 ， 浙江大学联合之江实验室共同研制成功了我国首台基于自主知识产权类脑芯片的类脑计算机 。
这台类脑计算机包含792颗浙江大学研制的达尔文2代类脑芯片 ， 支持1.2亿脉冲神经元、近千亿神经突触 ， 与小鼠大脑神经元数量规模相当 ， 典型运行功耗只需要350-500瓦 ， 同时它也是目前国际上神经元规模最大的类脑计算机 。
与此同时 ， 团队还研制了专门面向类脑计算机的操作系统——达尔文类脑操作系统 ， 实现对类脑计算机硬件资源的有效管理与调度 ， 支撑类脑计算机的运行与应用 。
研究团队负责人、浙江大学计算机科学与技术学院教授潘纲介绍说 ， 这种计算模式制约了以大数据为代表的计算性能提升 。 而由此带来的数据“跑动” ， 以及人工智能等高耗能计算又让功耗墙问题冒了出来 。 同时 ， 数据驱动的智能算法、训练需要海量样本与密集计算 ， 但举一反三、自我学习等高级能力比较差 。 “现在的机器智能离人的智能差得还很远 。 ”
如何突破现有计算运行方式导致的计算机瓶颈？
全球科学家们再次将目光瞄准到模仿生物大脑这个最初的梦想 ， 通过模拟人脑结构与运算机制来发展新的计算技术 ， 以期实现高能效与高智能水平的计算 。
近年来 ， 浙江大学聚焦人类智能与机器智能等核心领域 ， 实施了简称为“双脑计划”的脑科学与人工智能会聚研究计划 ， 希望借鉴脑的结构模型和功能机制 ， 将脑科学的前沿成果应用到人工智能等研究领域 ， 建立引领未来的新型计算机体系结构 。
这次的成果是将792颗我国自主产权的达尔文2代类脑计算芯片集成在3台1.6米高的标准服务器机箱中 ， 形成了一台强大的机架式类脑计算机 。
那么 ， 这种高效能低功耗是如何实现的呢？项目研究骨干马德副教授说 ， 大脑神经元的工作机理是钾离子钠离子的流入流出导致细胞膜电压变化 ， 从而传递信息 ， “可以简单理解为 ， 一个神经元接受输入脉冲 ， 导致细胞体的膜电压升高 ， 当膜电压达到特定阈值时 ， 会发出一个输出脉冲到轴突 ， 并通过突触传递到后续神经元从而改变其膜电压 ， 实现信息的传递 。 ”
这里很重要的一点是异步运行 ， 也就是信号来的时候启动 ， 没有信号就不运行 。 类脑芯片的工作原理就类似于生物的神经元行为 ， 通过脉冲传递信号 ， 这样就能实现高度并行 ， 效率提升 。
【智能机器人全球神经元规模最大的类脑计算机研制成功】有了硬件 ， 还得有软件 。
项目研究骨干金孝飞介绍 ， 每颗芯片上有15万个神经元 ， 每4颗芯片做成一块板子 ， 若干块板子再连接起来成为一个模块 。 这台类脑计算机就是这样像搭积木一样搭起来 。
为此 ， 科研人员专门研发了一个面向类脑计算机的类脑操作系统——DarwinOS 。
这款达尔文类脑操作系统面向冯·诺依曼架构与神经拟态架构的混合计算架构 ， 实现了对异构计算资源的统一调度和管理 ， 为大规模脉冲神经网络计算任务提供运行和服务平台 。 项目研究骨干吕攀介绍说：“目前达尔文类脑操作系统的功能任务切换时间达微秒级 ， 可支持亿级类脑硬件资源管理 。 ”
科学家们表示 ， 随着达尔文芯片及其他硬件的不断迭代升级 ， 体积缩小将指日可待 。 未来类脑计算机或将植入手机、机器人 ， 产生新的智能服务体验 。
与硬件上的更新相比 ， 如何让类脑计算机变得更聪明是科学家们下一步研究的重点 。
浙江大学和之江实验室研究员的目标是 ， 希望随着神经科学发展和类脑计算机的系统软件、工具链及算法的成熟 ， 有朝一日能够让类脑计算机像冯·诺依曼架构计算机一样通用化 ， 真正像大脑一样高效工作 ， 与冯·诺依曼架构并存与互补去解决不同的问题 。


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