量子位|清华类脑计算再登《自然》：张悠慧施路平团队定义新计算机结构
贾浩楠 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
清华类脑计算研究成果 ， 再登Nature 。
新研究的关键词是：类脑计算、新计算机系统框架、通用人工智能（AGI） 。
它的重要性 ， 在于有希望打破如今冯·诺依曼型计算机 ， 对人工智能的普遍限制 ， 完全发挥类脑算法的潜力 ， 使AGI更具可行性 。
研究了些什么？
这并不是清华大学类脑计算中心的相关研究成果 ， 第一次登上Nature 。
去年8月 ， 清华类脑计算中心施路平团队自行研发的类脑芯片“天机” ， 登上了Nature封面 。
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以这片类脑芯片为基础 ， 研究团队实现了高度灵敏 ， 并且能听懂自然语言指令的自行车 。
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而最新发表的研究 ， 则是为了解决类脑计算系统的“基础设施架构”问题 。
在名为A system hierarchy for brain-inspired computing的论文中 ， 施路平教授团队提出了一种全新的、突破性的类脑计算通用系统层次结构 。
这项研究中提出的神经形态完备性概念 ， 这是一种更具适应性、更广泛的类脑计算完备性的定义 ， 它降低了系统对神经形态硬件的完备性要求 ， 提高了不同硬件和软件设计之间的兼容性 。
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这意味着这种专门为类脑计算任务设计的计算机结构 ， 具备了和我们熟知的冯·诺依曼结构计算机相同的能力 。
即避免系统中软件和硬件之间的紧密关联 ， 实现了高效、兼容和独立的进程 。 不同的编程语言可通过编译器处理变为可供机器执行的指令 。
这一点是十分重要关键的 ， 因为以往 ， 在冯·诺依曼结构计算机上 ， 类脑计算缺乏合适的系统层次结构来支持整体开发 ， 神经形态软件和硬件之间没有合适的接口 。
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一个特定的算法或类脑芯片 ， 需要借助一系列特定的软件工具才能运行 ，
这种方法的弊端在于 ， 类脑计算系统（包括应用程序模型、系统软件和神经形态设备）的各个层被紧密绑定在了一起 ， 影响了软件和硬件之间的兼容性 ， 降低了类脑计算系统的编程灵活性和开发效率 。
解决这个问题的关键 ， 是“神经形态完备性” 。
神经形态完备的三层结构
这项研究中提出了神经形态完备性的概念 。
这是一种类脑计算完备性的定义 ， 与通用的图灵完备性类似 ， 定义通用机器和语言的要求 。
定义提出 ， 如果一个类脑系统能够以规定的准确度执行一组给定的基本操作 ， 那么它就是神经形态完备的 。
这与图灵完备性有所不同 。
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在图灵完备性中 ， 只有当一个系统为一组给定的基本运算提供了一个精确且等价的结果时 ， 才可以将其定义为完备 。
而在所提出的神经形态完备框架中的基本运算 ， 包括两个已知的加权和运算 ， 以及元素-整流线性运算 ， 这使得硬件系统能够同时支持脉冲和非脉冲人工神经网络 。
新定义降低了系统对神经形态硬件的完备性要求 ， 使得不同硬件和软件设计之间的兼容性更易实现 。
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新的层次结构的一个重要特点是 ， 提出了完整的连续性 ， 根据类脑系统能够执行基本操作的精度 ， 接受不同级别的算法性能 。
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