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神经形态芯片,未来半导体技术的关键

By 2019年11月19日 十二月 6th, 2019 No Comments

随着第四次工业革命的到来,半导体行业越来越重视神经形态芯片(Neuromorphic Chips)。这种芯片与人脑颇为相似,可模仿大脑有效处理数据,而且还能轻松识别大数据、人工智能(Artificial Intelligence, 简称 AI)以及机器学习等要求较高的全新技术带来的海量数据,远胜当前的相关机器。通过神经形态芯片进行的计算能够准确学习不断演进的数据,从而有望在多个领域发挥重要作用,如声音/面部识别和数据挖掘等。

神经形态芯片:如同大脑般工作的半导体器件

神经形态芯片是一款全新的小型半导体芯片,灵感源自人类大脑,能够复制信息并思考处理方式。人体的1,000亿个脑神经元能通过100万亿个突触实现互联互通,使大脑能快速处理并保存信息。这些突触采用并行连接方式,因而神经元网络能以较低的功耗(约20瓦),同步进行记忆、演算、推理和计算;相比之下, AlphaGo则需要消耗大量的功耗。人类大脑的神经元信息传输系统可以较低功耗进行高度并行的计算,这对AI的发展来说,尤为关键。因此,半导体行业将工作重点转到了针对人类大脑的研究。

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神经形态技术提供无与伦比的功能,可储存、计算、识别海量数据,并对其进行模式分析。工程师精妙地诠释了神经元结构处理信息的过程——神经元结构首先交换脉冲信号(spike-shaped signals),然后控制突触连接间的连接强度,从而进行信息处理,这与半导体内的信息处理过程类似。在此基础上,工程师构建了神经形态芯片。

冯·诺依曼计算机(Von Neumann computer)结构能够连续处理输入数据,但在功耗、模式识别、实时识别和判断方面有所局限。该结构虽然在运行数字计算或精确编写程序方面表现卓越,但在处理、理解图像和声音方面能力有限。

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简言之,计算机通常由CPU(中央处理器)、内存和其它输出输入硬件构成。信息从CPU进入内存,再从内存传到硬件。这期间的速度会下降,进而形成瓶颈。设计神经形态芯片的目的,就是为了克服实时信息过程中的处理速度问题。

神经形态技术的关键是模拟人脑的并行序列计算机。通过这类计算机,我们能够同时实现海量内存,进行海量计算。神经形态芯片通过模拟人脑结构,可识别更多样化的信息(例如非典型文本、图像、声音和视频),并将其归纳为模式,而此前的计算机则无法做到这一点。神经形态芯片能够同时进行数据输入输出,且功耗与现有半导体器件相比大大降低。

推动第四次工业革命的下一代核心技术

发展人工神经网络半导体设备,并将其改进为神经形态芯片,最终形成全新的计算系统,可大大增强内存半导体的功能,并显著提高逻辑半导体的计算能力。也就是说,当收到外部指令时,计算机芯片如同人脑一般,可以同步进行多项操作和信息处理。

神经形态芯片完善后,未来的AI技术将能够在超低功耗下运行,同时大大提升性能,如同人脑一般。这种基于硬件的AI被命名为脉冲神经网络(Spiking Neural Network, 简称 SNN),有别于基于软件的深度神经网络(Deep Neural Network, 简称 DNN)。虽然AI技术日新月异,但还无法媲美人类大脑。然而,有了神经形态技术,我们就能缩小AI技术与人类大脑的差距。

神经形态芯片还将有望被应用到各类IT技术中,例如面部识别、声音识别、机器人、无人机、自动驾驶汽车和可穿戴设备。这些技术属于未来的核心技术,将在第四次工业革命中起到重要作用。其中,神经形态技术将为我们带来更为复杂的IT技术,例如能够精确诊断病患的AI医生、无需人工干预的自动驾驶汽车等等。神经形态芯片具备高利用率,增长潜力不可限量。

激发IT与半导体公司斗志,争先进行技术开发

许多跨国IT公司都开始研发自己的神经形态技术,为了在第四次工业革命过程中确保先进技术创新和国家竞争实力。

2013年,高通(Qualcomm)发布了其自行研发的“Zeroth”处理器,该处理器具有人脑学习能力。2014年,IBM在美国国防高级研究计划局(US Defense Advanced Research Projects Agency, 简称 DARPA)的领导下,参与了“自适应塑料可伸缩电子神经形态系统(Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics, 简称 SyNAPSE)”项目,也成功开发了一款叫做“TrueNorth”的神经形态芯片。该款芯片具有100万个电子神经元和2.56亿个电子突触。2017年,英特尔(Intel)宣布推出第一款能够自我学习的神经形态测试芯片。这款芯片叫做“Loihi”,有13万个神经元和1.3亿个突触。2018年,英特尔建立了英特尔神经拟态研究社区(Intel Neuromorphic system code-named, 简称 INRC);最近,就在2019年7月,英特尔又发布了神经形态系统。该系统代码名为“Pohoiki Beach”,将64个单位的Loihi集于一体。同时,三星电子在2019年6月公布了旨在加强自身神经处理单元(Neural Processing Unit, 简称 NPU)能力、向神经形态处理器技术拓展的计划。

(图片来源:英特尔)

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2016年10月,SK海力士与斯坦福大学(Stanford University)关于 “人工神经网半导体器件的联合研发(Joint Research and Development of Artificial Neural Network Devices)”协议,进而全面启动本公司的神经形态芯片研发。SK海力士计划采用铁电材料开发神经形态芯片。该芯片在不同电压下,能够存储各种差异化数据。

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