类脑芯片研究的春秋战国时代!清华北大中科院大牛联合谈进展与挑战

 新闻资讯     |      2019-11-06 20:11

智东西(大众号:zhidxcom)
文 | 心缘

智东西10月31日音讯,今天,由北京智源人工智能研讨院主办的2019北京智源大会在京举行。

在下午的智能体系架构与芯片专题论坛中,清华大学教授、类脑核算研讨中心主任施路平,北京大学教授、智源研讨员蔡一茂,中科院半导体所研讨员、智源研讨员鲁华祥,别离共享了关于类脑神经网络技能及芯片的现状、应战及研制展开。

类脑芯片研讨的春秋战国时代!清华北大中科院大牛联合谈展开与应战

此外,中科院核算所研讨员、智源研讨员韩银河现场共享了其团队在智能操控专用处理器芯片的研讨展开,清华大学长聘教授、智源研讨员尹首一共享了关于可重构智能核算架构的技能,此前智东西曾屡次报导这一技能(清华魏少军:AI芯片2.0,终极才智芯片 | GTIC2019)。

尹首一教授以为,可重构、超高能效、数模混合等将成为未来AI芯片继续进步算力、下降功耗、进步能耗比的必定展开方向。

一、类脑核算是人工通用智能的柱石

清华大学教授、类脑核算研讨中心主任施路平首要说到,国家脑方案行将推出,其标题便是脑科学和类脑研讨。

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人工通用智能展开很快,但一起也面对许多应战。

假如有满足数据、确认问题、完好常识、静态、单一问题,现代AI体系就能做很好,但超出这些条件,AI将难以完成。别的,AI不行了解、不行解说的特色,一点误差就或许发生巨大过错。

现在的AI只能处理特定处理方案,就事论事,难以推行,不适用于动态和敞开的环境,一般称为弱人工智能。

未来展开方向是人工通用智能技能,经过添加AI体系的鲁棒性和通用性,帮人类触类旁通。

人工通用智能早在几十年前就现已提出,但其时受限于算力、数据等要素,并不是展开人工通用智能的最好机遇。

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那么为什么说现在是好机遇呢?施路平教授提及4个要素,跟着新式检测设备的展开,人们对脑了解越来越多,好像到了了解脑的关口;超算展开能够让咱们做更好的模仿仿真;大数据云核算供给满足杂乱的体系与脑交相辉映;新式纳米器材的展开能供给和人脑差不多等级的能耗。

人工通用智能的研讨本质上不同于窄人工智能的调集。而类脑核算是人工通用智能的柱石。

2016年是类脑核算机展开元年,全球一起上线3款类脑核算机,美国的TrueNorth、德国的BrainScales、英国的SpiNNaker,这些技能根据不同思路,运用不同架构。

做这样的研讨,真实的应战不是科学技能,而是咱们的教育布景无法支撑这样跨度大的研讨。

做核算机科学和脑科学走的是两条技能道路,而要展开人工通用智能的最佳道路,需求做到多学科深度交融。

施路平教授以为,类脑核算的展开方向,现在是根据冯诺依曼架构的传统核算机,未来是走向人工通用智能、类脑架构的类脑核算机。

他说到类脑核算的10个优势,不只能耗比现有核算机节约3-4个数量级,能完成现在超当作不到的高度并行,做到现有架构无法完成的了解才能、不确认性、通用智能架构,并且其快速学习、小数据、信息深度发掘、实时动态、残损数据的才能都比现有体系才能更为强壮。

二、现在是类脑核算研讨最好的时刻

类脑核算从大方向上有两条技能道路,Brain inspired和Brain Like。

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图灵奖得主、核算机体系结构宗师David Patterson与John Hennessy以为,未来十年是核算机架构展开的黄金十年。

现在这一范畴是春秋战国,对研讨而言是最好的时刻。施路平教授将首要类脑核算芯片分为7个层次。

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清华大学类脑核算研讨团队曩昔七年一直在做的工作便是交融。美国脑方案负责人之一、惠普公司威廉博士以为,清华团队是类脑核算研讨范畴全球最好的团队,他将用这个中心的形式组成美国的项目。

清华类脑核算研讨的方针是展开支撑人工通用智能研讨的类脑核算和体系。

类脑的精华是方向感,通用类脑核算架构的难点是算得快、算得省、算得了,这需求理论、芯片、软件、体系协同展开。

要研讨类脑核算,应从基础科学、中心技能、使用三个层面来看,一起也要重视安全与道德。

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施路平教授以为,现在一切技能展开最好能有一个roll,能得到很好的反应。展开类脑核算面对的首要问题是,不了解人脑机制的情况下怎么展开类脑核算体系。

为什么人看一眼就能了解图片内容,而核算机却做不到?问题的要害是相关性丢掉。

脑使用的是空间杂乱性,将相关性添加。别的,用时刻脉冲编码又使用了时刻杂乱性。三年前,《Science》出智能机器人特刊,施路平教授将这一解说发表出来。

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根据其异构交融的类脑核算架构,清华大学研制出天机芯片,比较IBM的True North,不只支撑更多算法,且密度进步20%,速度快10倍,带宽进步100倍,精度可调,扩展性和灵敏性也更好。清华研讨团队还为之打造了专门的软件东西链。

天机芯片现已被使用于类脑无人自行车,施路平教授表明,这取决于三个条件,多模态、可与环境交互、可扩展。据他回想,他们曾被《Nature》拒绝了两轮,施路平沆瀣一气学生,不是为了发表文章,而是向他们学习。终究《Nature》接受了他们的主意。(重磅!清华类脑芯片登上Nature封面,已树立公司,推翻冯诺伊曼)

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现在,清华大学类脑核算研讨团队在内部已搭好第一代类脑核算机及集群,构成回路并快速迭代。施路平教授表明,跟着更多类脑核算机发动后,他们会做一个类脑核算云脑(开源社区)。

这样强壮的类脑核算能赋能哪些使用呢?施路平教授说,假如完成人工通用智能,类脑核算能够使用到互联网、数据中心、才智城市、智能教育、才智医疗、智能家居、主动驾驶、智能机器人等各行各业。

三、神经拟态器材挑选有很大空间

北京大学教授、智源研讨员蔡一茂则要点从神经拟态器材进行共享。

硬件是AI展开的要害瓶颈,AI芯片研讨成为热门。

当时各类智能芯片方案的优劣性比照,可从自适应、功用、能效比、可编程性、可扩展性五个方面来看。ASIC的功用和能效比更强,CPU和GPGPU强在自适应和灵敏可编程,FPGA在五方面的归纳体现更为均衡,而神经拟态芯片在可扩展性、能效比、自适应、功用上都十分超卓。

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在这一布景下,神经拟态器材/阵列/芯片成为研讨热门。根据忆阻器等神经形状器材及其类脑架构具有重要意义,器材挑选还有很大的空间。

除此之外,蔡一茂教授还中心谈了两点。

一是能否大规划集成式要害,怎么进一步减小器材品种,进步集成密度。

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二是关于类脑使用的应战及处理方案,即需求完成从器材及体系(算法)的协同规划。

关于神经形状核算体系而言,面对的一大应战是短少像MOSFET相同的标准化器材,这添加了电路完成的杂乱性,EDA东西的规划变得杂乱,阻止了大规划神经形状核算体系的展开。

而在多功用神经形状器材中,离子输运和电子输运别离对应两类驰豫进程。离子输运既有长驰豫时刻,可模仿有回忆效应的突触和神经元的堆集进程;电子输运具有短驰豫时刻,可模仿无回忆效应的开关和神经元的发放进程。

根据CMOS工艺的类脑芯片选用NOC多核规划,随机LIF神经元模型,规划规划单芯片神经元数目为10^6个,突触数目为10^9个。

该芯片具有很好的通用性,可支撑MLP、CNN、RNN等干流神经网络模型,也可支撑通用智能使命中的特定算法。

其灵敏性体现在支撑对神经元及突触参数的点对点装备,可在有用揣度空隙完成快速参数更新。

别的,该芯片还具有生物性,支撑生物时空编码,可完成杂乱类型生物脉冲及恣意周期的脉冲振动环,可有用支撑生物核算模型。

在此基础上,北大研制了离线语音指令辨认智能芯片SCR3301,支撑语音指令词辨认、30个可装备指令,辨认呼应不到0.2秒,且单芯片无需发动装备,无联网束缚,可使用于电动交互类、操控类玩具、便携式电子文娱设备以及中小型家电设备。

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四、类脑神经网络技能及其使用

中科院半导体所研讨员、智源研讨员鲁华祥谈到,信息处理技能展开面对功用、能耗、可靠性、容错性等方面的问题。

应对这些应战,立异芯片结构及运算方法应运而生,芯片成为AI技能展开的中心推动力。

与此一起,集成电路展开也面对着摩尔定律和微纳电子器材瓶颈所带来的的问题。

跟着摩尔定律日益放缓,器材尺度和芯片功耗挨近极限,现在集成电路特征尺度已达3nm,规划工业生产到达7nm。

选用7nm工艺、集成了69亿个晶体管的华为麒麟980芯片,研制周期长达3年,花费数十亿美元,1000多位高档半导体专家参加,进行了5000屡次的工程验证。

新式纳米电子器材研讨也在继续推动,半导体所使用的Si基或GaAs、InP基III-V超晶格量子阱资料,展开了多种纳米电子器材。

而生物神经网络是缺点容错和噪声容错的体系,这带来一种新的思路,将微纳电子器材研讨与类神经网络研讨相结合,集成新形状结构的芯片。

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现在,类脑神经核算在国外用以处理下一代信息处理问题,以更低的功率创始全新核算机使用。欧盟、美国、日本、澳大利亚、加拿大、韩国均提出脑方案。

“我国脑方案”是我国六个长时间科学项目之一,分为脑科学和类脑科学两个部分,首要有两个研讨方向,一是以脑疾病为导向的脑科学研讨,二是以树立和展开AI技能为导向的类脑研讨。

类脑神经核算现在有两种干流的完成途径,一是以谷歌TPU为代表的功用模仿完成,二是以神经拟态芯片为代表的结构模仿完成。

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鲁华祥还介绍了半导体所类脑神经核算、芯片的展开情况。其实验室在1990年王守觉院士于原“新器材、新电路”研讨室基础上创建,面向核算方法、技能使用和芯片体系三大方向,获得一系列科技效果。

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半导体所学习人脑的信息处理机制进行类脑神经核算的算法和芯片研制,聚集于“多权值”神经元模型和电路完成、串并行核算架构、部分字域结构、分布式异步操控技能、神经元集群架构规划等芯片要害技能。

芯片方面,半导体所已研制出CASSANN系列类脑神经核算芯片,选用40nm CMOS工艺,集成16个神经元集群,4000万门、1亿个左右的晶体管,芯片内含65536个神经元,200万神经突触,每秒262亿次神经突触衔接。

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半导体所也研制了根据CASSANN-X的类脑神经核算体系,用以处理福州最优化问题。其效果现已使用在智能电网监测等“不确认、非完好信息”问题。

未来,半导体所将进一步研讨三个方向,一是不精确、非完好信息的类神经核算技能和体系,二是高性价比的类神经核算芯片、体系和规划技能,三是缺点容错和噪声容错的电路集成技能。

结语:AI芯片未来有更多或许

国内外类脑神经核算的相关研讨都在继续展开中,从今天的共享中,咱们看到了来自国内多个研讨团队所做的尽力和效果。

但现在类脑神经核算技能仍首要在研讨阶段,仅有少量落地效果,间隔大规划落地和完成人工通用核算还有间隔。

在圆桌论坛期间,中科院核算所研讨员、智源首席科学家陈云霁共享了他对AI芯片未来的想象。

陈云霁说,科学问题是曩昔时,智源看的是将来时。他以为,未来中短期的改变是界说好范畴,主动化用EDA等东西完成快速生成;更久远来看,有或许自始至终无人干涉地由核算机规划出一款芯片,或许有一天神经网络能规划出一款神经网络芯片来。

这一想象尽管乍一听好像很悠远,但在研讨人员们的尽力下,这在未来未必会是天方夜谭。