首提新概念,清華研發類腦計算機_中國_唐山環渤海新聞網

2020-11-27 環渤海新聞網

  清華大學計算機系張悠慧團隊和精儀系施路平團隊與合作者10月14日在《自然》雜誌發表題為《一種類腦計算系統層次結構》的論文,首次提出「類腦計算完備性」以及軟硬體去耦合的類腦計算系統層次結構,填補了這一領域的空白。這是一年多來,清華在類腦計算領域繼「天機芯」和「多陣列憶阻器存算一體系統」之後於《自然》正刊發表的第三篇成果,也是計算機系以第一完成單位發表的首篇《自然》論文,目前,清華正在開發第三代「天機芯」以及新型類腦計算機。

  近年來,類腦計算研究受到了越來越多的關注。類腦計算,是借鑑生物神經系統信息處理模式和結構的計算理論、體系結構、晶片設計以及應用模型與算法的總稱。類腦計算處於起步階段,國際上尚未形成公認的技術標準與方案。

  與通用計算機的「圖靈完備性」概念與「馮諾依曼」體系結構相對應,本次研究首次提出「類腦計算完備性」以及軟硬體去耦合的類腦計算系統層次結構,通過理論論證與原型實驗證明該類系統的硬體完備性與編譯可行性,並擴展了類腦計算系統應用範圍使之能支持通用計算。本次研究成果填補了完備性理論與相應系統層次結構方面的空白,利於自主掌握新型計算機系統核心技術。

  現有類腦計算系統方面的研究多聚焦於具體晶片、工具鏈、應用和算法的創新實現,而對系統基礎性問題,例如計算完備性、系統層次結構等思考不足,導致軟硬體緊耦合、應用範圍不明確等一系列問題。但從現有通用計算機的發展歷史與設計方法論來看,完善的計算完備性與軟硬體去耦合的層次結構是計算系統蓬勃發展的計算理論與系統結構基礎。

  為此,研究團隊提出了「類腦計算完備性」(也稱為神經形態完備性)概念——針對任意給定誤差ϵ≥0和任意圖靈可計算函數f(x),如果一個計算系統可以實現函數F(x)使得‖F(x)-f(x)‖≤ϵ對所有合法的輸入x均成立,那麼該計算系統是類腦計算完備的。

  「通俗來講,『完備性』可以回答系統能夠完成什麼、功能邊界在哪裡等問題。研究完備性,可以為軟硬體系統的解耦合、劃分不同研究領域間的任務分工與接口提供理論基礎,我們的研究聚焦完備性理論研究,先回答基本的問題。」清華計算機系研究員張悠慧說。

  類腦計算機層次結構(左)與現有通用計算機(右)的對比

  相對於通用計算機,這一定義放鬆了對系統計算過程和精度的約束。團隊進一步提出相應的類腦計算機層次結構和確保類腦計算完備性的硬體原語(相當於通用處理器的機器指令)來充分利用這一新完備性帶來的優勢。該結構具有三個層次:圖靈完備的軟體模型;類腦計算完備的硬體體系結構;位於兩者之間的編譯層;並設計構造性轉化算法將任意圖靈可計算函數轉換為類腦計算完備硬體上的模型。

  近年來,清華類腦計算研究中心提出了符合腦科學基本規律的新型類腦計算架構——異構融合的天機類腦計算晶片架構,可同時支持計算機科學和神經科學的神經網絡模型,發揮它們各自的優勢。目前「天機芯」已發展到第三代,為學界提供了一個發展人工通用智能的平臺和思路,將促進人工通用智能研究、賦能各行各業。

  清華天機晶片驅動的自動駕駛自行車曾一度刷屏,被網友戲稱為「自行車成精了」

  其中,第一代「天機芯」於2015年6月成功流片,該晶片首次將人工神經網絡和脈衝神經網絡進行異構融合,同時兼顧技術成熟並被廣泛應用的深度學習模型與未來具有巨大前景的計算神經科學模型。

  第二代「天機芯」即為發表於去年8月1日《自然》封面文章上的成果,具有高速度、高性能、低功耗的特點。

  目前,中心正在開發第三代「天機芯」以及新型類腦計算機。而基於現有「天機芯」的天機類腦計算機是一款能夠滿足類腦智能應用需求的普適類腦計算系統,主要包括系統架構、類腦處理器單元、軟體工具鏈、輸入輸出子系統、類腦計算機加載測試環境等,一代樣機可以對36路異步視頻輸入進行1000幀/秒的實時數據處理。

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    )概念。神經形態計算從生物大腦中獲取靈感,為計算機技術和體系結構的下一波發展提供了方向。類腦計算與傳統計算機架構不同,後者是圍繞圖靈完備和完善的馮諾依曼結構,前者目前還沒有沒有廣義的系統層次結構,或對類腦性計算的完整性的理解。
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    為解決上述問題,張悠慧、施路平等人在這項研究中提出了"神經形態完備性"的概念,這是一種更具適應性、更廣泛的類腦計算完備性的定義,它降低了系統對神經形態硬體的完備性要求,提高了不同硬體和軟體設計之間的兼容性,並通過引入一個新的維度——近似粒度(the approximation granularity)來擴大設計空間。
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  • 我國科學家研發全球神經元規模最大的類腦計算機
    ,也是目前國際上神經元規模最大的類腦計算機。為此,研究團隊還研發了一個專門面向類腦計算機的類腦作業系統——達爾文類腦作業系統(DarwinOS)。浙江大學和之江實驗室研究員的目標是,希望隨著神經科學發展和類腦計算機的系統軟體、工具鏈及算法的成熟,有朝一日能夠讓類腦計算機像馮·諾依曼架構計算機一樣通用化,真正像大腦一樣高效工作,與馮·諾依曼架構並存與互補,去解決不同的問題。
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