浙大重磅发布亿级神经元类脑计算机：基于 792 颗自研「达尔文 2 代」芯片，可“意念”打字

类脑计算机将成为未来计算的主要形态和重要平台。

2020 年 9 月 1 日，我国首台基于自主知识产权类脑芯片的类脑计算机重磅发布。

据悉，作为当前全球范围内神经元规模最大的类脑计算机，这台由浙江大学、之江实验室共同研制的类脑计算机含 792 颗「达尔文 2 代」类脑芯片、1.2 亿脉冲神经元和近千亿的神经突触，堪比小鼠大脑神经元的规模，典型运行功耗仅 350-500 瓦。

我国首台基于自主知识产权类脑芯片的类脑计算机

据浙江大学介绍，该类脑计算机是由 3 个高 1.6 米的标准机柜组成。

在此之中，包含着 792 颗浙江大学研制的「达尔文 2 代」类脑芯片。

实际上，脉冲神经网络类脑芯片「达尔文 2 代」于 2019 年 8 月发布。

「达尔文 2 代」支持的神经元数量达 15 万个，相当于果蝇的神经元数目，是 目前我国单芯片神经元规模最大的脉冲神经网络类脑芯片。

据浙江大学介绍：

「达尔文 2 代」采用 55nm 标准 CMOS 工艺，单芯片由 576 个内核组成，每个内核支持 256 个神经元，神经突触超过 1 千万，通过系统级扩展，可构建千万级神经元类脑计算系统。

雷锋网注意到，「达尔文 2 代」的研发工作由浙江大学牵头，杭州电子科技大学与华为中央研究院分别参与了芯片研制与算法和应用场景研究。

而在此之前，上一代「达尔文」类脑芯片是浙江大学与杭州电子科技大学于 2015 年 12 月联合宣布的。

「达尔文」是国内首款基于硅材料（CMOS）、支持脉冲神经网络的类脑芯片。1 厘米见方的「达尔文 1 代」内含 500 万个晶体管，可模拟生物体的 2048 个神经元，最多有 400 万个神经突触连接及 15 个不同的突触延迟。

当时，浙江大学计算机学院顾宗华副教授表示：

一方面，达尔文可作为脉冲神经网络模型与算法高效的硬件运行载体，帮助建立特定功能的类脑智能系统；另一方面，达尔文有助于解码生物脑电信号，并与生物神经网络对接构建脑机融合系统。

除芯片外，研究人员还研制了「达尔文类脑操作系统」（DarwinOS）。

据介绍，这一操作系统：

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。

就应用而言，该类脑计算机已助力实现了：

• 抗洪抢险场景下多个机器人的协同工作；

• 丘脑外侧膝状核的神经网络模型建立；

• 学习-记忆融合模型的建立；

• 脑电信号的稳态视觉诱发电位实时解码（比如可“意念”打字）。

下一代人工智能的重要方向

说起类脑计算机，自然绕不开「类脑计算」。

根据字面意思不难看出，类脑计算是一种借鉴人脑发展的计算技术，本质上是利用神经计算模拟我们大脑处理信息的过程。

类脑计算被称为“下一代人工智能的重要方向”，主要原因在于计算机技术正面临着的两方面问题，一是 摩尔定律失效，二是「冯诺依曼架构」读取、存储、处理数据能效低下。计算机性能要想进一步提升，需要考虑新的架构。

面对这一瓶颈，研究人员将目光投向了人类大脑。 雷锋网此前曾报道 ：

在进行学习、认知等复杂计算时，人脑功耗仅 20 瓦；大脑会重复利用神经元，并突触、异步、并行、分布式、缓慢、不具通用性地处理问题，是可重构的、专门的、容错的生物基质，并且人脑记忆数据与进行计算的边界是模糊的。

因此，最终旨在实现强人工智能和通用智能的类脑计算应运而生。 其技术体系主要分为：

• 基础理论：基于脑认知与神经计算，主要从生物医学角度进行大脑信息处理机制研究；

• 硬件：主要是类脑神经形态芯片，如脉冲神经网络芯片、忆阻器、忆容器、忆感器等；

• 软件：包含核心算法（脉冲神经网络、增强学习、对抗神经网络等）和通用技术（视觉感知、听觉感知、多模态融合感知、自然语言理解、推理决策等）；

• 产品：主要有交互产品和整机产品，我们常听说的脑机接口、智能假体、脑控设备、类脑计算机、类脑机器人均属此类别。

类脑计算研究从探索转向突破

近年来，各国就类脑计算纷纷制定了发展计划。

2013 年 4 月，时任美国总统奥巴马宣布启动了名为「通过推动创新型神经技术开展大脑研究（Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies）」的科研计划。

这项 BRAIN Initiative 最重要的一个任务便是绘制包括近 1000 亿个神经元、100 万亿个突触的人脑活动图谱（Brain Activity Map，BAM）。其参与者众多，不乏联邦政府机构、企业负责人、慈善家、非营利组织、基金会和高校。

同年，欧盟也推出了一项「人脑计划」。

雷锋网曾报道 ，这一项目由 15 个欧洲国家参与，旨在开发信息和通信技术平台，致力于神经信息学、大脑模拟、高性能计算、医学信息学、神经形态的计算和神经机器人研究。

不久后，我国的“脑科学与类脑科学研究”（Brain Science and Brain-Like Intelligence Technology）项目也提上日程。

这一计划有三大支柱：

• 基于认知方面的神经机制的基础研究；

• 神经性疾病早期诊断和介入的研究成果转化；

• 用于发展人工智能以及机器人的类脑研究。

此外，该计划还有一个“一体两翼”部署：

“一体”就是以阐释人类认知的神经基础为主体和核心，“两翼”是指脑重大疾病的研究、通过计算和系统模拟推进人工智能的研究。

就目前而言，类脑计算的研究也开始从最初的探索转向突破。

比如 2019 年 8 月，清华大学施路平教授团队题为《面向人工通用智能的异构天机芯片架构》（Towards artificial general intelligence with hybrid Tianjic chip architecture）的论文登上《自然》杂志封面。

论文中，施路平教授团队介绍了一款结合了类脑计算和基于计算机科学的人工智能的新型芯片。基于这一设计， 自行车实现了自动驾驶。

无疑，我国首台基于自主知识产权类脑芯片的类脑计算机带来了一次重要的计算模式变革。未来我国类脑计算机还将有何突破，雷锋网也将持续关注。

引用来源：

https://mp.weixin.qq.com/s/LQa3j33iT76YCFuYGhZSAA

https://ac.zju.edu.cn/2019/0827/c16466a1582995/page.htm

https://edu.people.com.cn/n1/2015/1225/c1053-27977933.html

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