在人工智能高速芯片验证实验室，记者看到了多台高端芯片设计测试设备。据谭瑞琮介绍，采购这些设备的资金来自市区两级政府，市发改委、市科委、杨浦区政府承担类脑芯片与片上智能系统功能型平台的3年建设和运行经费。以后，市区两级政府将根据平台的服务成效，按规定给予一定的后续补贴支持。
模拟人脑研发颠覆性技术
脉冲神经网络芯片是一种典型的类脑芯片。邹卓博士将在功能型平台的支持下，从事相关研究。这种颠覆性技术旨在模仿人脑的结构和运行机制，有望实现比目前主流芯片能效更高、可塑性更强的计算。
“传统的计算机都是冯·诺依曼结构，与人脑有很大差别。”邹卓解释说，冯·诺依曼型计算机的计算模块和存储模块是分开的，CPU（中央处理器）执行命令时，要先从存储模块读取数据，这就产生了大量的功耗浪费。人脑的计算频率虽然远不如冯·诺依曼型计算机，但功耗要低几个数量级，仅为20瓦左右，功率密度仅为15毫瓦／立方厘米左右。
这种优势源自人脑的结构：它有850亿—1000亿个神经元，通过海量的突触传递神经信号。这种网状结构具有扁平化、并行化特点，以神经信号传导为中心，从而形成了能耗低、可塑性强等优势。
随着摩尔定律“尺缩”难度日益增大，许多科学家开始模拟人脑，研发脉冲神经网络芯片与系统、存算一体化架构、利用忆阻器实现神经拟态计算等新兴技术。其中，脉冲神经网络芯片与系统是未来神经拟态计算机的基础，它用大规模并行处理单元模拟神经元，并用网络化互联模拟突触。
在这个领域，曼彻斯特大学团队研制的SpiNNaker（脉冲神经网络架构）已具有国际影响力。在欧盟“人脑计划”支持下，这台拥有100万个处理器核、1200个互连电路板的超级计算机去年完成升级，能同时进行200万亿次操作。而在美国，IBM、英特尔等巨头企业也在加紧研发脉冲神经网络芯片及其系统。
如何在这个尚处于探索阶段的前沿领域，加速我国科研团队的研发与成果转化？类脑芯片与片上智能系统功能型平台能助一臂之力。马锐表示，平台致力于打造基于类脑计算与人工智能芯片的产业发展引擎，构建集人才、技术、数据、产品及行业应用场景于一体的产业生态平台，力争最大限度地发挥产业集聚和资源共享功能。
（解放军报） |
