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    重磅!我国科学家研发全球神经元规模最大的类脑计算机,“脑容量”堪比小鼠

    类别:社会新闻发布人:联迪发布时间:2020-09-02

    芯东西9月2日消息,我国类脑计算技术发展迎来新里程碑:亿级神经元类脑计算机重大成果于9月1日在杭州正式发布。

    3台1.6米高的标准服务器机柜并排而立,红色的信号灯连续闪烁,这台名为Darwin Mouse的类脑计算机,由浙江大学联合之江实验室共同研制成功。

    ▲Darwin Mouse类脑计算机

    这是我国第一台基于自主知识产权类脑芯片的类脑计算机,也是目前国际上神经元规模最大的类脑计算机。

    据悉,Darwin Mouse包含792颗浙江大学研制的达尔文2代类脑芯片,支持1.2亿脉冲神经元、近千亿神经突触,神经元数量规模与小鼠大脑相当,典型运行功耗只需要350-500

    类脑计算机通过模拟人脑结构与运算机制,突破传统计算架构存在的瓶颈,被视作解决人工智能(AI)等计算难题的重要路径之一

    ▲研究团队合影

    该亿级神经元类脑计算机是浙江大学“双脑计划”的重要成果。

    近年来,浙江大学聚焦人类智能与机器智能等核心领域,实施了简称为“双脑计划”的脑科学与人工智能会聚研究计划,希望借鉴大脑结构模型和功能机制,将脑科学的前沿成果应用到人工智能等研究领域,建立引领未来的新型计算机体系架构。

    除打造类脑计算机外,该研究团队还研制了专门面向类脑计算机的操作系统——达尔文类脑操作系统(DarwinOS),实现对类脑计算机硬件资源的有效管理与调度,支撑类脑计算机的运行与应用。

    目前,该类脑计算机已运行多种智能任务,包括多机器人协同抗洪抢险、听歌识曲、意念打字等。

    一、模拟生物大脑,颠覆传统计算架构

    现有计算机大多基于冯·诺依曼架构,数据存储与计算分离,但随着摩尔定律趋缓,这一传统架构的局限性越来越明显。

    数据在存储与计算单元间传输所带来的通信带宽、延迟和功耗,已成为影响当代计算机系统性能提高的关键阻碍。

    在研究团队负责人、浙江大学计算机科学与技术学院教授潘纲看来,这种计算模式制约了以大数据为代表的计算性能提升。

    潘纲认为,数据驱动的智能算法、训练需要海量样本与密集计算,但举一反三、自我学习等高级能力比较差,“现在的机器智能离人的智能差得还很远。”

    如何突破传统计算架构存在的存储墙、功耗墙等瓶颈?

    模拟生物大脑被科学家们视为有效之径。

    杜克大学认知神经科学中心的斯科特·胡特尔曾说过:“在已知的宇宙中,人类的大脑是最复杂的东西,它复杂得让试图解释它的简单模型可笑,让精致的模型无用。”

    在自然界中,生物大脑在与环境相互作用过程中,能自然产生觅食、交流、决策、嗅觉识别、视觉识别等各种智能行为,同时消耗的能量非常低。

    即便是大脑神经元远低于100万的昆虫,也能做出满足生存需求的各种智能行为。

    而用硬件及软件模拟大脑神经网络结构和运作机制的新型计算模式,被称为类脑计算

    ▲类脑计算机应用演示:嗅觉识别

    类脑计算的特点在于存算一体、事件驱动、高度并行等,模拟生物的神经元行为,通过脉冲传递信号,能实现高度并行,相较传统计算机效率更高、能耗更低。

    此前,浙江大学在2015年和2019年分别研制成功达尔文1代和达尔文2代类脑计算芯片,用芯片去模拟大脑神经网络的结构与功能机制,能以高效能低功耗处理图像、视频、自然语言相关任务。

    此次发布的重大成果,即是将792颗达尔文2代类脑计算芯片集成于3台1.6米高的标准服务器机箱中,形成一台强大的机架式类脑计算机

    二、搭配类脑操作系统,已实现多机器人协同、听歌识曲和意念打字

    据项目研究骨干金孝飞介绍,每颗芯片上有15万个神经元,每4颗芯片做成一块板子,若干块板子再连接起来成为一个模块。

    ▲Darwin Mouse类脑计算机

    说起来轻巧,但要让这么多神经元能够实现高效的联动组合和信息流分配,还需要软件的助力。

    为此,研究团队还研发了一个专门面向类脑计算机的类脑操作系统——达尔文类脑操作系统(DarwinOS)

    该操作系统面向冯·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。

    金孝飞说:“目前达尔文类脑操作系统的功能任务切换时间达微秒级,可支持亿级类脑硬件资源管理。”

    在此基础上,类脑计算机既能应用于生活中的智能任务,也能用于神经科学研究。

    目前,浙江大学与之江实验室的科研人员基于Darwin Mouse类脑计算机已经实现多种智能任务

    比如,以类脑计算机为智能中枢,实现抗洪抢险场景下多个机器人的协同工作。该任务涉及到语音识别、目标检测、路径规划等多项智能任务的同时处理,以及机器人间的协同。

    ▲类脑计算机应用演示:多机器人协同抗洪抢险

    3台外形相似的机器人,分别承担巡逻、抢险、营救任务,在经过简单训练后,合作展开抗洪救险任务。

    1号机器人巡逻发现堤坝缺口后,会呼叫3号机器人来修坝,同时搜寻受伤人员,当发现伤员,会呼叫2号机器人来救援,然后1号再到其他地方继续巡逻。

    这些机器人的功能并非固定的,而是可以通过不同脑区来操控,给1、2、3号机器人指配各种不同的任务。

    另一个实验是是“听歌识曲”,课题组成员唱一首歌的其中两句,然后计算机通过回想将后续的歌曲内容“唱”出来。

    据项目研究骨干唐华锦教授介绍,这是类脑计算机通过模拟海马体记忆机制,实现对大脑内部记忆信息的存取,与我们常用的检索功能不同。

    ▲类脑计算机应用演示:模拟海马体的记忆回想

    Darwin Mouse类脑计算机通过借鉴海马体网络结构以及神经机制建立记忆模型架构,可以模拟海马体的记忆-学习功能,通过记忆的脉冲编码,同一模型就可以学习与记忆语音、歌曲、文本等不同类型数据。

    借助类脑计算机,研究人员还实现了脑电信号的稳态视觉诱发电位实时解码,可“意念”打字输入。

    结语:类脑计算将成为未来计算的重要平台

    当前,类脑计算研究仍处于初级阶段,与真正的人类大脑还相差甚远。

    浙江大学和之江实验室研究员的目标是,希望随着神经科学发展和类脑计算机的系统软件、工具链及算法的成熟,有朝一日能够让类脑计算机像冯·诺依曼架构计算机一样通用化,真正像大脑一样高效工作,与冯·诺依曼架构并存与互补,去解决不同的问题

    之江实验室朱世强透露,研究团队下一步将继续研发支撑更大神经元规模的类脑计算机软硬件技术体系,并逐步实现开源开放。

    浙江大学校长吴朝晖院士表示,类脑计算机将成为未来计算的主要形态和重要平台,将在模拟脑功能、高效实现AI算法、提升计算能力等方面发挥重要的独特作用。

    面向未来,学科交叉会聚将成为解决重大问题的新方法,基于多学科、多领域的系统创新将成为研制类脑计算机的有效形式。

    
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