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清華天機AI芯片登Nature封面:全球首款異構融合類腦芯片

魚羊 栗子 乾明 發自 凹非寺

量子位 報導 | 公眾號 QbitAI

有一輛自行車,載著通用人工智能的希望,登上了最新一期的Nature封面。

它的大腦,是清華研發的類腦芯片“天機”,讓自行車真的實現了自行。

你看,跟蹤人類的時候,它敏捷地避開路上的障礙,是自主行為:

而就算人類奔跑的路線只是輕微彎曲,自行車依然能準確地做到S型跟蹤

當然,它也能聽懂人類的語言。只要說出向左直行加速,自行車都能流暢地完成:

雖說建國之後不許成精,但通用人工智能(AGI) 一直是人類追求的理想。

實現理想的路,大致可以分成兩條:

一是計算機科學導向,二是神經科學導向。

而自行車背後的“天機”類腦芯片,便是清華團隊將這兩條原本十分不同的思路,精妙地結合在一起了。

這也是中國芯片,第一次登上Nature。

兩種思路如何兼容?

計算機科學導向神經科學導向,這兩種開發通用人工智能的方法各有優缺點,但都代表人腦處理信息的部分模式。

阻礙通用人工智能發展的一個原因就是,這兩種導向天差地別,在公式和編碼方案上存在根本差異,自然,也就依賴於不同的平台,並且這些平台難以兼容。

而天機,旨在解決這個問題。

研究團隊提出了將兩種方案異構融合的架構,並在此架構上發展處了天機芯片(Tianjic)。

天機芯片採用多核架構,有多個高度可重構的功能性核,可以同時支持機器學習算法和類腦電路。

其核心在於脈衝神經網絡(SNN)和人工神經網絡(ANN)的融合。

SNN模擬生物神經元,是最具生物解釋性的人工神經網絡;而ANN是從信息處理角度對人腦神經元網絡進行抽象,CNN、RNN這樣的著名神經網絡都屬於ANN。

ANN和SNN最大的差異在於,ANN以精確的多位值處理信息,而SNN使用二進製尖峰序列處理信息。

為了在一個平台上實現兩種模型,尖峰需要表示為數字序列(1或0),以便與數字編碼格式的ANN兼容。

此外,還有其他幾個關鍵點。首先,SNN在時空域中運行,需要在一定時間內記憶歷史膜電位和尖峰模式,而ANN在中間累積加權激活並在每個周期刷新信息。

其次,SNN的計算包括膜電位積分,閾值交叉和電位複位,而ANN主要與乘法累加(MAC)操作和激活變換相關。

以及,SNN中尖峰模式的處理需要比特可編程記憶體和額外的高精度記憶體來存儲膜電位,發射閾值和不應期,而ANN僅需要用字節記憶體來進行激活存儲和變換。

具體的解決方案是,研究人員構建了一個跨範式的神經元方案,又設計了一個統一的功能核(FCore),每個功能核包括軸突、突觸、樹突、胞體和神經路由器構建單元。

通過可重構功能核靈活的建模配置和拓撲連接,編碼方式可以在ANN和SNN模式之間轉換,從而實現異構神經網絡。

天機芯片由156個FCores組成,包含約40000個神經元和1000萬個突觸,採用28納米工藝製程,面積為3.8×3.8平方毫米。既支持神經科學模型,又支持計算機科學模型,同時支持神經科學發現的眾多神經回路網絡和異構網絡的混合建模。

清華施路平團隊領銜

論文作者來自清華大學、北京靈汐科技、北京師范大學、新加坡理工大學和美國加州大學聖塔芭芭拉分校等機構。

其中,清華大學是核心。清華大學精密儀器系教授、類腦計算中心主任施路平是論文通訊作者。

施路平1981年本科畢業於山東大學物理系,1992年在德國科隆大學獲得博士學位。

從1996年開始,他在新加坡新科研數據存儲研究院工作近17年,在此期間,因為在類超晶格相變材料和器件的傑出貢獻而於2004年獲頒新加坡國家科技獎(當年唯一,第一獲獎人)。

2013年3月,施路平全職入職清華大學,組建清華大學類腦計算研究中心,從基礎理論、類腦計算系統芯片和軟體系統全方位進行類腦計算研究。

天機芯片正是他帶領團隊研發多年的最新成果。

據澎湃新聞報導,施路平介紹稱,天機芯片是中國完全自主研發的技術成果,其中的異構融合思路由項目研究團隊首先提出。

他說,這次只是一個非常初步的研究,人工通用智能是一項非常具有挑戰性的工作,目前還處於起步階段,目前團隊已經啟動了下一代芯片的研究,預期明年年初可以完成研發工作。

清華大學個人頁面顯示,施路平此前已發表200多篇學術論文(包括Science, Nature Photonics等國際頂級期刊),擁有10多項專利或專利申請,和4章叢書等等。

論文同等貢獻的第一作者有7位:

清華大學精密儀器系副研究員裴京。本碩均畢業於清華大學,1990開始在清華大學精密儀器與機械學系任教至今。清華大學個人頁面顯示,他近五年內以第一、二作者發表學術論文中,被SCI收錄16篇,EI收錄24篇。研究方向為光存儲原理及應用技術。

加州大學聖塔芭芭拉分校博士後鄧磊。2012年本科畢業於中國科學技術大學,之後直接在清華大學攻讀博士學位,2017年獲得清華大學類腦計算研究中心博士學位。

此外,其他幾位分別是:

清華大學醫學院教授宋森、清華大學自動化系副研究員趙明國、清華大學計算機系教授張悠慧、清華大學類腦計算研究中心博士生吳雙,以及清華大學類腦計算研究中心2016級博士生王冠睿。

論文第一作者、清華大學精密儀器系副研究員裴京透露,團隊的下一階段計劃,是面向問題商業化,把現有的、已經成熟的成果商業化推廣。

參考鏈接:

澎湃新聞報導:

https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_4050120

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