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吊打IBM的芯片 中国研发出第一款类脑芯片

导读: 人工智能技术(AI)现在已是火得不要不要的,各种传感器,机器学习,外围设备五花八门,可是,其核心的数据处理硬件架构仍基于经典的冯·诺依曼结构。

人工智能技术(AI)现在已是火得不要不要的,各种传感器,机器学习,外围设备五花八门,可是,其核心的数据处理硬件架构仍基于经典的冯·诺依曼结构。冯·诺依曼结构已有七八十年历史,这就好比已经直立行走的智人,仍长着一颗猩猩的脑袋。

这就出现了冯·诺依曼瓶颈,也就是说CPU再快,也要等内存,因为CPU和内存之间的性能差距越来越大。

吊打IBM的芯片 中国研发出第一款类脑芯片

冯·诺依曼结构

冯·诺依曼结构中,计算模块和存储单元是分离的,CPU在执行命令时必须先从存储单元中读取数据。每一项任务,如果有十个步骤,那么CPU会依次进行十次读取,执行,再读取,再执行。.. 这就造成了延时,以及大量功耗(80%)花费在了数据读取上,当然多核、多CPU或一些常用数据的就地存储会一定程度上缓解这些问题,但这种中心处理的架构会限制处理能力的进一步发展,好比诺大个北京城,如果所有的政治、经济、文化活动都集中在市中心,为了生活,人们必须穿城而过,任你路修到二十环,还是一个词,堵死。

学术界和工业界出现了向人类大脑学习体系结构的趋势,大脑的处理单元是神经元,内存就是突触。神经元和突触是物理相连的,所以每个神经元计算都是本地的,而且从全局来看神经元们是分布式在工作。

吊打IBM的芯片 中国研发出第一款类脑芯片

神经元和突触

前几年轰动全球的IBM的仿人脑芯片TrueNorth也模仿了人类大脑的神经元结构,它的计算效率和可扩展性都远超现在的计算机,并且宣称可用于手势识别、情绪识别、图像分类和对象追踪、实时语音识别等领域。

而硅谷密探今天采访的团队AI-CTX,他们的模型基于亿万个可以相互连接的仿生神经元,每个神经元都具有跟人脑神经元类似的电学特性与动态参数,具有简单的运算与存储功能,这些神经元像大脑神经元一样,通过脉冲相互沟通。

吊打IBM的芯片 中国研发出第一款类脑芯片

在现实层面,他们的每个芯片可以搭载百万个神经元,亿万个神经突触,可以自由扩展的芯片网络又如同大脑皮层的不同的区域,分别在不同的层级上, 可以并行的,同时的处理任务,从而指数型地提高了数据处理的效率。又因各个指令及相应数据都存储在同一芯片中,所有的计算资源不会因为等待存储访问而导致浪费,功耗也比现在基于冯·诺依曼硬件架构的处理器低两到三个数量级。

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