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清華類腦計(jì)算成果再登Nature:張悠慧施路平團(tuán)隊(duì)出品,有望打破馮諾依曼瓶頸
賈浩楠 發(fā)自 凹非寺
量子位 報(bào)道 | 公眾號(hào) QbitAI
清華類腦計(jì)算研究成果,再登Nature。
新研究的關(guān)鍵詞是:類腦計(jì)算、新計(jì)算機(jī)系統(tǒng)框架、通用人工智能(AGI)。
它的重要性,在于有希望打破如今馮·諾依曼型計(jì)算機(jī),對(duì)人工智能的普遍限制,完全發(fā)揮類腦算法的潛力,使AGI更具可行性。
研究了些什么?
這并不是清華大學(xué)類腦計(jì)算中心的相關(guān)研究成果,第一次登上Nature。
去年8月,清華類腦計(jì)算中心施路平團(tuán)隊(duì)自行研發(fā)的類腦芯片“天機(jī)”,登上了Nature封面。


在名為A system hierarchy for brain-inspired computing的論文中,施路平教授團(tuán)隊(duì)提出了一種全新的、突破性的類腦計(jì)算通用系統(tǒng)層次結(jié)構(gòu)。
這項(xiàng)研究中提出的神經(jīng)形態(tài)完備性概念,這是一種更具適應(yīng)性、更廣泛的類腦計(jì)算完備性的定義,它降低了系統(tǒng)對(duì)神經(jīng)形態(tài)硬件的完備性要求,提高了不同硬件和軟件設(shè)計(jì)之間的兼容性。

即避免系統(tǒng)中軟件和硬件之間的緊密關(guān)聯(lián),實(shí)現(xiàn)了高效、兼容和獨(dú)立的進(jìn)程。不同的編程語言可通過編譯器處理變?yōu)榭晒C(jī)器執(zhí)行的指令。
這一點(diǎn)是十分重要關(guān)鍵的,因?yàn)橐酝隈T·諾依曼結(jié)構(gòu)計(jì)算機(jī)上,類腦計(jì)算缺乏合適的系統(tǒng)層次結(jié)構(gòu)來支持整體開發(fā),神經(jīng)形態(tài)軟件和硬件之間沒有合適的接口。

這種方法的弊端在于,類腦計(jì)算系統(tǒng)(包括應(yīng)用程序模型、系統(tǒng)軟件和神經(jīng)形態(tài)設(shè)備)的各個(gè)層被緊密綁定在了一起,影響了軟件和硬件之間的兼容性,降低了類腦計(jì)算系統(tǒng)的編程靈活性和開發(fā)效率。
解決這個(gè)問題的關(guān)鍵,是“神經(jīng)形態(tài)完備性”。
神經(jīng)形態(tài)完備的三層結(jié)構(gòu)
這項(xiàng)研究中提出了神經(jīng)形態(tài)完備性的概念。
這是一種類腦計(jì)算完備性的定義,與通用的圖靈完備性類似,定義通用機(jī)器和語言的要求。
定義提出,如果一個(gè)類腦系統(tǒng)能夠以規(guī)定的準(zhǔn)確度執(zhí)行一組給定的基本操作,那么它就是神經(jīng)形態(tài)完備的。
這與圖靈完備性有所不同。

而在所提出的神經(jīng)形態(tài)完備框架中的基本運(yùn)算,包括兩個(gè)已知的加權(quán)和運(yùn)算,以及元素-整流線性運(yùn)算,這使得硬件系統(tǒng)能夠同時(shí)支持脈沖和非脈沖人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
新定義降低了系統(tǒng)對(duì)神經(jīng)形態(tài)硬件的完備性要求,使得不同硬件和軟件設(shè)計(jì)之間的兼容性更易實(shí)現(xiàn)。

完整的連續(xù)性還允許算法的不同實(shí)現(xiàn)路徑在同一硬件上運(yùn)行。例如,探索如何權(quán)衡算法精度與芯片尺寸,以降低功耗。
為滿足神經(jīng)形態(tài)完備性,團(tuán)隊(duì)提出一種全新的系統(tǒng)層次結(jié)構(gòu),這一結(jié)構(gòu)包括軟件、硬件和編譯三個(gè)層次:

POG 由統(tǒng)一的描述方法和事件驅(qū)動(dòng)的并行程序執(zhí)行模型組成,該模型集成了存儲(chǔ)和處理,描述了什么是類腦程序,并定義了如何執(zhí)行。由于 POG 是圖靈完備的,它最大程度地支持各種應(yīng)用程序、編程語言和框架。
硬件方面,則包括所有類腦芯片和架構(gòu)模型。團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了抽象神經(jīng)形態(tài)體系結(jié)構(gòu)(ANA)作為硬件抽象,包括一個(gè) EPG 圖(execution primitive graph),作為上層的接口來描述它可以執(zhí)行的程序。
EPG 具有控制、流、數(shù)據(jù)流的混合表示,滿足它對(duì)不同硬件的適應(yīng)性。
編譯層,是將程序轉(zhuǎn)換為硬件支持的等效形式的中間層。為實(shí)現(xiàn)可行性,研究人員提出了一套被主流類腦芯片廣泛支持的基本硬件執(zhí)行原語(hardware execution primitives)。
類腦計(jì)算領(lǐng)域的重要一步
近年來,隨著摩爾定律逐漸失效,馮·諾依曼結(jié)構(gòu)帶來的局限日益明顯,存儲(chǔ)墻、功耗墻、智能提升等問題,讓當(dāng)前計(jì)算機(jī)發(fā)展面臨重大挑戰(zhàn)。
從人類大腦中汲取靈感的類腦計(jì)算或神經(jīng)形態(tài)計(jì)算,是一種有潛力打破馮·諾伊曼瓶頸并推動(dòng)下一波計(jì)算機(jī)工程的計(jì)算模型和架構(gòu)。

比較實(shí)現(xiàn)相同算法的等效版本的不同硬件平臺(tái),以及在同一硬件上實(shí)現(xiàn)的不同算法的比較。
這些都是類腦結(jié)構(gòu)的有效基準(zhǔn)測(cè)試的關(guān)鍵。
新結(jié)構(gòu)的另一個(gè)優(yōu)勢(shì)是它可以將類腦算法和相應(yīng)的硬件開發(fā)分流。

這項(xiàng)研究是類腦計(jì)算領(lǐng)域的重要一步。
盡管現(xiàn)在,人類大腦本身是否符合“神經(jīng)形態(tài)完備”還有待觀察,但這項(xiàng)研究仍然讓類腦計(jì)算實(shí)用化,以及可能在此基礎(chǔ)上發(fā)展的通用人工智能離我們更近了。
進(jìn)擊的清華類腦計(jì)算中心
清華大學(xué)類腦計(jì)算中心,由施路平教授2013年3月全職入職清華大學(xué)后組建,從基礎(chǔ)理論、類腦計(jì)算系統(tǒng)芯片和軟件系統(tǒng)全方位進(jìn)行類腦計(jì)算研究。

團(tuán)隊(duì)很早就著手類腦計(jì)算的商業(yè)落地,2018年,北京靈汐科技作為清華大學(xué)類腦計(jì)算中心科技成果轉(zhuǎn)化項(xiàng)目正式成立,施路平教授是聯(lián)合創(chuàng)始人。
參考鏈接
https://www.nature.com/articles/d41586-020-02829-w
論文地址
https://www.nature.com/articles/s41586-020-2782-y
— 完 —
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