全球首臺(tái)類腦計(jì)算機(jī)“悟空”出世
人類大腦是一部極其高效的“計(jì)算機(jī)”，神經(jīng)元數(shù)量為860億個(gè)至1000億個(gè)，通過(guò)突觸連接實(shí)現(xiàn)信息傳遞，即神經(jīng)元之間或神經(jīng)元與肌肉等其他細(xì)胞之間傳遞信號(hào)的特殊結(jié)構(gòu)。有了它，人類大腦就能舉一反三、融會(huì)貫通，可處理視覺、聽覺、語(yǔ)言、學(xué)習(xí)、推理、決策、規(guī)劃等各項(xiàng)任務(wù)。類腦計(jì)算正是借鑒了人類這樣的生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作機(jī)理，構(gòu)建低功耗、高并行、高效率、智能化的計(jì)算系統(tǒng)。?
據(jù)悉，“悟空”由15臺(tái)服務(wù)器組成，每臺(tái)服務(wù)器搭載64顆達(dá)爾文3代類腦計(jì)算芯片，典型狀態(tài)下功耗2000瓦，由浙江大學(xué)牽頭、聯(lián)合之江實(shí)驗(yàn)室于2023年初研制成功。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，類腦芯片就是能讓計(jì)算機(jī)像人一樣聰明的核心技術(shù)，是建造類腦計(jì)算機(jī)最關(guān)鍵的部件。?
為突破芯片間信息傳遞速度和能效問(wèn)題，“悟空”團(tuán)隊(duì)耗時(shí)兩年，在電路設(shè)計(jì)、計(jì)算體系等多項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)上取得突破。同時(shí)，還研制了新一代達(dá)爾文類腦操作系統(tǒng)?；诖?，“悟空”便擁有了強(qiáng)大的運(yùn)算能力和應(yīng)用拓展性。?
應(yīng)用領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)大幅拓展?
類腦計(jì)算機(jī)有望解決現(xiàn)有深度網(wǎng)絡(luò)及大模型高能耗、高計(jì)算量的問(wèn)題。在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等傳統(tǒng)人工智能領(lǐng)域，類腦計(jì)算憑借其低功耗、高并行的特性，可實(shí)現(xiàn)更高效、快速的處理。例如，在智能安防監(jiān)控中，利用類腦計(jì)算機(jī)實(shí)時(shí)分析海量視頻圖像數(shù)據(jù)，快速準(zhǔn)確地識(shí)別異常行為與目標(biāo)物體；在智能語(yǔ)音助手方面，能夠更迅速地理解用戶語(yǔ)音指令，提供更自然流暢的交互體驗(yàn)。此外，類腦計(jì)算機(jī)的無(wú)人監(jiān)督在線學(xué)習(xí)機(jī)制，將為人工智能帶來(lái)革命性進(jìn)步，使機(jī)器能夠像人類一樣，在與環(huán)境的交互中不斷學(xué)習(xí)與進(jìn)化，實(shí)現(xiàn)更高級(jí)別的智能，如自主決策、創(chuàng)造性思維等。?
類腦計(jì)算機(jī)可作為神經(jīng)科學(xué)家研究大腦的強(qiáng)大仿真工具。通過(guò)模擬不同神經(jīng)元規(guī)模的動(dòng)物大腦，如“悟空”能夠初步模擬秀麗線蟲、斑馬魚、小鼠以及獼猴等動(dòng)物大腦，為研究大腦的工作機(jī)理提供新的實(shí)驗(yàn)手段?？蒲腥藛T可以利用類腦計(jì)算機(jī)構(gòu)建虛擬大腦模型，在虛擬環(huán)境中進(jìn)行各種神經(jīng)科學(xué)實(shí)驗(yàn)，觀察神經(jīng)元活動(dòng)與大腦功能之間的關(guān)系，深入探索大腦的認(rèn)知、學(xué)習(xí)、記憶等過(guò)程，有助于解開大腦的奧秘，推動(dòng)腦科學(xué)的快速發(fā)展。同時(shí)，這也能減少對(duì)真實(shí)生物實(shí)驗(yàn)的依賴，降低實(shí)驗(yàn)成本與倫理風(fēng)險(xiǎn)。?
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神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算因其低功耗特性，在邊緣AI領(lǐng)域具有巨大潛力。未來(lái)，類腦芯片將更多地應(yīng)用于邊緣設(shè)備，如智能攝像頭、智能家居設(shè)備、可穿戴設(shè)備等。在智能攝像頭中，類腦芯片可實(shí)時(shí)處理視頻圖像數(shù)據(jù)，進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別，無(wú)需將大量數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫耍裙?jié)省網(wǎng)絡(luò)帶寬，又保障數(shù)據(jù)隱私安全；在智能家居設(shè)備方面，類腦芯片能夠讓家電產(chǎn)品更智能地感知用戶需求，自動(dòng)調(diào)節(jié)工作狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)家居的智能化控制；可穿戴設(shè)備搭載類腦芯片后，能實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)人體生理數(shù)據(jù)，如心率、血壓、睡眠狀態(tài)等，并進(jìn)行智能分析，為用戶提供個(gè)性化的健康管理建議。隨著類腦芯片在邊緣AI領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，將推動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)向智能化、自主化方向發(fā)展。?
類腦計(jì)算機(jī)的發(fā)展趨勢(shì)?
隨著科技的迅猛發(fā)展，類腦計(jì)算機(jī)作為融合了計(jì)算機(jī)科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)等多學(xué)科的前沿領(lǐng)域，正努力讓計(jì)算機(jī)“像人腦一樣自我學(xué)習(xí)和進(jìn)化”由理論變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。
從硬件角度來(lái)看，以“悟空”類腦計(jì)算機(jī)為例，其神經(jīng)元規(guī)模已超過(guò)20億，接近獼猴大腦規(guī)模。未來(lái)，類腦計(jì)算機(jī)將朝著進(jìn)一步擴(kuò)大神經(jīng)元與突觸規(guī)模的方向發(fā)展，以模擬更為復(fù)雜的大腦功能。這需要在芯片設(shè)計(jì)與制造工藝上不斷創(chuàng)新，例如采用更先進(jìn)的制程技術(shù)，提高芯片的集成度，讓單顆芯片能夠支持更多的神經(jīng)元與神經(jīng)突觸，從而構(gòu)建出更接近人類大腦神經(jīng)元數(shù)量與連接復(fù)雜度的類腦計(jì)算系統(tǒng)。?
從能耗上看，人類大腦在極低功耗下實(shí)現(xiàn)強(qiáng)大的計(jì)算能力，類腦計(jì)算機(jī)的發(fā)展目標(biāo)之一便是逼近人腦的能效比。一方面，研發(fā)新型的硬件架構(gòu)與材料，像采用存算一體化架構(gòu)，減少數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)與計(jì)算單元之間傳輸?shù)哪芎?；探索新型半?dǎo)體材料或憶阻器等，以實(shí)現(xiàn)更低能耗的信息存儲(chǔ)與處理。另一方面，優(yōu)化芯片的電源管理技術(shù)，通過(guò)動(dòng)態(tài)電壓頻率調(diào)整等手段，根據(jù)計(jì)算任務(wù)的負(fù)載動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)功耗，降低整體能耗。如IBM的“北極”芯片相比4nm節(jié)點(diǎn)的Nvidia H100 GPU，能效提高了五倍，未來(lái)類腦芯片在能效比提升上仍有巨大潛力。?
為解決芯片間信息傳遞的速度與能效瓶頸，2.5D、3D先進(jìn)封裝等集成技術(shù)將得到更廣泛應(yīng)用。如“悟空”利用2.5D先進(jìn)封裝技術(shù)研制出晶圓級(jí)超集成類腦計(jì)算芯片DarwinWafer，并搭建晶上系統(tǒng)刀片服務(wù)器，擺脫傳統(tǒng)光罩物理約束，實(shí)現(xiàn)導(dǎo)線微納尺度的互連優(yōu)化。未來(lái)，通過(guò)進(jìn)一步發(fā)展3D封裝技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)芯片在三維空間上的緊密堆疊，縮短芯片間信號(hào)傳輸距離，大幅提高數(shù)據(jù)傳輸速度與效率，同時(shí)降低功耗。在芯片互連方面，高速、低延遲的片間通信協(xié)議與接口也將不斷涌現(xiàn)，以支持大規(guī)模芯片集群的高效協(xié)同工作。?
軟件與算法的創(chuàng)新?同樣重要。新一代達(dá)爾文類腦操作系統(tǒng)采用分層資源管理架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了神經(jīng)擬態(tài)任務(wù)的高效并發(fā)調(diào)度與系統(tǒng)資源的動(dòng)態(tài)優(yōu)化。未來(lái)，類腦操作系統(tǒng)將在任務(wù)調(diào)度、資源管理、設(shè)備驅(qū)動(dòng)等方面持續(xù)優(yōu)化。例如，開發(fā)更智能的任務(wù)調(diào)度算法，能夠根據(jù)不同類腦應(yīng)用的需求特性，動(dòng)態(tài)分配計(jì)算資源，提高系統(tǒng)整體運(yùn)行效率；完善設(shè)備驅(qū)動(dòng)程序，更好地適配各類新型類腦硬件設(shè)備，充分發(fā)揮硬件性能。此外，還將注重操作系統(tǒng)的兼容性與可擴(kuò)展性，便于開發(fā)者在不同類腦計(jì)算機(jī)平臺(tái)上便捷地開發(fā)與部署應(yīng)用。?
當(dāng)前，“悟空”已能運(yùn)行DeepSeek類腦大模型完成邏輯推理、內(nèi)容生成和數(shù)學(xué)求解等任務(wù)。未來(lái)，類腦大模型將朝著更大規(guī)模、更強(qiáng)泛化能力與可解釋性方向發(fā)展。通過(guò)增加模型的參數(shù)規(guī)模與復(fù)雜度，提升模型對(duì)復(fù)雜知識(shí)的表示與處理能力；改進(jìn)模型訓(xùn)練方法，提高模型在不同領(lǐng)域任務(wù)上的泛化性能，減少對(duì)大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴；研究模型的可解釋性技術(shù)，使類腦大模型的決策過(guò)程和機(jī)制能夠被理解，增強(qiáng)人們對(duì)其輸出結(jié)果的信任。
