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[IBM] IBM发布新型SyNAPSE芯片,开创巨型神经网络时代

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发表于 2014-8-11 18:32:02 | 显示全部楼层 |阅读模式
l 新型芯片采用基于类似人脑的、非冯 · 诺依曼的计算架构,含有100万神经元和2.56亿突触。
l 利用三星28纳米工艺技术,由54亿个晶体管组成的芯片构成有4,096神经突触核心的片上网络,其实时作业功耗仅为70毫瓦(mW)。
l 完整的认知软硬件生态系统开启了面向移动、云计算、超级计算和分布式传感器应用的新计算领域

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(2014年8月7日,美国加利福尼亚州圣何塞讯)IBM科学家日前发布首款前所未有的超大规模神经突触计算机芯片, 其中含有100万个可编程神经元、2.56亿个可编程突触,每消耗一焦耳的能量,可进行460亿突触运算。这款由54亿支晶体管组成的功能齐全、可大规模生产的芯片是迄今建造的最大的CMOS芯片之一。并且在进行生物实时运算时,这款芯片的功耗低至70毫瓦(mW),比现代微处理器功耗低数个数量级。神经突触超级计算机芯片如同一枚邮票大小,其工作电源相当于助听器电池,这种支持视觉、听觉和多感官应用的技术将给科技、商务和社会带来全新的变化。
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该突破性技术成果已于近日与康奈尔理工学院 (Cornell Tech) 合作发表在《科学》(Science)杂志上,这意味着向社会步入认知计算机时代迈出了重要一步。
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与当前计算机相比,人类大脑的认知能力和超低功耗间存在巨大差距。为了消除鸿沟,IBM科学家们创造了前所未有的技术—— 一个全新的、神经科学启发的、可扩展的、高效的计算机架构,这种架构一举打破了自1946年以来普遍盛行的冯 · 诺依曼 (von Neumann) 计算机架构。该第二代芯片是近十年来研发取得的最高成果,它包括2011年最初的单核硬件原型,以及2013年采用最新编程语言及芯片模拟器的软件生态系统

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新型认知芯片架构由4,096个数字化的分布式神经突触核心组成片上二维网状网络,其中每个核心模块以事件驱动、并行、及容错机制将内存、计算和通信集成在一起。为使系统不受单芯片局限,该新型认知芯片在两块相邻平铺时,可实现无缝拼接,这为日后构建神经突触超级计算机奠定了基础。为证明其可扩展性,IBM还展示了一款16芯片系统,该系统含有1,600万可编程神经元和40亿可编程突触。
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“IBM以全新架构、空前规模、无与伦比的功耗/面积/速度比、无限的扩展能力及创新设计技术,在基于人脑启发的计算机领域取得重大突破。我们可以预见新一代的信息技术系统,这种系统与当今的冯 · 诺依曼机器相辅相成,不断发展的系统、 软件和服务生态系统将为其提供支持。” IBM研究院院士,大脑仿生计算首席科学家 Dharmendra S. Modha 博士说,“这些基于人脑启发的芯片可通过掌上设备的感应与智能化的应用,改变移动市场,而且它们不需要WiFi。这个成果凸显了IBM通过长期投资有机创新,在实现计算转型的历史关键时刻的领导地位。”

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构建芯片

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这款芯片采用了三星28纳米的工艺技术,具有密集的片上存储器和低泄漏晶体管。

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三星电子晶圆代工市场营销副总裁Shawn Han指出:“利用传统商用低功耗移动设备工艺技术进行芯片生产,令人叹为观止,这种芯片能以极低电耗模仿人类大脑处理海量的感官信息。这在系统架构方面是一项重大突破,对于业界下一代云计算和大数据处理的发展至关重要。利用三星28纳米技术推动下一代技术进程让人倍感欣慰。"
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芯片的事件驱动电路元件采用的是由康奈尔理工学院开发,及2008年以来由IBM重新优化的异步设计方法。
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“与IBM合作多年后,现在我们向构建仿人脑计算机又迈进了一步。“康奈尔理工学院Rajit Manohar教授说。

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先进的工艺技术、异步-同步混合的设计方法及新型架构的结合使功率密度达到20mW/cm2,这几乎比当前的微处理器低了近四个数量级。
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推进SyNAPSE生态系统

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这款新型芯片是一个完整的端到端垂直整合生态系统的组件,涵盖芯片模拟器神经科学数据超级计算神经元技术规格编程规范算法和应用程序以及原型设计模型。该生态系统全面支持从设计到开发、调试及部署的整个编程周期。
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为将这种完全与众不同的技术功能推向社会,IBM 为高校、客户、合作伙伴和IBM员工设计了新颖的教学课程。

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应用和愿景
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该生态系统标志着一切正在转变: 计算正越来越依靠数据、引入大量不同类型的感官数据、应用上下文相关方法分析并整合实时信息、处理复杂现实环境中出现的异常情况。
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展望未来,IBM将在功耗、体积和速度受限的移动设备中集成多感官神经突触处理功能;在芯片上整合新型事件驱动型传感器;利用神经突触系统加快实时多媒体云服务;在基板上平铺多块芯片构建神经突触超级计算机,最终创建出神经突触多达100万亿以上的系统。

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之前论证的片上神经突触核心在线学习的基础上,IBM 计划建立一种能够适应现实环境条件的学习系统。虽然目前硬件采用的是现代CMOS工艺生产,但其基础架构将利用未来内存、3D 集成、逻辑和传感器技术的优势,进一步降低功耗、提高封装密度、并加快运行速度。
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