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重新出版《大脑中的自然》,清华大学:张和史定义了一种新的计算机结构

贾浩楠 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI

清华类脑较量争论研究功能,再登Nature。

新研究的关头词是:类脑较量争论、新较量争论机系统框架、通用人工智能(AGI)。

它的主要性,在于有希望打破而今冯·诺依曼型较量争论机,对人工智能的遍及限制,完全阐扬类脑算法的潜力,使AGI更具可行性。

研究了些甚么?

这并不是清华大年夜学类脑较量争论中央的相干研究功能,第一次登上Nature。

客岁8月,清华类脑较量争论中央施路平团队自行研发的类脑芯片“天机”,登上了Nature封面。

以这片类脑芯片为根本,研究团队实现了高度活络,而且能听懂天然措辞指令的自行车。

而最新颁发的研究,则是为体会决类脑较量争论系统的“根本举措措施架构”问题。

在名为A system hierarchy for brain-inspired computing的论文中,施路平传授团队提出了一种全新的、打破性的类脑较量争论通用系统层次布局。

这项研究中提出的神经形态完全性概念,这是一种更具适应性、更普遍的类脑较量争论完全性的界说,它下降了系统对神经形态硬件的完全性要求,提高了分歧硬件和软件设计之间的兼容性。

这意味着这类专门为类脑较量争论义务设计的较量争论机布局,具有了和我们熟知的冯·诺依曼布局较量争论机不异的能力。

即避免系统中软件和硬件之间的慎密联系关系,实现了高效、兼容和自力的历程。分歧的编程措辞可颠末历程编译器措置变成可供机械履行的指令。

这一点是十分主要关头的,由于以往,在冯·诺依曼布局较量争论机上,类脑较量争论缺少适合的系统层次布局来支持整体开辟,神经形态软件和硬件之间没有适合的接口。

一个特定的算法或类脑芯片,需要借助一系列特定的软件东西才能运行,

这类方式的流弊在于,类脑较量争论系统(包孕利用轨范模子、系统软件和神经形态设备)的各个层被慎密绑定在了一路,影响了软件和硬件之间的兼容性,下降了类脑较量争论系统的编程天真性和开辟效率。

解决这个问题的关头,是“神经形态完全性”。

神经形态完全的三层布局

这项研究中提出了神经形态完全性的概念。

这是一种类脑较量争论完全性的界说,与通用的图灵完全性近似,界说通用机械和措辞的要求。

界说提出,假如一个类脑系统可以或许以划定的正确度履行一组给定的根基操作,那末它就是神经形态完全的。

这与图灵完全性有所分歧。

在图灵完全性中,只有当一个系统为一组给定的根基运算供应了一个切确且等价的后果时,才可以将其界说为完全。

而在所提出的神经形态完全框架中的根基运算,包孕两个已知的加权和运算,和元素-整流线性运算,这使得硬件系统可以或许同时支持脉冲和非脉冲人工神经收集。

新界说下降了系统对神经形态硬件的完全性要求,使得分歧硬件和软件设计之间的兼容性更容易实现。

新的层次布局的一个主要特点是,提出了完全的一连性,按照类脑系统可以或许履行根基操作的精度,接管分歧级别的算法性能。

完全的一连性还答理算法的分歧实现路径在同一硬件上运行。例如,索求若何权衡算法精度与芯片尺寸,以下降功耗。

为满足神经形态完全性,团队提出一种全新的系统层次布局,这一布局包孕软件、硬件和编译三个层次:

个中,软件层指的是编程措辞或框架和成立在它们之上的算法或模子。在这个层次上,团队提出了一种同一的、通用的软件抽象模式——POG 图(programming operator graph)——以适应各类类脑算法和模子设计。

POG 由同一的描写方式和事宜驱动的并行轨范履行模子构成,该模子集成了存储和措置,描写了甚么是类脑轨范,并界说了若何履行。由于 POG 是图灵完全的,它最洪程度地支持各类利用轨范、编程措辞和框架。

硬件方面,则包孕所有类脑芯片和架构模子。团队设计了抽象神经形态系统布局(ANA)作为硬件抽象,包孕一个 EPG 图(execution primitive graph),作为上层的接口来描写它可以履行的轨范。

EPG 具有节制、流、数据流的夹杂透露显露,满足它对分歧硬件的适应性。

编译层,是将轨范转换为硬件支持的等效形式的中央层。为实现可行性,研究人员提出了一套被主流类脑芯片普遍支持的根基硬件履行原语(hardware execution primitives)。

类脑较量争论范畴的主要一步

最近几年来,随着摩尔定律逐渐失落效,冯·诺依曼布局带来的局限日趋明明,存储墙、功耗墙、智能晋升等问题,让当前较量争论机成长面临重大年夜挑战。

从人类大年夜脑中吸取灵感的类脑较量争论或神经形态较量争论,是一种有潜力打破冯·诺伊曼瓶颈并鼓动下一波较量争论机工程的较量争论模子和架构。

而Nature给这项研究的考语是“a welcome step”。

较量实现不异算法的等效版本的分歧硬件平台,和在同一硬件上实现的分歧算法的较量。

这些都是类脑布局的有用基准测试的关头。

新布局的别的一个优势是它可以将类脑算法和响应的硬件开辟分流。

类脑算法在不休实现强大年夜功能的同时,算法的范围和复杂性将需要随着时候的推移而增加。是以这类分流将有助于研究人员专注于特定标的目标,避免复杂的端到端解决方案

这项研究是类脑较量争论范畴的主要一步。

当然而今,人类大年夜脑本身是不是合适“神经形态完全”还有待不雅察,但这项研究依然让类脑较量争论适用化,和可能在此根本上成长的通用人工智能离我们更近了。

进击的清华类脑较量争论中央

清华大年夜学类脑较量争论中央,由施路平传授2013年3月全职入职清华大年夜学后组建,从根本理论、类脑较量争论系统芯片和软件系统全方位进行类脑较量争论研究。

客岁 8 月,施路平团队的“天机芯”登上《天然》杂志封面 加链接,这是世界上首款异构畅通领悟类脑芯片,并颠末历程主动驾驶自行车成功验证了通用智能的可行性。

团队很早就着手类脑较量争论的贸易落地,2018年,北京灵汐科技作为清华大年夜学类脑较量争论中央科技功能转化项目正式成立,施路平传授是连络开创人。

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