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重磅!我國科學家成功研制全球神經元規模最大的類腦計算機
2020-09-03 浙江大學

  9月1日,亿级神经元類腦計算機重大成果新聞发布会在杭州召开。浙江大學校长吴朝晖院士出席并讲话。他表示,人工智能浪潮正加快智能增强时代的到来,類腦計算機将成为未来计算的主要形态和重要平台,将在模拟脑功能、高效实现AI算法、提升计算能力等方面发挥重要的独特作用。面向未来,学科交叉会聚将成为解决重大问题的新方法,基于多学科、多领域的系统创新将成为研制類腦計算機的有效形式。希望今天浙江大學和之江实验室的创新一小步,可以成就人类美好生活的发展一大步。

浙江大學校长吴朝晖院士出席并讲话

  之江实验室主任、浙江大學党委副书记朱世强表示,双方科研团队夜以继日,快速完成了研发设计,这一阶段性成果具有重大里程碑意义。未来,项目团队将基于我国自主产权类脑芯片,研制规模更大的神经元類腦計算機,同时研究支撑其运行与开发的类脑基础软件体系,并逐步实现开源与开放,为我国类脑计算新技术的发展贡献力量。

之江实验室主任、浙江大學党委副书记朱世强致辞

重大成果新聞发布会现场

  1.6米高的三個標准機櫃並排而立,黑色的外殼給人酷酷的感覺,紅色的信號燈不停地閃爍,靠得近些似乎能聽到裏面脈沖信號飛速奔跑的聲音。

  近日,浙江大學联合之江实验室共同研制成功了我国首台基于自主知识产权类脑芯片的類腦計算機(Darwin Mouse)。

  这台類腦計算機包含792颗浙江大學研制的达尔文2代类脑芯片,支持1.2亿脉冲神经元、近千亿神经突触,与小鼠大脑神经元数量规模相当,典型运行功耗只需要350-500瓦,同时它也是目前国际上神经元规模最大的類腦計算機。

  與此同時,團隊還研制了專門面向類腦計算機的操作系統——達爾文類腦操作系統(DarwinOS),實現對類腦計算機硬件資源的有效管理與調度,支撐類腦計算機的運行與應用。

類腦計算機

  顛覆傳統的新型計算模式

  對于如今在工作生活各個領域中早已司空見慣的計算機,或許大家已經忘了最初科學家是想通過機器模擬出一個人類大腦。

  然而計算機的發展,在當時選擇了以數值計算見長的馮·諾依曼架構,也就是以數字加減乘除的方式來進行信息架構。隨著摩爾定理逐漸失效,馮·諾依曼架構帶來的局限日益明顯,存儲牆、功耗牆、智能提升等問題,讓當前計算機發展面臨重大挑戰。

  比如,存储墙问题是由于现有的冯·诺依曼架构中数据储存和计算的分离产生的,“这就好比信息存储在甲地,要计算的时候就把信息搬到乙地去,计算好了再搬回甲地去。但搬运的速度要远远低于计算的速度,反而让搬运本身成为关键瓶颈。”研究团队负责人、浙江大學计算机科学与技术学院教授潘纲说,这种计算模式制约了以大数据为代表的计算性能提升。而由此带来的数据“跑动”,以及人工智能等高耗能计算又让功耗墙问题冒了出来。同时,数据驱动的智能算法、训练需要海量样本与密集计算,但举一反三、自我学习等高级能力比较差,“现在的机器智能离人的智能差得还很远。”

  如何突破現有計算運行方式導致的計算機瓶頸?

  全球科學家們再次將目光瞄准到模仿生物大腦這個最初的夢想,通過模擬人腦結構與運算機制來發展新的計算技術,以期實現高能效與高智能水平的計算。

  生物大腦在與環境相互作用過程中能夠自然産生不同的智能行爲,包括語音理解、視覺識別、決策任務、操作控制等,而且消耗的能量非常低。自然界中,很多神經元遠低于100萬的昆蟲就能做到實時目標跟蹤、路徑規劃、導航和障礙物躲避。

類腦計算機应用演示:嗅觉识别

  潘綱介紹說,用硬件及軟件模擬大腦神經網絡的結構與運行機制,構造一種全新的人工智能系統,這種顛覆傳統計算架構的新型計算模式,就是類腦計算。其特點在于存算一體、事件驅動、高度並行等,是國際學術界與工業界的研究焦點,更是重要的科技戰略,“類腦計算已被看作是解決人工智能等計算難題的重要路徑之一。”

  近年来,浙江大學聚焦人类智能与机器智能等核心领域,实施了简称为“双脑计划”的脑科学与人工智能会聚研究计划,希望借鉴脑的结构模型和功能机制,将脑科学的前沿成果应用到人工智能等研究领域,建立引领未来的新型计算机体系结构。

  2015年和2019年浙江大學分别研制成功达尔文1代和达尔文2代类脑计算芯片,用芯片去模拟大脑神经网络的结构与功能机制,在图像、视频、自然语言的模糊处理中具有优势。而这次的成果是将792颗我国自主产权的达尔文2代类脑计算芯片集成在3台1.6米高的标准服务器机箱中,形成了一台强大的机架式類腦計算機。

  那麽,這種高效能低功耗是如何實現的呢?項目研究骨幹馬德副教授說,大腦神經元的工作機理是鉀離子鈉離子的流入流出導致細胞膜電壓變化,從而傳遞信息,“可以簡單理解爲,一個神經元接受輸入脈沖,導致細胞體的膜電壓升高,當膜電壓達到特定阈值時,會發出一個輸出脈沖到軸突,並通過突觸傳遞到後續神經元從而改變其膜電壓,實現信息的傳遞。”

  這裏很重要的一點是異步運行,也就是信號來的時候啓動,沒有信號就不運行。類腦芯片的工作原理就類似于生物的神經元行爲,通過脈沖傳遞信號,這樣就能實現高度並行,效率提升。

  真正像腦一樣“思考”

  有了硬件,還得有軟件。

  项目研究骨干金孝飞介绍,每颗芯片上有15万个神经元,每4颗芯片做成一块板子,若干块板子再连接起来成为一个模块。这台類腦計算機就是这样像搭积木一样搭起来。

  說起來容易,可要讓這麽多神經元能夠互聯並且可拓展從而實現高效的聯動組合,同時要把雜亂無章的信息流有序分配到對應的功能腦區,可不那麽簡單。

  为此,科研人员专门研发了一个面向類腦計算機的类脑操作系统——DarwinOS。

  這款達爾文類腦操作系統面向馮·諾依曼架構與神經擬態架構的混合計算架構,實現了對異構計算資源的統一調度和管理,爲大規模脈沖神經網絡計算任務提供運行和服務平台。項目研究骨幹呂攀介紹說:“目前達爾文類腦操作系統的功能任務切換時間達微秒級,可支持億級類腦硬件資源管理。”

  由此,類腦計算機研究的价值真正得以实现——既可以应用于生活中的智能任务处理,也可以应用于神经科学研究,为神经科学家提供更快更大规模的仿真工具,提供探索大脑工作机理的新实验手段。

類腦計算機应用演示:意念打字

  目前,浙江大學与之江实验室的科研人员基于Darwin Mouse類腦計算機已经实现了多种智能任务。研究者将類腦計算機作为智能中枢,实现抗洪抢险场景下多个机器人的协同工作,涉及到语音识别、目标检测、路径规划等多项智能任务的同时处理,以及机器人间的协同。同时,还用類腦計算機模拟了多个不同脑区,建立了丘脑外侧膝状核的神经网络模型,仿真了不同频率闪动的视觉刺激时该脑区神经元的周期性反应;借鉴海马体神经环路结构和神经机制构建了学习-记忆融合模型,实现音乐、诗词、谜语等的时序记忆功能;实现了脑电信号的稳态视觉诱发电位实时解码,可“意念”打字输入。

類腦計算機应用演示:多机器人协同抗洪抢险

  記者在實驗現場看到,3台外形相似的機器人,在經過簡單的訓練後,合作開展抗洪救險任務。只見1號機器人憑借自帶攝像頭開始在場地巡邏,當發現堤壩缺口後,就呼叫負責工程的3號機器人前來修壩,同時搜尋受傷人員,當發現倒在地上的人體模型後,又呼叫負責救援的2號機器人。3號機器人和2號機器人趕來執行任務,1號機器人又去別的地方巡邏了。

  这一幕似乎并不新鲜,现有的机器人也能做到。但最大的不同在于这几个机器人是在類腦計算機的控制下通过语音开展移动指令,并接受任务分配。“不同机器人的任务可以通过指令切换,也就是说它们的功能并不是固定的,而是通过不同脑区来操控的,1号机器人现在干巡逻的活,过会又可以变成负责救援或者工程。”项目研究骨干李莹副教授说。

  在另一個實驗場景中,課題組成員給計算機演唱一首歌其中的兩句,然後,計算機就能通過回想把後續的歌曲內容“唱”出來。

  “这是類腦計算機通过模拟海马体记忆机制,实现对大脑内部记忆信息的存取,与我们常用的检索功能不同。”项目研究骨干唐华锦教授说,Darwin Mouse類腦計算機通过借鉴海马体网络结构以及神经机制建立记忆模型架构,可以模拟海马体的记忆-学习功能,通过记忆的脉冲编码,同一模型就可以学习与记忆语音、歌曲、文本等不同类型数据。

類腦計算機应用演示:模拟海马体的记忆回想

  類腦計算機将如何“进化”

  1946年诞生的世界第一台计算机重达28吨,运算速度为每秒5000次的加法运算,然而在以后的70多年里,计算机技术飞速发展。類腦計算機的发展速度很有可能也会令人惊讶。

  别看现在的類腦計算機是个“大块头”,科学家们表示,随着达尔文芯片及其他硬件的不断迭代升级,体积缩小将指日可待。未来類腦計算機或将植入手机、机器人,产生新的智能服务体验。

  与硬件上的更新相比,如何让類腦計算機变得更聪明是科学家们下一步研究的重点。

  目前,市面上的传感器输入的信号还是以数字为主,在应用到Darwin Mouse類腦計算機上,要加一个编码层,将信号转换为脉冲式的,而在这个过程中,信息有丢失和损伤,会在一定程度上降低计算机的功效。如果能解决这个问题,類腦計算機就能变得更加智能。

  当前,类脑计算研究还处于初级阶段,Darwin Mouse類腦計算機,无论从规模还是智能化程度上都与真正的人类大脑还有很大的差距,但其意义在于能够为这种技术路径提供一个重要的实践样例,为研究人员提供一个工具和平台,验证类脑算法,以更强的鲁棒性、实时性和智能化去解决实际的任务。

研究團隊合影

  浙江大學和之江实验室研究员的目标是,希望随着神经科学发展和類腦計算機的系统软件、工具链及算法的成熟,有朝一日能够让類腦計算機像冯·诺依曼架构计算机一样通用化,真正像大脑一样高效工作,与冯·诺依曼架构并存与互补去解决不同的问题。

  一位业谌耸勘硎荆蛹蛹醭顺庋数值计算方式,到模拟大脑的脉冲计算方式,这是一次重要的计算模式的变革。潘纲说:“我们希望能够像生物进化一样,不断地让达尔文系列類腦計算機朝着人类智能的方向发展,以超低功耗提供更强的人工智能。”

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