電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/李彎彎）日前，一個(gè)國(guó)際研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)并制造了一種直接在內(nèi)存中運(yùn)行計(jì)算的芯片，可運(yùn)行各種AI應(yīng)用，而且它能在保持高精度的同時(shí)，僅消耗通用AI計(jì)算平臺(tái)所耗能量的一小部分，兼具高效率和通用性。相關(guān)研究發(fā)表在最近的《自然》雜志上。

這款名為NeuRRAM的神經(jīng)形態(tài)芯片使AI距離在與云斷開(kāi)的廣泛邊緣設(shè)備上運(yùn)行又近了一步。

NeuRRAM芯片的能效不僅是目前最先進(jìn)的“內(nèi)存計(jì)算”芯片的兩倍，而且它提供的結(jié)果也與傳統(tǒng)數(shù)字芯片一樣準(zhǔn)確。

此外，NeuRRAM芯片具有高度的通用性，支持多種不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和架構(gòu)。因此，該芯片可用于許多不同的應(yīng)用，包括圖像識(shí)別和重建以及語(yǔ)音識(shí)別。

什么是神經(jīng)形態(tài)芯片？近年來(lái)，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）取得了令人矚目的成績(jī)，基于DNN的深度學(xué)習(xí)AI芯片業(yè)成為市場(chǎng)主流，然而深度學(xué)習(xí)所基于的大腦模型，是極度簡(jiǎn)化了的大腦神經(jīng)元及其連接電路，與人腦相比，他們?cè)谛史矫娴谋憩F(xiàn)仍然不夠好。

而與之相比，模仿大腦結(jié)構(gòu)的芯片具有更高的效率和更低的功耗，模仿大腦行為的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被稱(chēng)為神經(jīng)形態(tài)網(wǎng)絡(luò)，其代表為脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SNN），神經(jīng)形態(tài)網(wǎng)絡(luò)的特征是使用更忠實(shí)地模仿大腦行為的模型，其對(duì)應(yīng)的芯片被稱(chēng)為神經(jīng)形態(tài)芯片，也稱(chēng)類(lèi)腦芯片。

目前國(guó)內(nèi)外都有機(jī)構(gòu)和企業(yè)在研究神經(jīng)形態(tài)芯片，早在2011年IBM率先取得進(jìn)展，不過(guò)因?yàn)榧夹g(shù)限制，第一代TrueNorth芯片的性能并不高，2014年該公司推出了第二代TrueNorth芯片，加載了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的TrueNorth芯片可作為實(shí)時(shí)感知流推理引擎使用。

2017年英特爾發(fā)布第一代神經(jīng)擬態(tài)芯片Loihi，2021年9月30日發(fā)布第二代芯片Loihi 2，英特爾第二代芯片Loihi 2，除了神經(jīng)擬態(tài)處理速度變得更快，在可編程性和容量方面也有很大提升，在功耗和時(shí)延受限的智能計(jì)算應(yīng)用方面也更強(qiáng)大。

國(guó)內(nèi)致力于該領(lǐng)域研究的主要是靈汐科技和時(shí)識(shí)科技。靈汐科技是一家類(lèi)腦計(jì)算技術(shù)科技公司，發(fā)布了基于類(lèi)腦芯片的類(lèi)腦計(jì)算板卡和服務(wù)器、軟件工具鏈和系統(tǒng)軟件。靈汐科技的類(lèi)腦芯片KA200，基于全新的存算一體、眾核并行、異構(gòu)融合架構(gòu)，能高效支持深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和大規(guī)模腦仿真。

靈汐科技副總經(jīng)理華洪寶演講（電子發(fā)燒友拍攝）

時(shí)識(shí)科技的技術(shù)起源于蘇黎世大學(xué)與蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院數(shù)?；旌仙窠?jīng)形態(tài)處理器與神經(jīng)形態(tài)算法研發(fā)成果。該公司主要聚焦在端側(cè)智能，目前已經(jīng)發(fā)布的智能視覺(jué)SoC Speck，是一款針對(duì)視覺(jué)做的感算一體的SoC，以及低維度信號(hào)處理器XYLO，用于非視覺(jué)類(lèi)的應(yīng)用，包括壓力、震動(dòng)、溫度、聲音等識(shí)別和檢測(cè)，做實(shí)時(shí)傳感信號(hào)處理。

過(guò)去AI計(jì)算更多的還是在云端進(jìn)行，因?yàn)锳I計(jì)算既耗電又昂貴，邊緣設(shè)備上的大多數(shù)AI應(yīng)用程序都涉及將數(shù)據(jù)從設(shè)備移動(dòng)到云端，AI在云端對(duì)其進(jìn)行處理和分析，然后將結(jié)果移回設(shè)備。如今隨著行業(yè)對(duì)低延遲、低功耗及數(shù)據(jù)隱私需求的增長(zhǎng)，為了分擔(dān)數(shù)據(jù)中心的計(jì)算壓力，提高實(shí)時(shí)響應(yīng)速度，人工智能在邊緣側(cè)的處理將成為一個(gè)關(guān)鍵增長(zhǎng)領(lǐng)域。

而神經(jīng)形態(tài)芯片低功耗、低延時(shí)的特性非常適合邊緣側(cè)應(yīng)用，可以看到靈汐科技、時(shí)識(shí)科技等企業(yè)推出的芯片產(chǎn)品都聚焦于邊緣/終端側(cè)的應(yīng)用，上述國(guó)際研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)的NeuRRAM芯片的面世，也有利于帶來(lái)更強(qiáng)大、更智能、更易于訪(fǎng)問(wèn)的邊緣設(shè)備和更智能的制造。