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類(lèi)腦芯片新突破,未來(lái)可完成只有大型超級(jí)計(jì)算機(jī)能完成的復(fù)雜計(jì)算

M8kW_icbank ? 2018-02-09 12:42 ? 次閱讀
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人腦最不可取代的便是其綜合處理的能力。人腦被柔軟的球狀器官所包圍,這個(gè)器官大約含有一千億個(gè)神經(jīng)元。在任何特定的時(shí)刻,單個(gè)神經(jīng)元可以通過(guò)突觸(即神經(jīng)元之間的空間,突觸中可交換神經(jīng)遞質(zhì))傳遞指令給數(shù)以千計(jì)的其它神經(jīng)元。

人腦中有總計(jì)超過(guò) 100 萬(wàn)億的突觸介導(dǎo)大腦中的神經(jīng)元信號(hào),在加強(qiáng)一些信號(hào)的同時(shí)也削弱一些其它信號(hào),使大腦能夠以閃電般的速度識(shí)別模式(pattern),記住事實(shí)并執(zhí)行其它學(xué)習(xí)任務(wù)。

最近,麻省理工(MIT)的工程師設(shè)計(jì)了一種人造突觸,可以實(shí)現(xiàn)精確控制流過(guò)這種突觸的電流強(qiáng)度,即類(lèi)似離子在神經(jīng)元之間的流動(dòng)。

圖 | 從左至右:MIT研究員Scott H. Tan,Jeehwan Kim,和Shinhyun Choi。

該團(tuán)隊(duì)已經(jīng)制造了一個(gè)由硅鍺制成的人造突觸小芯片。在模擬仿真過(guò)程中,研究人員發(fā)現(xiàn)該芯片及其突觸可以識(shí)別手寫(xiě)樣本,其識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到 95%。

研究發(fā)表在《Nature Materials》上,這一成果也被認(rèn)為是邁向用于模式識(shí)別和其它學(xué)習(xí)任務(wù)的便攜式低功耗神經(jīng)形態(tài)芯片的重要一步。

一直以來(lái),神經(jīng)形態(tài)計(jì)算領(lǐng)域的研究人員都希望能將人腦的能力“復(fù)制”到計(jì)算機(jī)芯片。這樣的基于人腦的芯片與現(xiàn)在基于二進(jìn)制、開(kāi)/關(guān)信號(hào)進(jìn)行計(jì)算的數(shù)字芯片非常不同,其元件將以模擬的方式進(jìn)行工作,通過(guò)交換梯度信號(hào)或權(quán)重信號(hào)來(lái)激活,非常類(lèi)似神經(jīng)元依靠流過(guò)突觸的離子種類(lèi)和數(shù)量來(lái)激活。

通過(guò)這種方式,小型神經(jīng)形態(tài)芯片可以像大腦一樣有效地處理數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的并行計(jì)算流,而目前,只有大型超級(jí)計(jì)算機(jī)才有可能實(shí)現(xiàn)這種并行計(jì)算。這種便攜式人工智能技術(shù)目前主要的障礙便是神經(jīng)突觸,這在硬件上實(shí)在難以實(shí)現(xiàn)。

大多數(shù)的神經(jīng)形態(tài)芯片設(shè)計(jì)均試圖模仿神經(jīng)元之間的突觸連接,該連接通過(guò)“切換媒介”或類(lèi)突觸空間隔離的兩個(gè)導(dǎo)電層實(shí)現(xiàn)。當(dāng)施加電壓時(shí),離子在開(kāi)關(guān)介質(zhì)中移動(dòng)形成導(dǎo)電絲,類(lèi)似突觸的權(quán)重將會(huì)改變。

但是,現(xiàn)有設(shè)計(jì)卻很難控制離子的流動(dòng)。設(shè)計(jì)者之一 Kim 說(shuō),由于大多數(shù)由非晶材料制成的開(kāi)關(guān)介質(zhì)中離子通過(guò)的路徑有無(wú)限種可能,現(xiàn)有的開(kāi)關(guān)接口包含多條路徑,因此難以預(yù)測(cè)離子究竟走哪一條路。

這一點(diǎn)就像機(jī)械街機(jī)游戲 Pachinko,通過(guò)一系列的引腳和杠杠將小鋼珠向下引導(dǎo)或轉(zhuǎn)移使小球離開(kāi)機(jī)器。

圖丨Jeehwan Kim教授

Kim 描述道:“一旦你用一些施加的電壓來(lái)代表人造神經(jīng)元(傳輸)的某些數(shù)據(jù),那么你必須能實(shí)現(xiàn)擦除并以完全相同的方式再寫(xiě)。但在非晶態(tài)固體中,當(dāng)你再次寫(xiě)入時(shí),因?yàn)楣腆w中的許多缺陷,離子會(huì)走向不同的方向。因此整個(gè)離子流隨時(shí)在改變,并且不受控制。這就是現(xiàn)在面對(duì)的最大的挑戰(zhàn)——人造突觸的不均勻性。”

而 Kim 和他的同事們并沒(méi)有使用非晶材料來(lái)制造人造突觸,他們使用了單晶硅。單晶硅的原子順序有序排列,內(nèi)部并沒(méi)有大量缺陷存在。因此,研究小組試圖用單晶硅來(lái)制造精確的一維線缺陷或位錯(cuò),使離子能夠按照預(yù)計(jì)路線沿著位錯(cuò)或缺陷流動(dòng)。

為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),研究人員從硅晶圓開(kāi)始著手,先在硅晶圓上蝕刻上微觀圖案,然后再在硅上生長(zhǎng)鍺形成硅鍺微觀圖案,硅鍺材料也是常用于晶體管的材料。由于硅鍺的晶格稍大于硅的晶格,Kim 發(fā)現(xiàn),這兩種晶格不匹配的材料能夠形成漏斗狀的位錯(cuò),最終可以形成離子流單一流經(jīng)路徑。

因此,研究人員制造了一個(gè)由硅鍺制成的人造突觸組成的神經(jīng)形態(tài)芯片,其中每個(gè)突觸約 25 納米。對(duì)每個(gè)突觸施加電壓時(shí),所有突觸都表現(xiàn)出幾乎相同的電流/離子流,突觸之間的差異約為 4%。與無(wú)定形材料制成的突觸相比,其性能更為一致。

他們還多次重復(fù)測(cè)試了一個(gè)突觸。在循環(huán)施加相同的 700V 電壓后發(fā)現(xiàn),每次突觸都表現(xiàn)出相同的電流,循環(huán)之間的差異只有 1%。

Kim 說(shuō):“這是我們目前能達(dá)到重復(fù)性最高的裝置,這個(gè)裝置也是展示人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵。”

團(tuán)隊(duì)最后的測(cè)試是探索如何執(zhí)行實(shí)際的學(xué)習(xí)任務(wù),比如如何識(shí)別手寫(xiě)樣本。研究人員認(rèn)為,這是神經(jīng)形態(tài)芯片的首次實(shí)際測(cè)試。該芯片由輸入/隱藏/輸出神經(jīng)元組成,每個(gè)神經(jīng)元經(jīng)由基于細(xì)絲的人造突觸連接到其他神經(jīng)元。

科學(xué)家認(rèn)為,這樣的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)堆棧可以用來(lái)學(xué)習(xí)。例如,當(dāng)輸入為一個(gè)手寫(xiě)的 1,輸出則標(biāo)記為 1,某些輸出神經(jīng)元將被輸入神經(jīng)元和人造突觸的權(quán)重所激活。當(dāng)更多手寫(xiě)的 1 被輸入到同一個(gè)芯片時(shí),當(dāng)它們感覺(jué)到不同樣本的同一個(gè)字母的相似特征后,相同的輸出神經(jīng)可能會(huì)被激活,從而類(lèi)似大腦的學(xué)習(xí)方式。

研究團(tuán)隊(duì)還運(yùn)行了基于此芯片的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)仿真模擬。他們以常用的手寫(xiě)識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)中的樣本作為仿真模擬測(cè)試的輸入樣品,在測(cè)試了成千上萬(wàn)個(gè)樣本之后,他們發(fā)現(xiàn),這一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件系統(tǒng)的識(shí)別精度為 95%,而現(xiàn)有的軟件算法精度為 97%。

值得注意的是,這次的成果有望為近年涌現(xiàn)的一個(gè)新趨勢(shì)再添一把火,那就是計(jì)算能力從云端向終端遷移。目前我們看到的大多數(shù)AI計(jì)算,基本是在云端實(shí)現(xiàn)的,但是,這個(gè)方式正在日顯疲軟。拿自動(dòng)駕駛為例,如果避險(xiǎn)時(shí)AI必須將信息上傳至云端,由云端完成計(jì)算才能獲得處理結(jié)果,現(xiàn)實(shí)風(fēng)險(xiǎn)是很大的。

因此,終端的計(jì)算能力對(duì) AI 的重要性已經(jīng)得到了學(xué)界和業(yè)界的共同認(rèn)可,終端計(jì)算性能的提升也成為了萬(wàn)眾追逐的目標(biāo)。一個(gè)更明顯的例子是 AI 手機(jī)。作為與個(gè)人生活場(chǎng)景的全天候連接的智能設(shè)備,AI 手機(jī)對(duì)于在終端運(yùn)行 AI 計(jì)算的需求正在變得更加多元化,例如語(yǔ)音、圖像、視頻處理等等。但是,作為移動(dòng)設(shè)備,AI 手機(jī)所能攜帶的計(jì)算資源有限。

Kim團(tuán)隊(duì)成果的重要價(jià)值正體現(xiàn)在這里。他們的人造突觸設(shè)計(jì)能實(shí)現(xiàn)更小體積的便攜式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備,這些便攜式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備未來(lái)將可以完成目前只有大型超級(jí)計(jì)算機(jī)能完成的復(fù)雜計(jì)算。

現(xiàn)在,該團(tuán)隊(duì)正在制造一個(gè)能真正執(zhí)行手寫(xiě)識(shí)別任務(wù)的神經(jīng)形態(tài)芯片。Kim 表示,我們最終需要的是一個(gè)如同指甲般大小的芯片來(lái)代替一個(gè)大型超級(jí)計(jì)算機(jī)。而他們的人造突觸這一發(fā)現(xiàn)為實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件化打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

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原文標(biāo)題:類(lèi)腦芯片新突破,終端AI或不再受限

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