隨着第四次工業革命的到來,半導體行業越來越重視神經形態晶片(Neuromorphic Chips)。這種芯片與人腦頗為相似,可模仿大腦有效處理數據,而且還能輕松識別大數據、人工智慧(Artificial Intelligence, 簡稱 AI)以及機器學習等要求較高的全新技朮帶來的海量數據,遠勝當前的相關機器。通過神經形態芯片進行的計算能夠准確學習不斷演進的數據,從而有望在多個領域發揮重要作用,如聲音/面部識別和數據挖掘等。

神經形態芯片:如同大腦般工作的半導體器件

神經形態晶片是一款全新的小型半導體芯片,靈感源自人類大腦,能夠復制信息并思考處理方式。人體的1,000億個腦神經元能通過100萬億個突觸實現互聯互通,使大腦能快速處理并保存信息。這些突觸釆用并行連接方式,因而神經元網絡能以較低的功耗(約20瓦),同步進行記憶、演算、推理和計算;相比之下, AlphaGo 則需要消耗大量的功耗。人類大腦的神經元信息傳輸系統可以較低功耗進行高度并行的計算,這對AI的發展來說,尤為關鍵。因此,半導體行業將工作重點轉到了針對人類大腦的研究。

active nerve cell; Shutterstock ID 41650837; 프로젝트: SK hynix global Newsrroom; 광고주: sk hynix; 세금계산서 수령 이메일: [email protected]

神經形態技術提供無與倫比的功能,可儲存、計算、識別海量數據,并對其進行模式分析。工程師精妙地詮釋了神經元結搆處理信息的過程——神經元結搆首先交換脈沖信號(spike-shaped signals),然后控制突觸連接間的連接強度,從而進行信息處理,這與半導體內的信息處理過程類似。在此基礎上,工程師搆建了神經形態芯片。

范紐曼型架構電腦(Von Neumann computer)結構能夠連續處理輸入數據,但在功耗、模式識別、實時識別和判斷方面有所局限。該結搆雖然在運行數字計算或精確編寫程序方面表現卓越,但在處理、理解圖像和聲音方面能力有限。

簡言之,計算機通常由CPU(中央處理器)、內存和其它輸出輸入硬件搆成。信息從CPU進入內存,再從內存傳到硬件。這期間的速度會下降,進而形成瓶頸。設計神經形態芯片的目的,就是為了克服實時信息過程中的處理速度問題。

神經形態技術的關鍵是模擬人腦的并行序列計算機。通過這類計算機,我們能夠同時實現海量記憶體,進行海量計算。神經形態芯片通過模擬人腦結搆,可識別更多樣化的信息(例如非典型文本、圖像、聲音和視頻),并將其歸納為模式,而此前的計算機則無法做到這一點。神經形態芯片能夠同時進行數據輸入輸出,且功耗與現有半導體器件相比大大降低。

推動第四次工業革命的下一代核心技術

發展人工神經網絡半導體設備,并將其改進為神經形態晶片,最終形成全新的計算系統,可大大增強內存半導體的功能,并顯著提高邏輯半導體的計算能力。也就是說,當收到外部指令時,計算機芯片如同人腦一般,可以同步進行多項操作和信息處理。

神經形態晶片完善后,未來的AI技術將能夠在超低功耗下運行,同時大大提升性能,如同人腦一般。這種基於硬件的AI被命名為脈衝神經網絡(Spiking Neural Network, 簡稱 SNN),有別於基於軟體的深度神經網絡(Deep Neural Network, 簡稱 DNN)。雖然AI技術日新月異,但還無法媲美人類大腦。然而,有了神經形態技術,我們就能縮小AI技術與人類大腦的差距。

神經形態晶片還將有望被應用到各類IT技術中,例如面部識別、聲音識別、機器人、無人機、自動駕駛汽車和可穿戴設備。這些技朮屬於未來的核心技朮,將在第四次工業革命中起到重要作用。其中,神經形態技朮將為我們帶來更為復雜的IT技朮,例如能夠精確診斷病患的AI醫生、無需人工干預的自動駕駛汽車等等。神經形態芯片具備高利用率,增長潛力不可限量。

激發IT與半導體公司斗志,爭先進行技術開發

許多跨國IT公司都開始研發自己的神經形態技術,為了在第四次工業革命過程中確保先進技朮創新和國家競爭實力。

2013年,高通(Qualcomm)發布了其自行研發的“Zeroth”處理器,該處理器具有人腦學習能力。2014年,IBM在美國國防高等研究計劃局(US Defense Advanced Research Projects Agency, 簡稱 DARPA)的領導下,參與了“自適應塑料可伸縮電子神經形態系統(Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics, 簡稱 SyNAPSE)”項目,也成功開發了一款叫做“TrueNorth”的神經形態芯片。該款芯片具有100萬個電子神經元和2.56億個電子突觸。2017年,英特爾(Intel)宣布推出第一款能夠自我學習的神經形態測試晶片。這款芯片叫做“Loihi”,有13萬個神經元和1.3億個突觸。2018年,英特爾建立了英特爾神經擬態研究社區(Intel Neuromorphic system code-named, 簡稱 INRC);最近,就在2019年7月,英特爾又發布了神經形態系統。該系統代碼名為“Pohoiki Beach”,將64個單位的Loihi集於一體。同時,三星電子在2019年6月公布了旨在加強自身神經處理單元(Neural Processing Unit, 簡稱 NPU)能力、向神經形態處理器技術拓展的計划。

2016年10月,SK 海力士與史丹佛大學(Stanford University)關於 “人工神經網半導體器件的聯合研發(Joint Research and Development of Artificial Neural Network Devices)”協議,進而全面啟動本公司的神經形態晶片研發。SK海力士計划釆用鐵電材料開發神經形態芯片。該芯片在不同電壓下,能夠存儲各種差異化數據。


資料來源:https://news.skhynix.com.cn/neuromorphic-chips-the-key-to-future-semiconductor-technologies/

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