（原标题：IBM新芯片，吊打GPU）

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起头：内容编译自IBM，谢谢。

跟着东谈主工智能对其所运行的野神思的能量需求越来越大，IBM 盘考部的科学家们从全国上最高效的野神思——东谈主类大脑中摄取灵感。

神经形态野心是一种旨在师法大脑的硬件联想和算法门径。这一宗旨并不是形色一个精准的复成品，一个充满合成神经元和东谈主工灰质的机器东谈主大脑。相悖，从事这一领域的众人正在联想一个野心系统的所有层来响应大脑的遵循。与传统野神思比较，东谈主脑确凿不使用任何电力，即使濒临拖拉或界说不解确的数据和输入，也能灵验地惩处任务。IBM 盘考科学家正在垄断这一进化古迹算作下一代硬件和软件的灵感，这些硬件和软件不错处理现在野心任务（尤其是东谈主工智能）所需的海量数据。

在某些情况下，这些努力仍处于长远研发阶段，咫尺它们大多存在于实验室中。但在其中一个案例中，原型性能数据标明，受大脑启发的野神思处理器很快就会上市。

什么是神经形态野心？

从词源上讲，“神经形态”一词的字面意义是“大脑或神经元体式的特征”。但这个术语是否合适该领域或特定处理器可能取决于你问的对象。它可能意味着试图重现东谈主脑中突触和神经元行径的电路，也可能意味着从大脑处理和存储信息的款式中获取宗旨灵感的野心。

如若听起来神经形态野心（或大脑启发式野心）领域有些悬而未决，那只是因为盘考东谈主员在构建模拟大脑的野神思系统时接受了天差地远的门径。IBM 盘考部门偏执他机构的科学家多年来一直在努力设备这些机器，但该领域尚未找到典型的神经形态架构。

一种常见的脑启发野心门径是创建相配浮浅、概括的生物神经元和突触模子。这些模子试验上是使用标量乘法的静态非线性函数。在这种情况下，信息以浮点数的时势传播。当信息被放大时，根除即是深度学习。浮浅地说，深度学习是脑启发的——所有这些数学神经元加起来即是师法某些大脑功能的东西。

IBM 盘考科学家 Abu Sebastian 示意：“在往常十年傍边的时刻里，这项本事取得了巨大得胜，绝大多数从事与脑启发野心相关职责的东谈主试验上都在从事与此相关的职责。”他示意，通过伙同神经元或突触能源学，或者通过与行径尖峰（而不是浮点数）进行交流，不错用其他脑启发款式来用数学模拟神经元。

另一方面，模拟门径使用先进的材料，不错存储 0 到 1 之间的连气儿电导值，并扩充多级处理——使用欧姆定律进行乘法，并使用基尔霍夫电流总数蕴蓄部分和。

片上存储器何如摒除经典瓶颈

类脑野心架构门径的一个共同特色是片上内存，也称为内存野心。与传统微处理器比较，这是芯片结构的根人道升沉。

大脑分为多个区域和电路，系念形成和学习（试验上是数据处理和存储）都位于归并位置。传统野神思并非如斯莳植。使用传统处理器时，内存与进行野心的处理器是分开的，信息通过电路在两者之间来往传输。但在包含片上内存的神经形态架构中，系念与普遍处理紧密相关，就像在大脑中相同。

这种架构是 IBM 内存野心芯片联想的主要特征，岂论是模拟照旧数字。

将野心和内存放在一皆的情理是，机器学习任务是野心密集型的，但任务自己并不一定很复杂。换句话说，有多半称为矩阵乘法的浮浅野心。适度要素不是处理器太慢，而是在内存和野心之间来往出动数据需要太永劫刻并奢侈太多能量，尤其是在处理坚苦的职责负载和基于 AI 的应用设施时。这种过错被称为冯·诺依曼瓶颈，以自微芯片期间驱动以来确凿每种芯片联想都接受的冯·诺依曼架构定名。借助内存野心，不错通过从 AI 考验和推理等数据密集型过程中摒除这种混诱拐从简多半能源和延伸。

在 AI 推理的情况下，突触权重存储在内存中。这些权重决定了节点之间的聚首强度，在神经网罗的情况下，它们是应用于通过它们运行的矩阵乘法运算的值。如若突触权重存储在与处理位置分开的方位，而况必须来往传送，那么每个操作所奢侈的能量将恒久在某个点结识下来，这意味着更多的能量最终不会带来更好的性能。塞巴斯蒂安和他的共事设备了 IBM 的一种受大脑启发的芯片Hermes，他们信服他们必须侵犯出动突触权重所形成的阻挡。办法是制造性能更高、占用空间更小的 AI 加快器。

“内存野心将内存和野心之间的物理分辩最小化或减少到零，”神经形态建树和系统小组的 IBM 盘考科学家 Valeria Bragaglia 说。

以IBM 的 NorthPole 芯片为例，野心结构是围绕内存构建的。但 NorthPole 并莫得像模拟野心那样将内存和野心放在完满相通的空间中，而是将它们交汇在一皆，因此不错更具体地称为“近内存”。但效果试验上是相同的。

受大脑启发的芯片

何如模拟神经元和突触

加州理工学院电气工程盘考员卡弗·米德 (Carver Mead) 早在 20 世纪 90 年代就对神经形态野心领域产生了巨大影响，其时他和他的共事闭塞到有可能创建一种在征象学层面上雷同于神经元放电的模拟建树。

几十年后，Hermes 和 IBM 的另一款原型模拟 AI 芯片基本上即是这样作念的：模拟单位既扩充野心，又存储突触权重，就像大脑中的神经元相同。这两种模拟芯片都包含数百万个纳米级相变存储器 (PCM) 建树，这是一种模拟野心版块的脑细胞。

PCM 建树通过电流流过它们来分拨权重，从而改变一块硫属化物玻璃的物理景色。当更多的电压通过它时，这种玻璃会从晶体从头成列成非晶态固体。这使其导电性裁减，从而改变矩阵乘法运算通过它时的值。在软件中考验 AI 模子后，所有突触权重都存储在这些 PCM 建树中，就像系念存储在生物突触中相同。

“突触不仅存储信息，还有助于野心，”IBM 盘考科学家 Ghazi Sarwat Syed 说谈，他勤劳于联想 PCM 中使用的材料和建树架构。“关于某些野心，举例深度神经网罗推理，在 PCM 中共置野心和内存不仅不错克服冯·诺依曼瓶颈，而且这些建树还不错存储中间值，而不单是是典型晶体管的 1 和 0。” 办法是创建野心精度更高的建树，不错密集地封装在芯片上，而况不错用超低电流和功率进行编程。

“此外，咱们正在尝试让这些建树更具特色，”他说。“生物突触不错永劫刻以非易失性的款式存储信息，但它们也会发生倏得的变化。”因此，他的团队正在盘考何如改变模拟内存，以更好地模拟生物突触。一朝你有了这个，你就不错联想出新的算法来惩处数字野神思难以惩处的问题。

Bragaglia 指出，这些模拟建树的缺陷之一是它们咫尺仅限于推理。“咫尺还莫得可用于考验的建树，因为出动分量的准确性还不够高，”她说。一朝东谈主工智能模子在数字架构上进行了考验，分量就不错被固定到 PCM 单位中，但告成通过考验来改变分量还不够精准。此外，Syed 示意，PCM 建树的耐用性不及以让其电导率改变一万亿次以致更屡次，就像在考验期间发生的那样。

IBM 盘考部门的多个团队正在努力惩处材料性情不睬想和野心保真度不及形成的问题。其中一种门径波及新算法，该算法不错惩处 PCM 中模子权重更新期间产生的很是。它们仍处于设备阶段，但早期根除标明，很快就不错在模拟建树上进行模子考验。

Bragaglia 参与了惩处这个问题的材料科学门径：一种称为电阻式立地存取存储器或 RRAM 的不同类型的存储建树。RRAM 的职责旨趣与 PCM 雷同，将突触权重的值存储在物理建树中。原子丝位于绝缘体里面的两个电极之间。在 AI 考验期间，输入电压会改变丝的氧化，从而以相配普遍的款式改变其电阻——而况在推理过程中，该电阻被读取为权重。这些单位以交叉阵列的时势成列在芯片上，形成了一个突触权重网罗。到咫尺为止，这种结构仍是露出出在模拟芯片中扩充野心的同期保握更新纯真性的出路。这是在 IBM 的几个盘考团队经过多年的材料和算法共同优化后才收场的。

除了存储系念的款式除外，一些神经形态野神思芯片中数据流动的款式可能与传统芯片中的流动款式存在根柢区别。在典型的同步电路（大多数野神思处理器）中，数据流基于时钟，具有连气儿震荡电流来同步电路的动作。时钟不错有不同的结构和多层，包括时钟倍频器，使微处理器大概以不同于电路其余部分的速率运行。但从根柢上讲，即使没罕有据正在处理，事情也会发生。

Syed 示意，生物学接受的是事件驱动的脉冲。“咱们的神经细胞很少进行交流，这即是咱们如斯高效的原因，”他补充谈。换句话说，大脑只在必须职责时才职责，因此通过接受这种异步数据处理流，东谈主工模拟不错从简多半能源。

不外，IBM 盘考部门研发的所有三款受大脑启发的芯片均接受模范时钟历程进行联想。

在其中一个案例中，IBM 盘考东谈主员示意，他们在边际和数据中心应用方面取得了首要弘扬。IBM 盘考员 Dharmendra Modha 示意：“咱们但愿从大脑中学习，但咱们但愿以数学的款式从大脑中学习，同期针对硅进行优化。”他的实验室设备了 NorthPole，它不是通过晶体管物理学模拟神经元和突触的征象，而所以数字款式捕捉它们的近似数学。NorthPole 接受公理化联想，并交融了受大脑启发的低精度；散布式、模块化、中枢阵列，在中枢里面和之间具有大领域野心并行性；近野心内存；以及片上网罗。NorthPole 还从 TrueNorth 的脉冲神经元和异步联想升沉为同步联想。

TrueNorth是一款实验性处理器，亦然更为复杂的 NorthPole 的早期跳板。关于这款处理器，莫德哈和他的团队闭塞到事件驱动的脉冲使用硅基晶体管的遵循很低。大脑中的神经元以大要 10 赫兹（每秒 10 次）的频率辐射，而现在的晶体管以千兆赫的频率运行 - IBM 的 Z 16 中的晶体管以 5 GHz 运行，MacBook 的六核 Intel Core i7 中的晶体管以 2.6 GHz 运行。如若东谈主脑中的突触以与条记本电脑相通的速率运作，“咱们的大脑就会爆炸”，赛义德说。在诸如 Hermes 之类的神经形态野神思芯片中 - 或受大脑启发的芯片（如 NorthPole）的办法是将数据处理款式的生物启发与 AI 应用设施所需的高带宽操作相伙同。

由于他们选拔毁灭雷同神经元的脉冲和其他师法大脑物理的特征，莫德哈示意，他的团队更倾向于使用“大脑启发”野心一词，而不是“神经形态”。他瞻望 NorthPole 有很大的发展空间，因为他们不错以纯数学和以应用为中心的款式更正架构，以获取更多收益，同期还不错垄断硅片的扩张和从用户反馈中吸取的训导。数据露出，他们的政策见效了：在莫德哈团队的最新后果中，NorthPole 对 30 亿参数模子的推理速率比下一个最节能的 GPU 快 46.9 倍，能效比下一个最低延伸的 GPU 高 72.7 倍。

边际想考：神经形态野心应用

Syed 示意，盘考东谈主员可能仍在界说什么是神经形态野心，或者构建大脑启发电路的最好门径，但他们倾向于以为它相配合适边际应用——手机、自动驾驶汽车和其他不错垄断事先考验的模子进行快速、高效的 AI 推理的应用。Sebastian 示意，在边际使用 PCM 芯片的一个刚正是，它们不错相配工致、性能高且价钱便宜。

Modha 示意，机器东谈主应用可能相配合适大脑启发式野心，以及视频分析，举例店内安全录像头。Bragaglia 示意，将神经形态野心应用于边际应用不错匡助惩处数据诡秘问题，因为建树内推理芯片意味着数据不需要在建树之间或云表来往传输，即可进行 AI 推理。

岂论最终哪种脑启发式处理器或神经形态处理器胜出，盘考东谈主员也一致以为，咫尺的 AI 模子过于复杂，无法在传统 CPU 或 GPU 上运行。需要有新一代电路来运行这些雄壮的模子。

“这是一个相配慷慨东谈主心的办法，”布拉格利亚说。“这相配艰难，但相配令东谈主应允。而且它正在弘扬中。”

https://research.ibm.com/blog/what-is-neuromorphic-or-brain-inspired-computing

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