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IBM计划将神经型态芯片广泛应用搭配

2020-05-21 12:26:54| 来源:| 编辑:| 点击:1次

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日期:2016-04-1 10: 5:10来源:物联中国 点击:501次 核心提示:IBM在4月初公布了其根据人脑结构所设计的神经型态混合讯号晶片TrueNorth现况,包括其晶片架构、评估板阵列、参考设计系统以及软体生态系统。

 IBM在4月初于美国加州举行的年度国际物理设计研讨会(International Symposium on Physical Design 2016,ISPD)公布了其根据人脑结构所设计的神经型态混合讯号晶片TrueNorth现况,包括其晶片架构、评估板阵列、参考设计系统以及软体生态系统。

 在ISPD期间,IBM畅谈该公司的类人脑电脑计画,期望该公司将成为家喻户晓的品牌,支援包括超智慧物联网(IoT)到超智慧车辆、摄影机、无人机、医疗装置,以及当然还有超智慧超级电脑等等应用“对使用者来说。

 IBM的低功耗神经型态电路设计师(Low-P抹台、分菜……ower Neuromorphic Circuit Designer) Filipp Akopyan 在一篇题为 IBM TrueNorth 设计与工具流程:一颗内含百万神经元的超低功耗可编程神经型态晶片(An Ultra-Low Power Programmable Neurosynaptic Chip with 1-Million Neurons) 中,介绍了该公司的相关软硬体与支援生态系统。

 IBM的类人脑晶片架构,是透过研究人脑的皮层神经元发展而来

 Akopyan表示,IBM的TrueNorth晶片目标是网路边缘(Edge-of-the-Net)以及巨量资料(Big Data)解决方案,支援以超低功耗元件处理大量即时资料──该内含54亿个电晶体的神经型态晶片,耗电量仅700毫瓦(milliWatts)。

  今日我们正用行动装置制造大量资料,必须由云端电脑来处理,但TrueNorth 可配置在网路边缘,让资料流馈入并进行处理,被传送到云端的只有重要项目以及摘要; Akopyan 指出: 但运算资源却正往错误的高功率方向发展,它们最好要被降低到生物性水准。

 IBM以神经型态核心(neuromorphic core)──也就是一批与树突(dendrites,输入端)与轴突(axons,输出端)连结的神经元──为起点,任何一个神经元都能传送讯息──称为棘波(spike)──到其他任何一个神经元做为1或是0 (电压脉冲或棘波)。

 晶片上的神经元能传送/接受来自任何其他晶片神经元的讯息──这是更佳新市场八成为北京商户的通讯方法,因为稀疏的本地通讯不只像是大脑里所进行的那样,而且可达到最低的讯号延迟。任何神经元也能传送讯息到晶片外,甚至电路板外的神经元,但延迟会较高。

 TrueNorth 晶片规格

 TrueNorth能实现70毫瓦功耗的关键是采用异步逻辑(asynchronous logic),整个晶片除非是某特定神经元正被开启应用于与其他神经元通讯期间,其功率消耗为零。在结构上,其内含的54亿电晶体如果采用同步架构,可能会消耗50~100瓦,但异步架构使其功耗降到最低。为了实现在结构上的任何神经元相互连结,晶片上有一个巨大的纵横栓开关(crossbar switch)。

 独特的晶片设计工具

 IBM采用来自众多EDA供应商的工具来设计TrueNorth晶片,包括Cadence、Synopsys以及Spice,但也不得不自己开发EDA工具来支援部分同步、部分异步架构的共同设计。由IBM自行开发的工具命名为CoSim,顾名思义,该工具能让晶片的不同部分,在不同工具上同步进行共同模拟。

  我们使用不同的模拟器来设计TrueNorth晶片的不同部分, Akopyan表示: 我们的CoSim工具能提供混合式的工具流程,以支援TrueNorth的客制化共同模拟。 而IBM的开发成果,是一个由64 64、共4,096个神经型态核心组成的中央阵列,每个核心有256个神经元以及64k记忆体突触;整个晶片有2.56亿突触、54亿个电晶体、功耗仅70毫瓦。

 此外那些神经型态核心能无限制组合,让未来的神经型态记忆体能扩展成更大的晶片;目前IBM的TrueNorth晶片采用Samsung的28奈米低功耗制程。为向潜在客户(从物联网设备制造商到军用无人机、超级电脑制造商)展示TrueNorth晶片的功能,IBM打造了单晶片单电路板,也有内含16片、48片电路板的机箱,以及内含16颗TrueNorth的单片电路板。

 未来IBM还计画打造配备64、256、1,024、4,096颗TrueNorth晶片的电路板,最后一种的功能可达到人脑能力的1%。IBM并有一个针对TrueNorth的软体开发与应用城市开发生态系统。

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