（原标题：IBM新芯片虎牙 裸舞，吊打GPU）
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开首：内容编译自IBM，谢谢。
跟着东谈主工智能对其所运行的筹画机的能量需求越来越大，IBM 探求部的科学家们从全国上最高效的筹画机——东谈主类大脑中招揽灵感。
神经形态筹画是一种旨在师法大脑的硬件遐想和算法要领。这一意见并不是描摹一个精准的复成品，一个充满合成神经元和东谈主工灰质的机器东谈主大脑。相背，从事这一鸿沟的内行正在遐想一个筹画系统的所有这个词层来反应大脑的遵循。与传统筹画机比拟，东谈主脑实在不使用任何电力，即使面临暧昧或界说不解确的数据和输入，也能有用地处理任务。IBM 探求科学家正在欺骗这一进化古迹行为下一代硬件和软件的灵感，这些硬件和软件不错处理现时筹画任务（尤其是东谈主工智能）所需的海量数据。
在某些情况下，这些勤劳仍处于深刻研发阶段，现时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，受大脑启发的筹画机处理器很快就会上市。
什么是神经形态筹画？
从词源上讲，“神经形态”一词的字面意旨酷爱是“大脑或神经元体式的特征”。但这个术语是否符合该鸿沟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步履的电路，也可能意味着从大脑处理和存储信息的形状中获取意见灵感的筹画。
福利姬 自慰若是听起来神经形态筹画（或大脑启发式筹画）鸿沟有些悬而未决，那只是因为探求东谈主员在构建模拟大脑的筹画机系统时采用了天差地远的要领。IBM 探求部门过甚他机构的科学家多年来一直在勤劳勾引这些机器，但该鸿沟尚未找到典型的神经形态架构。
一种常见的脑启发筹画要领是创建十分粗浅、轮廓的生物神经元和突触模子。这些模子内容上是使用标量乘法的静态非线性函数。在这种情况下，信息以浮点数的神色传播。当信息被放大时，终局即是深度学习。粗浅地说，深度学习是脑启发的——所有这个词这些数学神经元加起来即是师法某些大脑功能的东西。
IBM 探求科学家 Abu Sebastian 默示：“在已往十年傍边的时期里，这项技艺取得了巨大班师，绝大多数从事与脑启发筹画关联责任的东谈主实践上都在从事与此关联的责任。”他默示，通过集聚神经元或突触能源学，或者通过与行动尖峰（而不是浮点数）进行交流，不错用其他脑启发形状来用数学模拟神经元。
另一方面，模拟要领使用先进的材料，不错存储 0 到 1 之间的连气儿电导值，并推行多级处理——使用欧姆定律进行乘法，并使用基尔霍夫电流总数集合部分和。
片上存储器如何摈斥经典瓶颈
类脑筹画架构要领的一个共同特色是片上内存，也称为内存筹画。与传统微处理器比拟，这是芯片结构的根人道转机。
大脑分为多个区域和电路，缅想形成和学习（实践上是数据处理和存储）都位于肃清位置。传统筹画机并非如斯设立。使用传统处理器时，内存与进行筹画的处理器是分开的，信息通过电路在两者之间往返传输。但在包含片上内存的神经形态架构中，缅想与细巧处理紧密关联，就像在大脑中雷同。
这种架构是 IBM 内存筹画芯片遐想的主要特征，岂论是模拟照旧数字。
将筹画和内存放在一都的事理是，机器学习任务是筹画密集型的，但任务自己并不一定很复杂。换句话说，有大批称为矩阵乘法的粗浅筹画。结果成分不是处理器太慢虎牙 裸舞，而是在内存和筹画之间往返移动数据需要太永劫期并忽地太多能量，尤其是在处理笨重的责任负载和基于 AI 的应用法子时。这种颓势被称为冯·诺依曼瓶颈，以自微芯瞬息间启动以来实在每种芯片遐想都采用的冯·诺依曼架构定名。借助内存筹画，不错通过从 AI 检会和推理等数据密集型过程中摈斥这种混诓骗省俭大批能源和蔓延。
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流通强度，在神经集聚的情况下，它们是应用于通过它们运行的矩阵乘法运算的值。若是突触权重存储在与处理位置分开的处所，而况必须往返传送，那么每个操作所忽地的能量将永恒在某个点通晓下来，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勾引了 IBM 的一种受大脑启发的芯片Hermes，他们深信他们必须冲突移动突触权重所形成的拦阻。办法是制造性能更高、占用空间更小的 AI 加快器。
“内存筹画将内存和筹画之间的物理分歧最小化或减少到零，”神经形态建设和系统小组的 IBM 探求科学家 Valeria Bragaglia 说。
以IBM 的 NorthPole 芯片为例，筹画结构是围绕内存构建的。但 NorthPole 并莫得像模拟筹画那样将内存和筹画放在都备调换的空间中，而是将它们交汇在一都，因此不错更具体地称为“近内存”。但效果内容上是雷同的。
受大脑启发的芯片
如何模拟神经元和突触
加州理工学院电气工程探求员卡弗·米德 (Carver Mead) 早在 20 世纪 90 年代就对神经形态筹画鸿沟产生了巨大影响，其时他和他的共事意志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设。
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：模拟单位既推行筹画，又存储突触权重，就像大脑中的神经元雷同。这两种模拟芯片都包含数百万个纳米级相变存储器 (PCM) 建设，这是一种模拟筹画版块的脑细胞。
PCM 建设通过电流流过它们来分派权重，从而改革一块硫属化物玻璃的物理状况。当更多的电压通过它时，这种玻璃会从晶体再行陈列成非晶态固体。这使其导电性裁减，从而改革矩阵乘法运算通过它时的值。在软件中检会 AI 模子后，所有这个词突触权重都存储在这些 PCM 建设中，就像缅想存储在生物突触中雷同。
“突触不仅存储信息，还有助于筹画，”IBM 探求科学家 Ghazi Sarwat Syed 说谈，他致力于遐想 PCM 中使用的材料和建设架构。“关于某些筹画，举例深度神经集聚推理，在 PCM 中共置筹画和内存不仅不错克服冯·诺依曼瓶颈，而且这些建设还不错存储中间值，而不单是是典型晶体管的 1 和 0。” 办法是创建筹画精度更高的建设，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设更具特色，”他说。“生物突触不错永劫期以非易失性的形状存储信息，但它们也会发生少顷的变化。”因此，他的团队正在探求如何改革模拟内存，以更好地模拟生物突触。一朝你有了这个，你就不错遐想出新的算法来处理数字筹画机难以处理的问题。
Bragaglia 指出，这些模拟建设的污点之一是它们现时仅限于推理。“现时还莫得可用于检会的建设，因为移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检会，分量就不错被固定到 PCM 单位中，但顺利通过检会来改革分量还不够精准。此外，Syed 默示，PCM 建设的耐用性不及以让其电导率改革一万亿次致使更屡次，就像在检会期间发生的那样。
IBM 探求部门的多个团队正在勤劳处理材料性情不睬想和筹画保真度不及形成的问题。其中一种要领波及新算法，该算法不错处理 PCM 中模子权重更新期间产生的作假。它们仍处于勾引阶段，但早期终局标明，很快就不错在模拟建设上进行模子检会。
Bragaglia 参与了处理这个问题的材料科学要领：一种称为电阻式立时存取存储器或 RRAM 的不同类型的存储建设。RRAM 的责任旨趣与 PCM 雷同，将突触权重的值存储在物理建设中。原子丝位于绝缘体里面的两个电极之间。在 AI 检会期间，输入电压会改革丝的氧化，从而以十分细巧的形状改革其电阻——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神色陈列在芯片上，形成了一个突触权重集聚。到现时为止，这种结构也曾显裸露在模拟芯片中推行筹画的同期保合手更新生动性的远景。这是在 IBM 的几个探求团队经过多年的材料和算法共同优化后才终了的。
除了存储缅想的形状除外，一些神经形态筹画机芯片中数据流动的形状可能与传统芯片中的流动形状存在根柢区别。在典型的同步电路（大多数筹画机处理器）中，数据流基于时钟，具有连气儿摇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，使微处理器偶而以不同于电路其余部分的速率运行。但从根柢上讲，即使没独特据正在处理，事情也会发生。
Syed 默示，生物学采用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，大脑只在必须责任时才责任，因此通过采用这种异步数据处理流，东谈主工模拟不错省俭大批能源。
不外，IBM 探求部门研发的所有这个词三款受大脑启发的芯片均采用圭臬时钟经过进行遐想。
在其中一个案例中，IBM 探求东谈主员默示，他们在边际和数据中心应用方面取得了要紧发达。IBM 探求员 Dharmendra Modha 默示：“咱们但愿从大脑中学习，但咱们但愿以数学的形状从大脑中学习，同期针对硅进行优化。”他的实验室勾引了 NorthPole，它不是通过晶体管物理学模拟神经元和突触的征象，而所以数字形状捕捉它们的近似数学。NorthPole 采用公理化遐想，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限度筹画并行性；近筹画内存；以及片上集聚。NorthPole 还从 TrueNorth 的脉冲神经元和异步遐想转机为同步遐想。
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，莫德哈和他的团队意志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，而现时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。若是东谈主脑中的突触以与札记本电脑调换的速率运作，“咱们的大脑就会爆炸”，赛义德说。在诸如 Hermes 之类的神经形态筹画机芯片中 - 或受大脑启发的芯片（如 NorthPole）的办法是将数据处理形状的生物启发与 AI 应用法子所需的高带宽操作相集聚。
由于他们收受毁灭雷同神经元的脉冲和其他师法大脑物理的特征，莫德哈默示，他的团队更倾向于使用“大脑启发”筹画一词，而不是“神经形态”。他预测 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形状调遣架构，以获取更多收益，同期还不错欺骗硅片的彭胀和从用户反馈中吸取的领导。数据知道，他们的政策成效了：在莫德哈团队的最新遵循中，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，能效比下一个最低蔓延的 GPU 高 72.7 倍。
边际想考：神经形态筹画应用
Syed 默示，探求东谈主员可能仍在界说什么是神经形态筹画，或者构建大脑启发电路的最好要领，但他们倾向于以为它十分符合边际应用——手机、自动驾驶汽车和其他不错欺骗事前检会的模子进行快速、高效的 AI 推理的应用。Sebastian 默示，在边际使用 PCM 芯片的一个平正是，它们不错十分工整、性能高且价钱便宜。
Modha 默示，机器东谈主应用可能十分符合大脑启发式筹画，以及视频分析，举例店内安全录像头。Bragaglia 默示，将神经形态筹画应用于边际应用不错匡助处理数据秘籍问题，因为建设内推理芯片意味着数据不需要在建设之间或云霄往返传输，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，探求东谈主员也一致以为，现时的 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苍劲的模子。
“这是一个十分圆润东谈主心的办法，”布拉格利亚说。“这十分艰难，但十分令东谈主欣忭。而且它正在发达中。”
https://research.ibm.com/blog/what-is-neuromorphic-or-brain-inspired-computing
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