譯者 | 李睿

審校 | 重樓

神經(jīng)形態(tài)芯片從人類大腦的神經(jīng)結(jié)構(gòu)中汲取靈感，代表著計(jì)算機(jī)技術(shù)的一次重大飛躍。與使用馮·諾依曼思想設(shè)計(jì)的傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)芯片不同，神經(jīng)形態(tài)芯片模仿了大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，從而實(shí)現(xiàn)了更高效、更自適應(yīng)的計(jì)算系統(tǒng)。

模擬大腦的神經(jīng)結(jié)構(gòu)

這些芯片使用人工神經(jīng)元、突觸和通路來模擬人類大腦中看到的復(fù)雜連接。與典型系統(tǒng)的線性處理相比，該架構(gòu)支持并行處理，允許快速且適應(yīng)性強(qiáng)的學(xué)習(xí)。

神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的核心原則

驅(qū)動(dòng)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的核心原則包括：

• 并行性：神經(jīng)形態(tài)芯片可以同時(shí)處理多個(gè)信息流，類似于大腦的并行處理能力。
• 基于事件的處理：這些芯片利用事件驅(qū)動(dòng)的方法，根據(jù)事件或峰值的發(fā)生來處理信息，類似于大腦中的神經(jīng)放電模式。
• 適應(yīng)性和學(xué)習(xí)能力：神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)具有從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和適應(yīng)的能力，使其能夠提高性能并自主做出決策。

機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用

（1）機(jī)器學(xué)習(xí)中的神經(jīng)形態(tài)芯片

神經(jīng)形態(tài)電路使用受大腦啟發(fā)的設(shè)計(jì)進(jìn)行快速數(shù)據(jù)處理和學(xué)習(xí)，將徹底改變機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能應(yīng)用。由于其獨(dú)特的特性，這些芯片在各個(gè)領(lǐng)域都有巨大的潛力。

• 模式識(shí)別：神經(jīng)形態(tài)芯片擅長模式識(shí)別任務(wù)，利用其類似大腦的架構(gòu)來檢測數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式。這些芯片擅長識(shí)別不同數(shù)據(jù)集中的模式，使其能夠應(yīng)用于圖像和語音識(shí)別、自然語言處理等。
• 異常檢測：神經(jīng)形態(tài)芯片中的事件驅(qū)動(dòng)處理能夠快速檢測數(shù)據(jù)流中的異常。它們可以快速識(shí)別與預(yù)期模式的偏差，使其成為工業(yè)系統(tǒng)中網(wǎng)絡(luò)安全、欺詐檢測和故障監(jiān)控等應(yīng)用的理想選擇。
• 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析：這些芯片的并行和事件驅(qū)動(dòng)特性使其非常適合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析任務(wù)。它們可以即時(shí)處理傳入的數(shù)據(jù)流，促進(jìn)機(jī)器人、自動(dòng)駕駛汽車和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中需要實(shí)時(shí)決策能力的應(yīng)用。

（2）機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)

神經(jīng)形態(tài)芯片在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能應(yīng)用中具有以下優(yōu)勢(shì)：

• 能源效率：與傳統(tǒng)處理器相比，它們的并行、事件驅(qū)動(dòng)架構(gòu)顯著降低了功耗。這種能源效率對(duì)于實(shí)現(xiàn)電池供電設(shè)備的長時(shí)間運(yùn)行和降低數(shù)據(jù)中心的總體能源成本至關(guān)重要。
• 快速學(xué)習(xí)：神經(jīng)形態(tài)芯片實(shí)時(shí)適應(yīng)和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，能夠快速學(xué)習(xí)和適應(yīng)不斷變化的環(huán)境。這一屬性有助于創(chuàng)建不斷改進(jìn)其性能的智能系統(tǒng)。
• 魯棒性和適應(yīng)性：這些芯片具有抗噪聲和數(shù)據(jù)變異性的魯棒性。它們可以適應(yīng)不斷變化的輸入條件，并在動(dòng)態(tài)和不可預(yù)測的環(huán)境中繼續(xù)有效地發(fā)揮作用。
• 硬件加速：神經(jīng)形態(tài)芯片為某些機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)提供硬件加速，加快計(jì)算速度，增強(qiáng)整體處理能力。

（3）不同行業(yè)領(lǐng)域中的用例

• 醫(yī)療保健：神經(jīng)形態(tài)芯片在醫(yī)療保健領(lǐng)域的應(yīng)用包括分析醫(yī)學(xué)成像數(shù)據(jù)、診斷中的模式識(shí)別和患者生命體征的實(shí)時(shí)監(jiān)測。
• 金融：應(yīng)用包括欺詐檢測、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和高頻交易，其中快速數(shù)據(jù)分析和異常檢測至關(guān)重要。
• 汽車：神經(jīng)形態(tài)芯片促進(jìn)自動(dòng)駕駛汽車的實(shí)時(shí)處理，實(shí)現(xiàn)基于傳感器數(shù)據(jù)分析的快速?zèng)Q策。
• 環(huán)境監(jiān)測：這些芯片有助于實(shí)時(shí)分析環(huán)境數(shù)據(jù)，以監(jiān)測污染水平、天氣預(yù)報(bào)和自然災(zāi)害預(yù)測。

神經(jīng)形態(tài)芯片設(shè)計(jì)的最新方法

（1）脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SNN)

脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SNN)是設(shè)計(jì)神經(jīng)形態(tài)芯片的重要模型。這些網(wǎng)絡(luò)模仿生物神經(jīng)元的行為，將信息編碼和傳輸為活動(dòng)的尖峰或爆發(fā)。在脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SNN)中，信息處理基于這些脈沖的時(shí)間和頻率發(fā)生，類似于在大腦中觀察到的神經(jīng)放電模式。

• 事件驅(qū)動(dòng)處理：脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SNN)支持高效的事件驅(qū)動(dòng)處理，允許神經(jīng)形態(tài)芯片異步處理信息，模仿大腦的高度并行化和事件驅(qū)動(dòng)性質(zhì)。
• 神經(jīng)形態(tài)功能：基于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SNN)的芯片表現(xiàn)出諸如脈沖時(shí)序依賴可塑性（STDP）之類的功能，使它們能夠以類似于生物大腦中的突觸可塑性的方式適應(yīng)和學(xué)習(xí)傳入數(shù)據(jù)。

（2）硬件-軟件協(xié)同設(shè)計(jì)

創(chuàng)新的方法包括硬件-軟件協(xié)同設(shè)計(jì)策略，其中專門的算法和架構(gòu)被定制以優(yōu)化神經(jīng)形態(tài)芯片的性能。

• 算法優(yōu)化：研究人員和工程師開發(fā)量身定制的算法，以有效地利用芯片的獨(dú)特架構(gòu)。這些算法側(cè)重于事件驅(qū)動(dòng)處理和高效計(jì)算，以充分利用芯片的能力。
• 硬件優(yōu)化：神經(jīng)形態(tài)芯片的硬件方面是復(fù)雜的設(shè)計(jì)，以支持專門算法的執(zhí)行。硬件優(yōu)化確保有效地利用資源，最大限度地減少能源消耗，同時(shí)最大限度地提高計(jì)算效率。

（3）新材料和制造技術(shù)

納米技術(shù)和材料科學(xué)的進(jìn)步在塑造神經(jīng)形態(tài)芯片設(shè)計(jì)方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。

• 憶阻材料：研究探索使用新型材料，例如憶阻器，其電阻會(huì)隨著施加的電壓發(fā)生變化。這些材料模擬類似突觸的行為，允許在芯片上創(chuàng)建高效和適應(yīng)性強(qiáng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
• 制造技術(shù)：創(chuàng)新的制造方法，包括納米級(jí)制造工藝，能夠?qū)?fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成到小型芯片設(shè)計(jì)中。這種集成增強(qiáng)了計(jì)算能力和能源效率，同時(shí)減少了芯片的物理足跡。

（4）協(xié)同進(jìn)化方法

一些設(shè)計(jì)方法涉及協(xié)同進(jìn)化方法，其中硬件和算法同時(shí)進(jìn)化以優(yōu)化性能和功能。

• 自適應(yīng)硬件和軟件：通過協(xié)同進(jìn)化，硬件和軟件元素協(xié)同適應(yīng)和優(yōu)化，使芯片的架構(gòu)和相關(guān)算法得以進(jìn)化，從而提高性能和效率。
• 靈活的架構(gòu)：這些方法旨在創(chuàng)建靈活的架構(gòu)以動(dòng)態(tài)適應(yīng)不同的計(jì)算需求，確保跨不同應(yīng)用程序和工作負(fù)載的最佳性能。

結(jié)論

神經(jīng)形態(tài)芯片代表了計(jì)算領(lǐng)域的一次巨大飛躍，它從人類大腦的神經(jīng)結(jié)構(gòu)中汲取靈感，開發(fā)出極其高效和靈活的系統(tǒng)。它們與馮·諾伊曼標(biāo)準(zhǔn)架構(gòu)的差異帶來了處理范式的改變，使它們能夠提供一系列有可能重塑機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能格局的能力。

神經(jīng)形態(tài)設(shè)備的獨(dú)特結(jié)構(gòu)有可能改變機(jī)器學(xué)習(xí)。這些芯片通過模擬大腦的神經(jīng)連接，擅長處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式和活動(dòng)，例如模式識(shí)別、異常檢測和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析。它們的并行處理能力和事件驅(qū)動(dòng)方法完全重新構(gòu)想了快速、高效和適應(yīng)性學(xué)習(xí)的可能性。

神經(jīng)形態(tài)芯片帶來的好處是多方面的。由于它們的并行處理性質(zhì)，在提高能源效率、降低功耗和幫助生態(tài)友好型計(jì)算方面具有相當(dāng)大的優(yōu)勢(shì)。它們的實(shí)時(shí)處理能力用于機(jī)器人、傳感器數(shù)據(jù)分析和自主系統(tǒng)，允許在動(dòng)態(tài)環(huán)境中快速?zèng)Q策。此外，它們的靈活性和持續(xù)的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)保證了未來系統(tǒng)的變化和改進(jìn)。

當(dāng)前的設(shè)計(jì)技術(shù)，例如脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SNN)和硬件-軟件協(xié)同設(shè)計(jì)，展示了神經(jīng)形態(tài)芯片開發(fā)的獨(dú)特進(jìn)展。當(dāng)與納米技術(shù)和材料科學(xué)的進(jìn)步相結(jié)合時(shí)，神經(jīng)形態(tài)芯片的未來軌跡將努力提高處理能力和能源效率，為更強(qiáng)大但更環(huán)保的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)鋪平道路。

隨著神經(jīng)形態(tài)芯片的發(fā)展，它們?cè)谠S多領(lǐng)域，包括計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的影響預(yù)計(jì)會(huì)越來越大。這些芯片為未來的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)提供了一個(gè)框架，在這個(gè)框架中，從優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)算法到允許人工智能，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)將展現(xiàn)出無與倫比的效率、靈活性和自主決策水平。

雖然神經(jīng)形態(tài)芯片的發(fā)展仍處于起步階段，但其革命性計(jì)算的潛力不容忽視。通過不斷的研究、發(fā)明和共同努力，這些芯片為未來的計(jì)算系統(tǒng)提供了一種以前只在科幻小說中看到的工作方式。隨著它們的不斷發(fā)展，神經(jīng)形態(tài)芯片將成為人類推動(dòng)技術(shù)前沿和生產(chǎn)更智能、更高效機(jī)器的動(dòng)力的里程碑。

原文標(biāo)題：Understanding Neuromorphic Chips： Revolutionizing Machine Learning，作者：Aditya Bhuyan