人脑可以或许运转繁杂且重大的神经收集,总功耗却仅约20瓦,远小在现有的人工智能体系。是以,于算力比拼加快、能耗日趋爬升的昨天,自创人脑的低功耗特征成长新型智能计较体系成为极具潜力的标的目的。
近日,中国科学院主动化研究所李国齐、徐波课题组与时识科技公司等单元互助设计了一套可以或许实现动态计较的算法—软件—硬件协同设计的类脑神经形态SOC(System on Chip,体系级芯片)“Speck”,展示了类脑神经形态计较于交融高笼统条理年夜脑机制时的自然上风,相干研究于线揭晓在《天然 通信》。
该研究提出了“神经形态动态计较”的观点,设计了一品种脑神经形态芯片“Speck”,来实现基在留意力机制的动态计较。该芯片于硬件层面做到“没有输入,没有功耗”,于算法层面做到“有输入时,按照输入主要性水平动态调解计较”,从而于典型视觉场景使命功耗可低至0.7毫瓦,进一步挖掘了神经形态计较于机能以及能效上的潜力。
人脑的留意力机制示用意。主动化所 供图?
Speck是一款异步感算一体类脑神经形态SoC,接纳全异步设计,于一块芯片上集成为了动态视觉传感器(DVS相机)以及类脑神经形态芯片,具备极低的静息功耗(仅为0.42毫瓦)。Speck可以或许以微秒级的时间分辩率感知视觉信息,并以全异步体式格局设计替换了全局时钟节制旌旗灯号,防止时钟空翻带来的能耗开消,仅于有事务输入时才触发稀少加法运算。
针对于脉冲神经收集(SNN)于更高层面,好比时间维度中不克不及按照输入难易度调解其脉冲发放等“动态掉衡”问题,该研究基在留意力机制的神经形态脉激动态计较框架,于多种粒度上实现对于差别的输入举行有区别地震态相应;同时Speck软件东西链Sinabs编程框架撑持动态计较SNN算法练习以及部署。试验成果注解,留意力机制可以使患上SNN具有动态计较威力,即按照输入难易度调解其脉冲发放模式解决“动态掉衡”问题,于显著降低功耗的同时,晋升使命机能。于DVS128 Gesture数据集上,交融脉激动态计较的Speck于使命精度晋升9%的同时,平均功耗由9.5毫瓦降低至3.8毫瓦。
该事情的实践证明,高、低笼统条理年夜脑机制的交融能进一步引发类脑计较潜力,这为之后将年夜脑进化历程中孕育发生的各类高级神经机制交融至神经形态计较提供了踊跃开导。
相干事情获得了国度卓异青年科学基金、北京市卓异青年基金、国度天然科学基金委重点工程、区域立异结合重点工程等工程的撑持。
相干论文信息:https://www.nature.com/articles/s41467-024-47811-6
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