重磅!清华类脑芯片登上Nature封面,已成立公司,颠覆冯诺伊曼!

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看点:灵汐科技成立于2018年1月,论文第一作者为公司监事。

智器材8月1日新闻,又一支清华芯片团队取得重大打破!来自清华的“天机”类脑芯片架构登上了顶级学术杂志《自然(Nature)》封面。


28nm的天机芯片由156个FCores组成,面积为3.8×3.8毫米,包含大约40000个神经元和1000万个突触,可以同时撑持机械进修算法和类脑电路。
据智器材熟悉,“天机”类脑芯片项目脱胎于清华邃密仪器系,是清华邃密仪器系教授、脑角力中心主任施路平教授带队主导的类脑芯片项目之一。
2018年1月,“天机”团队注册成立了北京灵汐科技,董事长兼CEO为祝夭龙。灵汐科技于2018年8月吐露了其天使轮融资,投资方来自华控基石基金、优选资源、清华控股。
而本篇Nature论文的第一作者裴京也是灵汐科技的监事,施路平教授则为灵汐科技公司董事。

脱身清华,落地灵汐科技

这篇论文名为《面向通用人工智能的异构融合芯片架构“天机”(Towards artificial general intelligence with hybrid Tianjic chip architecture)》
论文地址:https://www.nature.com/articles/s41586-019-1424-8
这篇论文中介绍了清华团队的“天机”类脑芯片架构,它不单算力高、功耗低、撑持多种不合AI算法、而且采用了存算一体手艺,不需要外挂DDR,能够节约成本功耗和空间。
在论文中,研究团队描述了这种芯片若何匡助机械响应语音呼吁,识别周围世界,避开障碍并贯穿平衡。


而在附上的视频中,“天机”团队还展示了搭载该芯片的自动驾驶自行车是若何自动把握平衡、并在操场上对方针人物进行识别、跟随、自动避障。

▲清华施路平教授
施路平教授透露,此次揭橥在《自然》的论文是一个非常初步的研究,人工通用智能是一项非常具有挑战性的工作,今朝还处于起步阶段。他和团队的研究愿景是——“成长类脑角力,撑持人工通用智能,赋能各行各业”。
据他透露,今朝,团队已经启动了下一代芯片的研究,预期明年岁首可以完成研发工作。
未来,天机芯片有望安置在自动驾驶汽车和智能机械人中。

“天机”芯片手艺拆解

“天机”是一种推进人工通用智能(AGI)成长的异构融合芯片架构,连络了神经科学导向和角力机科学导向体式的优点。
在论文中,作者用一个无人自行车系统验证了这一异构融合芯片的处理能力。试验中,仅用一个芯片,无人驾驶自行车系统即可同时处理多种算法和模型,不单可以识别语音指令、实现自平衡把握,还能完成对前方行人的实时检测和跟踪,并完成自动过障、避障和平衡把握等义务。
据论文介绍,成长人工通用智能的体式首要有两种,一种基于角力机科学导向,另一种基于神经科学导向。
据负责芯片设计和算法细节的论文作者邓磊介绍,此前,市面上的深度进修加速器常日只撑持角力机科学模型,神经形态芯片只撑持神经科学模型。
两类体式依靠不合且不兼容的平台,在必然水平上延缓了人工通用智能的成长,是以需要一个可以撑持通用的基于角力机科学的人工神经收集以及神经科学启发的模型和算法的通用平台。


研究团队由此提出天机芯片(Tianjic chip),同时撑持角力机科学模型和
神经收集模型。
邓磊透露,天机芯片能做到两者都撑持,同时撑持神经科学发现的浩瀚神经回路收集和异构收集的同化建模。因为两类模型所使用的说话、角力事理、编码体式和应用场景都不沟通,实现这两种模型深度高效的融合,是天机芯片设计中最大的挑战。


天机芯片采用多核架构、可重构的构建模块和采用同化编码方案的流线型数据流,不单可以适应基于角力机科学的机械进修算法,还可以轻松实现脑启动电路和多种编码方案。
研究团队的一项首要立异是高度可重构的的统一功能核(FCore),它连络了人工神经收集和生物收集的根本构建模块——轴突、突触、树突和体细胞块。
28nm的天机芯片由156个FCores组成,面积为3.8×3.8毫米,包含大约40000个神经元和1000万个突触,可以同时撑持机械进修算法和类脑电路。


天机芯片供给跨越每秒610千兆字节(GB)的内部存储器带宽,以及运行人工神经收集的1.28 TOPS的峰值机能。
在生物启发的尖峰神经收集模式中,天机芯片实现了每瓦约650千兆每秒突触把握(GSOPS)的峰值机能。该研究团队还展示了与GPU对比的卓越机能,个中新芯片的吞吐量提高了1.6-100倍,电源效率提高了12-10000倍。


研究团队设计了一个无人驾驶自行车实验,来评估芯片整合多模态信息和做出迅速抉择的能力。
该自行车配备天机芯片和IMU传感器、摄像头、转向电机、驱动电机、调速电机、电池。自行车可以执行实时物体检测、跟踪、语音呼吁识别、骑行减速带、避障,平衡把握和抉择等义务。


研究小组斥地了各类神经收集(CNN、CANN、SNN和MLP收集)来完成每项义务。这些模型经由预演习并编程到天机芯片上,可以并行处理模型,实现不合模型之间的无缝片上通信。
在实验中,采用天机芯片的无人驾驶自行车顺利完成了所有分配的义务,这标记住加速AGI成长的伟大飞跃。


研究小组还指出:“经由随机将新变量实时引入情形中可以发生高时空复杂性,例如不合的道路前提、噪声、天色成分、多种说话、更多人等等。经由索求许可适应这些情形改变的解决方案,可以搜检对AGI至关首要的问题,比如概括、稳健性和自立进修。”

低功耗、低成本、高算力

在去年10月的安博会上,灵汐科技也向智器材展示了其110nm工艺的第一代、28nm的第二代“天机”架构的类脑芯片,主打云端智能市场。

▲第一、第二代“天机”架构类脑芯片
灵汐科技敷陈智器材,因为绕过了HBM内存手艺对AI芯片机能和成本的限制,灵汐科技的芯片与市场同类产品比起来,具备低功耗、低成本、高角力力的优势。
“天机”架构采用优化过的众核架构,由一系列核构成阵列完成神经收集的角力。在摩尔定律即将失效的今天,在现有的工艺底细上,从优化架构脱手或许是提高芯片机能最首要的手段。


据灵汐科技介绍,“天机”架构已经超越了传统的冯诺伊曼组织,不像传统架构的芯片一样在角力的时候必需与DDR进行大量的数据交互而受存储带宽的限制,使整个芯片的机能受到影响。
这也是“天机”架构芯片算力高的一个极其首要的原因。因为不用从外部导入数据,是以它的功耗对照低,也节约了成本和空间。

结语:类脑芯片,AI角力新蓝海

类脑芯片其实并不是一个新话题了。早在2014年,IBM就推出了业内首款类脑芯片TrueNorth。今朝国内外有好多公司和机构正在类脑芯片研发上投入大量精神。
据灵汐科技介绍,与当前市面上其他AI芯片架构对比,“天机”类脑芯片的首要优势有:
1、算力高;
2、功耗低;
3、存算一体,不需要外挂DDR,节约成本功耗和空间;
4、算法的撑持度无邪,既能高效撑持人工神经收集算法,又能高效撑持SNN算法;
5、扩展性好,能获得极大算力的芯片阵列,而且算力效率不会下降;
6、撑持多核重组特征,可以实现多义务并行处理。
就在今年7月16日,英特尔也发布了“Pohoiki Beach”芯片系统,该系统首要由Loihi神经拟态芯片构成,可处理深度进修义务,速度比CPU快1000倍,效率高10000倍,耗电量小100倍。


Pohoiki Beach系统由64块Loihi芯片的800万个所谓的神经元构成。Loihi芯片是英特尔公司2017年首次推出的AI芯片,是一款模拟人类大脑的神经拟态芯片。
对比于传统芯片,类脑芯片切实在功耗上具有绝对优势,完成统一个义务所消费的能源有时甚至比传统芯片节约高达1000倍。
同时类脑芯片的集成度也非常高,拿浙大推出的“达尔文”芯片来说,其面积为25平方毫米,也就是说边长只有0.5厘米,但内部却能包含500万个晶体管。
跟着行业对角力力要求越来越高,冯氏瓶颈将越来越光鲜,推翻传统架构的类脑芯片已为芯片行业开启了一扇新的大门。

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