【今日头条】清华大学推出全球首款异构融合类脑芯片“天机芯”

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        现阶段,成长人工通用智能的体式首要有两种:一种是以神经科学为底细,尽量模拟人类大脑;另一种是以角力机科学为导向,让角力机运行机械进修算法。二者各有优瑕玷,今朝将两者融合被公认为最佳解决方案之一。成长一个二者融合的角力平台将是鼓动融合的一个关键。近日,清华大学在该领域研究取得新的打破:全球首款异构融合类脑角力芯片——“天机芯”推出, 由该芯片驱动的的“无人驾驶自行车”登上了最新一期Nature封面!

        这项研究由依托邃密仪器系的清华大学类脑角力研究中心施路平教授团队进行,演示了一辆由新型人工智能芯片驱动的自动驾驶自行车。基于此研究功能的论文“面向人工通用智能的异构天机芯片架构”(Towards artificial general intelligence with hybrid Tianjic chip architecture)作为封面文章登上了8月1日《自然》(Nature),实现了中国在芯片和人工智能两大领域《自然》论文零的打破。   

        这种同化芯片被命名为“天机芯”(Tianjic),有多个高度可重构的功能性核,可以同时撑持机械进修算法和现有类脑角力算法。研究人员用一个自动行驶自行车系统验证了这一同化芯片的处理能力。这是一个异构可扩展人工通用智能斥地演示平台,行使一块天机芯片,展示了自行车的自平衡、动态感知、方针探测、跟踪、自动避障、过障、语音懂得、自立抉择等功能。

        试验中,无人自行车不单可以识别语音指令、实现自平衡把握,还能对前方行人进行探测和跟踪,并自动避障。施路平教授透露,这只是非常初步的一个研究,但这项研究或能为面向人工通用智能角力平台的进一步成长起到促进浸染。

        一般认为,实现通用人工智能(AGI)有两条路:拜别为角力机科学导向和神经科学导向。因为这两条路的思路、理念和实现方案存在根基不同,拜别依靠于不合斥地平台,彼此互不兼容,这给AGI手艺的斥地造成很大阻碍。今朝迫切需要一个同时撑持两种体式的通用平台。施路平团队斥地的“天机芯”(Tianjic芯片)就做到了这一点,可以为AGI手艺供给一个同化协同的斥地平台。

图1 Tianjic芯片和测试板

        Tianjic芯片采用众核架构、可重构功能核模块和同化编码方案的类数据流把握模式,不单可以适应基于角力机科学的机械进修算法,还可以轻松实现受大脑事理启发的神经角力模型和多种编码方案。

图2 天机异构融合类脑角力架构

        仅用一个芯片,就可以在无人驾驶自行车系统中同时处理多种算法和模型,实实际时方针检测、跟踪、语音把握、避障和平衡把握。这一研究估量可以为通用性更高的硬件平台成长斥地新的道路,促进AGI手艺的斥地。 

        鉴于今朝机械进修和神经科学的提高,AGI系统至少应具有以下特征:

        (1)能够撑持在神经收集中进行雄厚的空间、时间和时空关系的表达。

        (2)撑持分层、多粒度和多域收集拓扑架构,不限于某一专门的收集组织。

        (3)撑持各类模型,算法和编码方案。

        (4)撑持多个专用神经收集的交织合作,这些神经收集或许是为并行处理不合义务而设计的。

        这些特征需要在一个通用化的平台中高效地运行,即能够在统一框架中实现对主流的人工神经收集(ANN)以及受神经科学启发的模型和算法的撑持。

 

图3 实现AGI斥地的同化路线

        为了撑持这些功能,团队斥地了一种跨范式角力平台,可以适应面向角力机科学和神经科学的神经收集(图3),兼容各类神经模型和算法,尤其是基于生物学的(如脉冲神经收集,即SNN)要素。常日,ANN和SNN在信息透露、角力事理和记忆组织方面具有不合的建模体式(如图4a所示)。二者最大的不同是,ANN以准确的多位值来处理信息,而SNN使用二进制脉冲序列。ANN神经元和SNN神经元之间的实现对照如图4b所示。 

        另一方面,ANN和SNN神经元之间也存在一些相似之处,这就为模型间的融合留下了空间。经由对ANN和SNN的神经收集模型进行具体对照,将角力模型解析并对应到相关的神经元功能模块上 - 即轴突、突触、树突和胞体,从而构建一个跨范式的统一神经元方案(如图4c所示)。团队设计了同时适用两种方案的突触和树突,而轴突和体细胞经由自力重构来改变功能。 

图4 Tianjic芯片设计示意图

        图4d是一个完整的单功能核(FCore)示意图,包括轴突、突触、树突、胞体和路由部门。为了实现深度融合,几乎整个FCore都可以从新设置,以便在不合模式下实现高行使率。FCore能够涵盖大多数ANN和SNN使用的线性积分和非线性变换把握。该芯片上的FCores以二维2D网格体式排列,如图2e和2f所示。 

        Tianjic芯片和其后端构造图如图5a所示。芯片由156个FCore组成,包含大约40000个神经元和1000万个突触。Tianjic芯片采用28纳米半导体工艺制造,面积为3.8×3.8平方毫米。每个自力模块占用的芯片面积,包括轴突,电流,旗子,路由器,把握器和其他芯片开销,如图5b所示。因为资源可以频频使用,用以兼容SNN和ANN模式的区域仅占总面积的3%摆布。FCore的功耗分化如图3c所示。

图5 芯片评估和建模摘要示意图

        Tianjic能够撑持多种神经收集模型,包括基于神经科学的收集(如SNN,以及基于生物学启发的神经收集)和基于角力机科学的收集(如MLP,CNN和RNN等)。图3d所示为在Tianjic芯片上测试不合收集模型与通用处理单元的测试事实。 

        如图5e所示,具有树突中继的同化神经收集可打破传统神经形态芯片Fan in/fan out的限制,避免SNN收集的精度损失(+11.5%)。采用这种同化模式增加的额外开销小到可以忽略不计,因为Tianjic可以自然地在FCore中实现异构转换。使用Tianjic还可以索求更具生物学意义的认知模型(如图3f所示)。

        为了证实构建类脑跨范式智能系统的可行性,团队行使无人驾驶自行车成长了一个异构可扩展人工通用智能斥地展示平台,在一块Tianjic芯片内并行安置并同时运行多个专用收集。实验中的自行车配备了多种算法和模型,能够执行实时物体检测、跟踪,语音呼吁识别、加速、减速、隐匿障碍、把握平衡和抉择等义务。 

        要实现这些义务,需要战胜三个首要挑战:首先,在室外自然情形中成功检测并平滑跟踪移动方针、跨越减速带,并在需要时自动避开障碍物。第二,需实时响应平衡把握、语音呼吁和视觉感知发生实时电机把握旗子,以贯穿自行车在正确的倾向上运动。第三,实现多种信息的集成处理和快速抉择。

图6:基于Tianjic芯片多模型整合平台的无人驾驶自行车各项测试事实

        为了完成这些义务,团队斥地了几个神经收集,包括用于图像处理和物体检测的CNN,用于人类方针跟踪的CANN,用于语音呼吁识其余SNN,用于姿态平衡和倾向把握的MLP,还有效于抉择把握的同化收集。 

        因为芯片的涣散式架构和随意路由拓扑,Tianjic芯片平台可以实现所有神经收集模型的并行化运行,并实现多个模型之间的无缝通信,使自行车能够顺利完成这些义务。图6c浮现响应不合语音呼吁的输出旗子。 

        图6d浮现自行车在跟踪、避障和和“S形”曲线行进时的输出把握旗子。图6e为基于物理量度的不合速度下的车辆姿态和转向把握的进修景遇。 

        Tianjic芯片可以同时撑持基于角力机科学的机械进修算法和基于神经科学的生物学模型,可以自由地集成各类神经收集和同化编码方案,实现多收集之间的无缝通信,包括SNN和ANN。 

        本文介绍了一种新颖的类脑角力的芯片架构,经由将交叉范式模型和算法集成到一个平台上来实现无邪性和扩展性。进展这一研究功能能够加速AGI的成长,鼓动新的实际应用的成长。



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