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近年來(lái)，全球許多研究團(tuán)隊(duì)一直在開(kāi)發(fā)受人腦啟發(fā)的計(jì)算技術(shù)，例如深度學(xué)習(xí)算法。雖然這些技術(shù)中的一些被認(rèn)為在廣泛的應(yīng)用中很有前途，但是常規(guī)硬件并不總是支持其計(jì)算負(fù)荷，因此會(huì)限制其性能。

為了克服現(xiàn)有硬件的局限性并確保以大腦為靈感的計(jì)算技術(shù)獲得最佳結(jié)果，可能的解決方案需要?jiǎng)?chuàng)建新的電子組件，以更好地反映人腦的結(jié)構(gòu)。一類(lèi)神經(jīng)啟發(fā)的計(jì)算芯片是專(zhuān)門(mén)為模仿人類(lèi)和其他動(dòng)物的大腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)的人工智能（AI）應(yīng)用而設(shè)計(jì)的。

中國(guó)清華大學(xué)的研究人員回顧了神經(jīng)啟發(fā)式計(jì)算芯片設(shè)計(jì)的最新進(jìn)展，以了解迄今為止取得的進(jìn)展并確定仍需克服的挑戰(zhàn)。他們發(fā)表在《自然電子》上的評(píng)論文章還概述了一系列共同設(shè)計(jì)原則，這些原則可以為新的神經(jīng)啟發(fā)性電路，設(shè)備和算法的開(kāi)發(fā)提供信息。

進(jìn)行這項(xiàng)研究的研究人員之一華強(qiáng)強(qiáng)（Huaqiang Wu）對(duì)TechXplore表示：“這篇論文的想法來(lái)自我們先前設(shè)計(jì)神經(jīng)啟發(fā)性計(jì)算芯片的嘗試?！?“在過(guò)去的研究中，我們發(fā)現(xiàn)很難在單個(gè)級(jí)別（例如設(shè)備或電路級(jí)別）上優(yōu)化這些芯片的性能，并且需要使用涵蓋廣泛領(lǐng)域的協(xié)同設(shè)計(jì)策略來(lái)優(yōu)化此類(lèi)芯片。從設(shè)備到算法的各種元素?！?/p>

Wu和他的同事在他們的新論文中仔細(xì)研究了神經(jīng)啟發(fā)性計(jì)算芯片設(shè)計(jì)的最新發(fā)展，并反思了從他們?cè)谠擃I(lǐng)域的努力中學(xué)到的一些經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。此外，他們概述了一組基準(zhǔn)測(cè)試指標(biāo)和共同設(shè)計(jì)原則，可以為其他嘗試開(kāi)發(fā)這些芯片的人提供幫助。

Wu說(shuō)：“我們希望我們的工作能夠幫助非專(zhuān)業(yè)讀者找到更多有關(guān)神經(jīng)啟發(fā)性計(jì)算芯片的信息，同時(shí)也促進(jìn)該研究領(lǐng)域的更大發(fā)展?！?“我們主要研究了神經(jīng)啟發(fā)的計(jì)算芯片在支持算法，增強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或人工（深度）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的潛力?！?/p>

Wu和他的同事們強(qiáng)調(diào)了工程師在評(píng)估神經(jīng)啟發(fā)型計(jì)算芯片的有效性時(shí)可以重點(diǎn)關(guān)注的四個(gè)指標(biāo)：計(jì)算密度，能效，計(jì)算精度和片上學(xué)習(xí)能力。

在回顧過(guò)去的研究時(shí)，研究人員觀察到這些指標(biāo)對(duì)于神經(jīng)啟發(fā)性計(jì)算芯片的設(shè)計(jì)和優(yōu)化最為關(guān)鍵，因?yàn)樗鼈冏钅艽硇酒莫?dú)特功能及其與傳統(tǒng)芯片相比的潛在優(yōu)勢(shì)。例如，計(jì)算密度（一種反映芯片面積效率的指標(biāo)）最終使工程師能夠確定芯片一次可以存儲(chǔ)多少信息，以及它們的內(nèi)存是否足以運(yùn)行大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

除了概述評(píng)估大腦啟發(fā)性芯片的重要指標(biāo)外，Wu和他的同事還介紹了一套共同設(shè)計(jì)原則，這些原則可以為該領(lǐng)域的未來(lái)研究提供參考。這些原則主要基于其過(guò)去的研究發(fā)現(xiàn)和觀察結(jié)果。

吳說(shuō)：“我們認(rèn)為，我們提出的協(xié)同設(shè)計(jì)工具是我們研究中最重要的部分。” “在實(shí)際的神經(jīng)啟發(fā)式計(jì)算芯片設(shè)計(jì)中，如果沒(méi)有這種協(xié)同設(shè)計(jì)工具，就很難獲得高性能的芯片。例如，可用作突觸存儲(chǔ)器的非易失性存儲(chǔ)器（NVM）設(shè)備通常具有固有的功能。非理想狀態(tài)和這些非理想狀態(tài)會(huì)降低芯片的性能，但是要降低器件級(jí)別的非理想狀態(tài)，需要付出很多努力，而且我們無(wú)法完全消除它們，因此我們的協(xié)同設(shè)計(jì)工具可以幫助優(yōu)化芯片的性能不僅在設(shè)備級(jí)，而且在電路或系統(tǒng)級(jí)。”

他們的評(píng)論文件最終可以作為試圖開(kāi)發(fā)受大腦啟發(fā)的芯片的工程師的總體路線(xiàn)圖。同時(shí)，Wu和他的同事正計(jì)劃制定其他指南，以加快和促進(jìn)人工智能（AI）和神經(jīng)啟發(fā)性電子學(xué)領(lǐng)域的研究。

Wu說(shuō)：“在未來(lái)的研究中，我們可以將設(shè)計(jì)神經(jīng)啟發(fā)性計(jì)算芯片分為兩部分?！?“在設(shè)備制造和技術(shù)集成部分，我們將優(yōu)化設(shè)備性能，制造新的神經(jīng)啟發(fā)設(shè)備，并探索三維神經(jīng)啟發(fā)計(jì)算芯片。另一方面，在芯片和系統(tǒng)部分，我們將開(kāi)發(fā)共同設(shè)計(jì)工具并設(shè)計(jì)通用的神經(jīng)啟發(fā)計(jì)算芯片，尤其是基于NVM的內(nèi)存計(jì)算芯片。”