热文清华大学研发类脑计算机

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　　清华大学研发类脑计算机
　　北京时间昨晚（10月14日）23点，清华大学计算机系张悠慧团队和精密仪器系施路平团队与合作者在《自然》（Nature）杂志发文，首次提出类脑计算完备性以及软硬件去耦合的类脑计算系统层次结构。目前，清华大学正在开发新型类脑计算机。
　　本篇题为《一种类脑计算系统层次结构》的论文首次提出类脑计算完备性以及软硬件去耦合的类脑计算系统层次结构，通过理论论证与原型实验证明该类系统的硬件完备性与编译可行性，并扩展了类脑计算系统应用范围使之能支持通用计算。类脑计算处于起步阶段，国际上尚未形成公认的技术标准与方案，这一成果填补了空白，利于自主掌握新型计算机系统核心技术。《自然》杂志的审稿人认为这是一个新颖的观点，并可能被证明是神经形态计算领域以及对人工智能研究的重大发展。
　　清华大学计算机科学与技术系研究员张悠慧：类脑计算完备性这个概念的提出，就是相当于帮助我们去界定类脑计算系统它能做什么，它功能的边界在什么地方。那么类脑计算系统层次结构就是能够帮助我们去实现，比如我们将来进行类脑计算开发的时候，软件开发人员、研究人员和硬件开发人员、研究人员他们能够相对比较独立地去做好自己专业的工作。
　　类脑计算，是借鉴生物神经系统信息处理模式和结构的计算理论、体系结构、芯片设计以及应用模型与算法的总称。其重要性正如欧盟人脑旗舰研究计划项目所指出的：在未来10到20年内，谁要引领世界经济，谁就必须在这个领域领先。
　　放松了对系统计算过程和精度的约束
　　相对于通用计算机，这一定义放松了对系统计算过程和精度的约束。团队进一步提出相应的类脑计算机层次结构和确保类脑计算完备性的硬件原语（相当于通用处理器的机器指令）来充分利用这一新完备性带来的优势。该结构具有三个层次：图灵完备的软件模型；类脑计算完备的硬件体系结构；位于两者之间的编译层；并设计构造性转化算法将任意图灵可计算函数转换为类脑计算完备硬件上的模型。
　　近年来，清华类脑计算研究中心提出了符合脑科学基本规律的新型类脑计算架构异构融合的天机类脑计算芯片架构，可同时支持计算机科学和神经科学的神经网络模型，发挥它们各自的优势。目前天机芯已发展到第三代，为学界提供了一个发展人工通用智能的平台和思路，将促进人工通用智能研究、赋能各行各业。
　　其中，第一代天机芯于2015年6月成功流片，该芯片首次将人工神经网络和脉冲神经网络进行异构融合，同时兼顾技术成熟并被广泛应用的深度学习模型与未来具有巨大前景的计算神经科学模型。
　　第二代天机芯即为发表于去年8月1日《自然》封面文章上的成果，具有高速度、高性能、低功耗的特点。
　　目前，中心正在开发第三代天机芯以及新型类脑计算机。而基于现有天机芯的天机类脑计算机是一款能够满足类脑智能应用需求的普适类脑计算系统，主要包括系统架构、类脑处理器单元、软件工具链、输入输出子系统、类脑计算机加载测试环境等，一代样机可以对36路异步视频输入进行1000帧秒的实时数据处理。
　　神经形态完备的三层结构
　　这项研究中提出了神经形态完备性的概念。这是一种类脑计算完备性的定义，与通用的图灵完备性类似，定义通用机器和语言的要求。定义提出，如果一个类脑系统能够以规定的准确度执行一组给定的基本操作，那么它就是神经形态完备的。这与图灵完备性有所不同。
　　在图灵完备性中，只有当一个系统为一组给定的基本运算提供了一个精确且等价的结果时，才可以将其定义为完备。而在所提出的神经形态完备框架中的基本运算，包括两个已知的加权和运算，以及元素整流线性运算，这使得硬件系统能够同时支持脉冲和非脉冲人工神经网络。
　　新定义降低了系统对神经形态硬件的完备性要求，使得不同硬件和软件设计之间的兼容性更易实现。新的层次结构的一个重要特点是，提出了完整的连续性，根据类脑系统能够执行基本操作的精度，接受不同级别的算法性能。
　　完整的连续性还允许算法的不同实现路径在同一硬件上运行。例如，探索如何权衡算法精度与芯片尺寸，以降低功耗。
　　提出类脑计算完备性概念为何重要？
　　类脑计算，是借鉴生物神经系统信息处理模式和结构的计算理论、体系结构、芯片设计以及应用模型与算法的总称。
　　关于其重要性，欧盟人脑旗舰研究计划项目所指出：在未来10到20年内，谁要引领世界经济，谁就必须在这个领域领先。
　　但近年来类脑计算领域在飞速发展的同时，却缺乏对此类基础问题的研究。为此，清华研究团队提出了类脑计算完备性（也称为神经形态完备性）概念，并且设计了相应的类脑计算机层次结构，进行了理论验证。
　　通俗来讲，‘完备性’可以回答系统能够完成什么、功能边界在哪里等问题。研究完备性，可以为软硬件系统的解耦合、划分不同研究领域间的任务分工与接口提供理论基础，我们的研究聚焦完备性理论研究，先回答基本的问题。清华计算机系研究员张悠慧说。
　　对于该项成果，《自然》杂志的一位审稿人评价，这是一个新颖的观点，并可能被证明是神经形态计算领域以及对人工智能的追求的重大发展。计算机体系结构专家、华中科技大学计算机学院教授金海评价此项研究在类脑计算系统领域做出了基础性、原创性的贡献，有利于自主掌握新型计算系统软硬件核心技术。
　　此次论文的共同第一作者为清华计算机系研究员张悠慧、博士后渠鹏、博士生季宇、精仪系博士生张伟豪。共同通讯作者为张悠慧与施路平教授。
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