IBM展示“大脑”芯片 内置100万个数字神经元

2016-09-25 11:32:17     作者:易静      来源:腾讯数码

标签: IBM 数字 TrueNorth

每一颗TrueNorth芯片拥有100万个神经元,2.56亿突触,它们通过电路彼此联系。

腾讯数码讯(易静)研发一台计算机,让它像人类一样做决策,拥有人类一样的智力,这是IBM正在考虑的事,现在它朝着目标前进了一大步。

IBM开发了一款名叫TrueNorth的芯片,它可以模拟人类大脑的功能。IBM正在测试芯片,借此证明它与现有计算机相比有多快、有多节能。

正面对决结果让人印象深刻。IBM表示,TrueNorth可以调用深度学习技术,通过关联分析和判断可能性做决策,像人类大脑一样。与拥有相同目的的其它计算机相比,新计算机消耗的能源更少。

IBM在博客中表示,TrueNorth芯片具备学习和计算能力,它创造了一种可能能,我们可以将智力嵌入所有的计算设备中,包括物联网、智能手机、机器人、汽车、云计算、超级计算。

今年早些时候,IBM曾经展示过芯片,当时芯片装进了一台名叫NS16e的计算机中,它是模仿人类大脑开发的。计算机可以识别图片、语音和模式,这些功能是通过处理单元的神经网络进行的。

人类大脑有1000亿个神经元,它们可以通过数万亿个神经节点(突触)彼此沟通。其中,视皮质可以识别视觉信息,其它部分负责运动机能。

和大脑一样,NS16e拥有“数字神经元”,只是数量少很多,系统中包括了16颗TrueNorth芯片。每一颗TrueNorth芯片拥有100万个神经元,2.56亿突触,它们通过电路彼此联系。NS16e安装了重新设计的内存、计算和通信子系统,可以进行数据处理,能耗低很多。

IBM曾经表示,TrueNorth处理器可以按每秒1200-2600帧的速度给图片数据分类,消耗的能源只有25-275毫瓦。处理器还可以识别图片模式,这些图片是用50-100个摄像头生成的,每秒24帧。如果将芯片安装到手机中,它也可以具备这种能力,几天不用充电。

和今天的服务器相比,新芯片能耗低很多,今天的服务器依赖于传统芯片,比如GPU、CPU、FPGA,企业用这些组件来识别图片和语音。Facebook、谷歌、微软、百度用深度学习技术进行学习,通过解析与图片、语音识别有关的答案来学习。这些深度学习系统一般是由GPU驱动的,功率超过150瓦。

TrueNorth拥有算法和深度学习模型,包括识别模式,可以将过去和现有数据关联起来。IBM为不同的深度学习模型开发了相对应的算法,但是芯片可以应用于现有系统,比如MatConvNet。从本质上讲,开发者可以用MatConvNet开发学习模型,TrueNorth负责后台处理工作。开发者没有必要直接接触TrueNorth。

IBM的策略和早期的游戏开发有点类似,最开始时程序员并不接触GPU,因为大多人并不知道如何利用芯片的功能。最近,Vulkan替换了OpenGL API,将GPU功能直接展示给程序员看,如此一来,他们就可以更好利用芯片的功能。

深度学习的潜力已经在无人驾驶汽车上得到体现,强大的计算机引导汽车安全行进,正确识别信号、车道、其它对象。和汽车、服务器中的芯片一样,TrueNorth会在每一个神经元上进行低级处理,然后将结果汇总,从而识别图像中的对象,或者识别一种声音。Nvidia、英特尔的芯片也采用了相同的技术,但是它们的芯片能耗比TrueNorth高了很多。

目前TrueNorth芯片仍然处在发展初期。IBM计划研发一台计算机,它安装TrueNorth芯片,规格跟人类大脑相当,但是IBM面临一定的挑战,主要是因为这台计算机太庞大,要开发算法和应用有些困难。

从2004年开始IBM就在研发大脑式芯片,2009年,计算机已经可以模拟猫的大脑。2011年IBM开发出原型芯片,它拥有256个数字神经元,具有模式识别能力。如果要真正开发一台计算机,让它模拟人类大脑,还要等很长的时间。

IBM还在开发量子计算机,它可以替代现有PC和服务器,现有设备采用的设计已经很老了,用了几十年。还有一些企业和机构也在开发可以模拟人脑的芯片,比如惠普企业(Hewlett Packard Enterprise)、斯坦福大学、德国海德堡大学、英国曼彻斯特大学。

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来源:pcworld

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