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自動(dòng)化所研發(fā)脈沖動(dòng)態(tài)計(jì)算的毫瓦級(jí)超低功耗異步感算一體類腦芯片
  • 點(diǎn)擊數(shù):1311     發(fā)布時(shí)間:2024-05-30 19:40:49
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人腦能夠運(yùn)行非常復(fù)雜且龐大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),總功耗卻僅為20瓦,遠(yuǎn)小于現(xiàn)有的人工智能系統(tǒng)。因此,在算力比拼加速,能耗日益攀升的今日,借鑒人腦的低功耗特性發(fā)展新型智能計(jì)算系統(tǒng)成為極具潛力的方向。

 人腦能夠運(yùn)行非常復(fù)雜且龐大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),總功耗卻僅為20瓦,遠(yuǎn)小于現(xiàn)有的人工智能系統(tǒng)。因此,在算力比拼加速,能耗日益攀升的今日,借鑒人腦的低功耗特性發(fā)展新型智能計(jì)算系統(tǒng)成為極具潛力的方向。 

  近日,中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所李國齊、徐波課題組與時(shí)識(shí)科技公司等單位合作設(shè)計(jì)了一套能夠?qū)崿F(xiàn)動(dòng)態(tài)計(jì)算的算法-軟件-硬件協(xié)同設(shè)計(jì)的類腦神經(jīng)形態(tài)SOCSystem on Chip)系統(tǒng)Speck(1) ,展示了類腦神經(jīng)形態(tài)計(jì)算在融合高抽象層次大腦機(jī)制時(shí)的天然優(yōu)勢,相關(guān)研究在線發(fā)表于《自然·通訊》(Nature Communications)。 

  該研究提出了神經(jīng)形態(tài)動(dòng)態(tài)計(jì)算的概念,通過設(shè)計(jì)了一種類腦神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)Speck來實(shí)現(xiàn)基于注意力機(jī)制的動(dòng)態(tài)計(jì)算,在硬件層面做到沒有輸入,沒有功耗,在算法層面做到有輸入時(shí),根據(jù)輸入重要性程度動(dòng)態(tài)調(diào)整計(jì)算,從而在典型視覺場景任務(wù)功耗可低至0.7豪瓦,進(jìn)一步挖掘了神經(jīng)形態(tài)計(jì)算在性能和能效上的潛力。 

  Speck是一款異步感算一體類腦神經(jīng)形態(tài)SoC,采用全異步設(shè)計(jì),在一塊芯片上集成了動(dòng)態(tài)視覺傳感器(DVS相機(jī))和類腦神經(jīng)形態(tài)芯片,具有極低的靜息功耗(僅為0.42豪瓦)。Speck能夠以微秒級(jí)的時(shí)間分辨率感知視覺信息,以全異步方式設(shè)計(jì)拋棄了全局時(shí)鐘控制信號(hào),避免時(shí)鐘空翻帶來的能耗開銷,僅在有事件輸入時(shí)才觸發(fā)稀疏加法運(yùn)算。 

  針對(duì)脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SNN)在更高層面,比如時(shí)間維度中不能根據(jù)輸入難易度調(diào)整其脈沖發(fā)放等動(dòng)態(tài)失衡問題,該研究基于注意力機(jī)制的神經(jīng)形態(tài)脈沖動(dòng)態(tài)計(jì)算框架(2) ,在多種粒度上實(shí)現(xiàn)對(duì)不同的輸入進(jìn)行有區(qū)分地動(dòng)態(tài)響應(yīng);同時(shí)Speck軟件工具鏈Sinabs編程框架支持動(dòng)態(tài)計(jì)算SNN算法訓(xùn)練和部署。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,注意力機(jī)制可使得SNN具備動(dòng)態(tài)計(jì)算能力,即根據(jù)輸入難易度調(diào)整其脈沖發(fā)放模式解決動(dòng)態(tài)失衡問題,在顯著降低功耗的同時(shí),提升任務(wù)性能。在DVS128 Gesture數(shù)據(jù)集上,融合脈沖動(dòng)態(tài)計(jì)算的Speck在任務(wù)精度提升9%的同時(shí),平均功耗由9.5毫瓦降低至3.8毫瓦(圖3)。 

  該工作的實(shí)踐證實(shí)高、低抽象層次大腦機(jī)制的融合能進(jìn)一步激發(fā)類腦計(jì)算潛力,為未來將大腦進(jìn)化過程中產(chǎn)生的各種高級(jí)神經(jīng)機(jī)制融合至神經(jīng)形態(tài)計(jì)算提供積極啟發(fā)。 

  相關(guān)工作得到了國家杰出青年科學(xué)基金、北京市杰出青年基金、國家自然科學(xué)基金委重點(diǎn)項(xiàng)目、區(qū)域創(chuàng)新聯(lián)合重點(diǎn)項(xiàng)目等項(xiàng)目的支持。 

圖1.類腦神經(jīng)形態(tài)SOC系統(tǒng)Speck設(shè)計(jì)框架


2.人腦中的注意力機(jī)制 

3.融合了注意力脈沖動(dòng)態(tài)計(jì)算的Speck 

     論文地址:https://www.nature.com/articles/s41467-024-47811-6 


來源:中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所

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