近日,中国科学院自动化研究所消息,该所李国齐、徐波研究员团队与合作者共同研发出一套能够实现动态计算的算法-软件-硬件协同设计的、低功耗的类脑神经形态系统级芯片Speck,展示出类脑神经形态计算在融合高抽象层次大脑机制时的天然优势,相关研究成果在线发表于《自然-通讯》杂志。
论文通讯作者李国齐研究员介绍说,人脑能够运行非常复杂且庞大的神经网络,总功耗却仅为20瓦,远小于现有的人工智能系统。因此,在算力比拼加速,能耗日益攀升的今日,借鉴人脑的低功耗特性发展新型智能计算系统成为极具潜力的方向。
在本项研究中,合作团队提出“神经形态动态计算”的概念,通过设计一种类脑神经形态芯片Speck来实现基于注意力机制的动态计算,在硬件层面做到“没有输入,没有功耗”,在算法层面做到“有输入时,根据输入重要性程度动态调整计算”,从而在典型视觉场景任务功耗可低至0.7毫瓦,进一步挖掘出神经形态计算在性能和能效上的潜力。
Speck芯片的全异步设计是通过在一块芯片上集成动态视觉传感器(DVS相机)和类脑神经形态芯片来实现的。这种设计抛弃了全局时钟控制信号,避免了时钟空翻带来的能耗开销。
具体来说,Speck芯片采用全异步设计,这意味着它不依赖于传统的全局时钟来同步各个组件的工作,而是通过事件驱动的方式进行操作。也就是说,只有在有事件输入时,芯片才会触发计算,从而大幅度降低了静息功耗。
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