神经形态计算 - 简介

神经形态计算机比传统计算机更快、更智能，因为它采用与人脑相同的架构。在本节中，我们将讨论神经形态计算机的详细概述、必要性和特性。

什么是神经形态计算？

神经形态计算是设计和构建受人脑架构和功能启发的计算系统。这种设计包括处理和内存都被神经元和突触作为一个单元来控制。另一方面，传统计算机由CPU和内存的单独部分组成。

神经形态计算机的需求

要理解对神经形态计算机的需求，首先让我们了解传统冯·诺依曼计算机的缺点。

传统的冯·诺依曼计算机依赖于顺序处理架构，其中CPU和内存是独立的实体。这导致了一些重要的限制

• 内存瓶颈：CPU和内存之间不断的数据传输会造成瓶颈，降低处理速度并增加功耗。
• 高功耗：冯·诺依曼架构由于顺序处理数据而需要更多电力，导致效率低下，尤其是在大规模数据处理和实时应用中。
• 缺乏并行性：传统系统顺序处理任务，这限制了它们同时处理多个复杂操作的能力，而人脑可以做到这一点。
• 适应性有限：冯·诺依曼计算机无法轻松适应或从新数据中学习，而无需显式重新编程，这使得它们对于需要持续学习或模式识别的任务效率低下。

神经形态计算机旨在克服这些限制。通过模仿人脑的架构，它们提供更高的效率、实时处理以及执行模式识别、决策和从非结构化数据中学习等复杂任务的能力。

神经形态计算机的关键特性

• 节能：神经形态系统通过利用事件驱动处理（仅在必要时激活神经元）比传统计算系统消耗的能量少得多。
• 实时处理：神经形态架构擅长实时处理大量数据，这对于机器人和传感器系统等应用至关重要。
• 并行处理：与大脑一样，神经形态计算机可以同时处理许多操作，使它们能够比顺序工作的传统系统更快地处理信息。
• 自适应学习：这些系统可以从环境中学习并随着时间的推移进行适应，使它们能够在无需显式重新编程的情况下提高任务性能。
• 容错性：由于其分散式架构，神经形态计算机天生更强大且更具容错性，从而减少了单个组件故障的影响。

神经形态计算硬件

神经形态硬件使用能够像生物神经元和突触一样工作的特殊组件构建。这些系统可以与人脑的计算效率、速度和适应性相媲美。神经形态硬件可以大致分为

• 神经形态芯片：定制设计的芯片，例如IBM的TrueNorth和英特尔的Loihi，旨在复制神经元和突触的行为，以低功耗运行。
• 神经形态传感器：像生物感觉器官一样工作的传感器，通过生成稀疏的异步数据，更自然地与神经形态处理器交互。例如，事件驱动相机和触觉传感器。
• 基于忆阻器的系统：忆阻器是一种双端电组件，它调节电路中的电流，并记住已通过它的电荷量。基于忆阻器的硬件为神经形态计算机提供了高速数据存储和处理能力。

神经形态计算芯片

神经形态芯片是基于硬件的神经形态计算的核心。一些最著名的神经形态芯片包括：

• IBM TrueNorth：一种设计为以极低功耗运行的神经形态芯片，TrueNorth包含超过一百万个神经元和2.56亿个突触。它针对实时感官数据处理和认知任务进行了优化。
• 英特尔 Loihi：Loihi是另一种模拟大脑可塑性的神经形态芯片。它支持片上学习，这意味着它可以根据数据进行学习和适应，而无需重新训练或基于云的处理。
• SynSense DYNAP-SE：这是另一个生物启发的低功耗神经形态处理器，用于机器人、无人机和边缘设备等应用。

神经形态计算机的应用

神经形态计算机正在被开发用于一系列需要高效实时处理、适应性和功耗效率的应用。一些关键领域包括：

• 机器人技术：神经形态系统可以实时处理传感器数据，使其成为需要快速有效地与其环境交互的自主机器人的理想选择。
• 医疗保健：神经形态系统正在被探索用于医疗设备，例如用于脑机接口的神经植入物和能够实时响应神经信号的假肢。
• 智能传感器：神经形态系统可以与传感器集成，以创建在本地处理信息的智能设备，从而减少将数据发送到云的需求，从而节省时间和能源。
• 人工智能：神经形态计算可以增强人工智能能力，尤其是在需要实时学习、模式识别和决策的应用中。
• 自动驾驶汽车：神经形态芯片可以用于自动驾驶汽车，以实时处理来自摄像头、激光雷达和其他系统的传感器输入，从而提高车辆的决策和反应速度。