神经形态计算 - 神经形态芯片

神经形态芯片是专为神经形态系统设计的芯片，旨在展现人脑的架构和功能。这些芯片能够以低功耗执行复杂任务，例如实时模式识别、感觉处理和自适应学习。在本节中，我们将详细概述神经形态芯片、其组件、功能和示例。

神经形态芯片的组件

神经形态芯片主要包含三个组件：

• 人工神经元：这些组件模拟生物神经元的行为。当超过特定阈值时，它将处理传入信号并产生输出脉冲。
• 人工突触：神经形态芯片包含突触，用于连接多个神经元以传输信号。学习过程发生在这些突触调整其强度时。
• 可塑性机制：与大脑中的突触可塑性一样，神经形态芯片具有允许突触根据学习过程加强或减弱的机制。

神经形态芯片的功能

• 低功耗：神经形态芯片的设计旨在以最小的能量消耗运行。
• 并行性：神经形态芯片可以同时处理多个计算，就像人脑并行处理许多感觉输入一样。
• 可扩展性：根据需要，这些芯片可以扩展到包含数百万个神经元和突触。
• 事件驱动处理：神经形态芯片设计用于事件驱动计算，这意味着神经元仅在外部输入触发时才处理数据。
• 适应和学习：神经形态芯片可以根据新信息动态调整其突触权重和神经元阈值。

神经形态芯片的示例

• 英特尔 Loihi：一种神经形态芯片，拥有超过 13 万个人工神经元和 1.3 亿个突触。Loihi 支持片上学习，可以处理复杂的任务，例如感觉处理和物体识别。
• IBM TrueNorth：这是最早的神经形态芯片之一。IBM 的 TrueNorth 包含一百万个神经元和 2.56 亿个突触，旨在模仿人脑的并行处理能力，同时使用极低的功耗。
• BrainChip Akida：一种为边缘计算应用而设计的高级神经形态芯片。它擅长模式识别、实时适应和传感器数据处理。它用于自动驾驶和机器人技术等任务。