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清華“天機(jī)芯”登上《自然》封面!明年初下一代芯片誕生
信息化觀察網(wǎng) 2019-08-01 16:02:28

8月1日,清華大學(xué)類腦計(jì)算研究中心施路平團(tuán)隊(duì)研發(fā)的“天機(jī)芯”(Tianjic)登上了《自然》(Nature)封面。封面標(biāo)題為《雙重控制》(Dual Control),作為人工通用智能(AGI,Artificial General Intelligence)領(lǐng)域的一個(gè)重磅應(yīng)用案例進(jìn)行了展示。這也實(shí)現(xiàn)了中國(guó)在芯片和人工智能兩大領(lǐng)域《自然》論文零的突破。

(圖源:Nature)

這篇名為《面向人工通用智能的異構(gòu)天機(jī)芯片架構(gòu)》(Towards artificial general intelligence with hybrid Tianjic chip architecture)的論文介紹了一款新型人工智能芯片,它結(jié)合了類腦計(jì)算基于計(jì)算機(jī)科學(xué)的人工智能,是世界首款異構(gòu)融合類腦芯片

由于其本身的巨大挑戰(zhàn)性,近年來(lái)不少AI專家認(rèn)為,人工通用智能(AGI)只是一個(gè)牽強(qiáng)附會(huì)的想象,而少數(shù)一些人則在求索不倦的過(guò)程中獲得了靈感。在去年11月舉行的AI Frontiers會(huì)議上,非營(yíng)利性人工智能研究公司——OpenAI創(chuàng)始人兼研究總監(jiān)Ilya Sutskever表示:“我們(OpenAI)在過(guò)去幾年中已經(jīng)回顧了該領(lǐng)域的進(jìn)展。我們的結(jié)論是,近期AGI應(yīng)該被認(rèn)為是一種很大的可能性。”今年7月,微軟才剛剛宣布向OpenAI投資10億美元研發(fā)人工通用智能,可見(jiàn)其看好和支持的態(tài)度。

當(dāng)前,人工智能芯片代表性工作可概括為兩個(gè)主流方向:深度學(xué)習(xí)加速器 (支持人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)) 和類腦芯片(主要支持脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))。然而,每種方法都需要自己獨(dú)特且不兼容的平臺(tái),難以發(fā)揮計(jì)算機(jī)和神經(jīng)科學(xué)兩個(gè)領(lǐng)域的交叉優(yōu)勢(shì),這已經(jīng)阻礙了AGI的總體研究和開發(fā)。

上述兩類模型所使用的語(yǔ)言、計(jì)算原理、編碼方式和應(yīng)用場(chǎng)景都不相同,實(shí)現(xiàn)這兩種模型深度高效的融合,是“天機(jī)芯”設(shè)計(jì)中面臨的最大挑戰(zhàn)。

施路平恰恰認(rèn)為,人工通用智能是一個(gè)必然的趨勢(shì),而異構(gòu)融合,也就是讓兩種計(jì)算結(jié)合正是這把鑰匙。“天機(jī)芯”處理器正是采用了混合芯片架構(gòu)的人工通用智能,支持異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的混合建模,發(fā)揮它們各自的優(yōu)勢(shì),既能降低能耗,提高速度,又能保持高準(zhǔn)確度。這種旨在通過(guò)采用通用硬件平臺(tái)來(lái)刺激AGI開發(fā)的“雙重控制”,正是點(diǎn)睛之筆。

(“天機(jī)芯”設(shè)計(jì)原理流程圖,圖源Nature)

清華大學(xué)、北京靈汐科技(Lynxi Technology)、北京師范大學(xué)、新加坡理工大學(xué)和加州大學(xué)圣巴巴拉分校的研究人員著眼于縮小差距,終于推出了“天機(jī)”芯片。2017年,第二代“天機(jī)芯”問(wèn)世。相比IBM的TrueNorth芯片,“天機(jī)芯”密度提升20%,速度提高至少10倍,帶寬提高至少100倍,靈活性和擴(kuò)展性進(jìn)一步改善。

如今,這款革命性的芯片可以采用各種核心架構(gòu),可重構(gòu)的構(gòu)建模塊等,以適應(yīng)基于計(jì)算機(jī)科學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和面向神經(jīng)科學(xué)的方案,如腦啟動(dòng)電路。

研究團(tuán)隊(duì)的一項(xiàng)重要?jiǎng)?chuàng)新是“天機(jī)芯”的統(tǒng)一功能核心(FCore),它結(jié)合了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和生物網(wǎng)絡(luò)的基本構(gòu)建模塊——軸突、突觸、樹突和體細(xì)胞塊。這款28nm芯片由156個(gè)FCores組成,在3.8×3.8mm2的區(qū)域內(nèi)包含大約40,000個(gè)神經(jīng)元和1000萬(wàn)個(gè)突觸。

“天機(jī)芯”提供超過(guò)每秒610千兆字節(jié)(GB)的內(nèi)部存儲(chǔ)器帶寬,以及運(yùn)行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每瓦特每秒1.28 tera操作(TOPS)的峰值性能。在生物啟發(fā)的尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式中,天極實(shí)現(xiàn)了每瓦約650千兆每秒突觸操作(GSOPS)的峰值性能。研究團(tuán)隊(duì)還展示了與GPU相比“天鷹”的卓越性能,其中新芯片的吞吐量提高了1.6-100倍,電源效率提高了12-10000倍。

(芯片評(píng)估及建模過(guò)程示意圖,圖源Nature)

研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一個(gè)自動(dòng)駕駛自行車實(shí)驗(yàn),來(lái)評(píng)估芯片整合多模態(tài)信息和做出迅速?zèng)Q策的能力。這款自動(dòng)駕駛自行車,配備了“天機(jī)芯”和IMU傳感器、攝像頭,剎車電機(jī)、轉(zhuǎn)向電機(jī)、驅(qū)動(dòng)電機(jī)等致動(dòng)器,以及控制平臺(tái)、計(jì)算平臺(tái)、天機(jī)板級(jí)系統(tǒng)等處理平臺(tái)等。自行車的任務(wù)是執(zhí)行實(shí)時(shí)物體檢測(cè)、跟蹤、語(yǔ)音命令識(shí)別、騎行減速等功能,還可實(shí)現(xiàn)避障過(guò)障、平衡控制和自主決策。這些任務(wù)中,部分運(yùn)用了模擬大腦的模型,而其他則采用了機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型。

(圖源:Nature)

據(jù)悉,在自行車上利用一塊“天機(jī)芯”同時(shí)運(yùn)行了包括CNN,CANN,SNN和MLP網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)的5種不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),來(lái)完成每項(xiàng)任務(wù),最終實(shí)現(xiàn)了無(wú)人自行車駕駛。這些模型經(jīng)過(guò)預(yù)先訓(xùn)練并編程到“天機(jī)芯”上,可以并行處理模型,實(shí)現(xiàn)不同模型之間的無(wú)縫片上通信。

異構(gòu)融合的人工智能是一種多模態(tài)系統(tǒng)。駕駛自行車就是一個(gè)多模態(tài)任務(wù),它需要語(yǔ)音識(shí)別,也需要視覺(jué)識(shí)別和追蹤。而搭載了“天機(jī)芯”的無(wú)人自行車,可以實(shí)時(shí)感知周圍環(huán)境,跟隨前方的試驗(yàn)人員并自動(dòng)進(jìn)行避障的操作,并根據(jù)語(yǔ)音指令、視覺(jué)感知的反饋產(chǎn)生實(shí)時(shí)信號(hào)對(duì)電機(jī)進(jìn)行控制,以達(dá)到保持平衡,改變行進(jìn)狀態(tài),根據(jù)目標(biāo)對(duì)象完成實(shí)時(shí)追蹤。這整個(gè)驗(yàn)證平臺(tái)的思路和搭建是非常成功的。

在實(shí)驗(yàn)中,由“天機(jī)芯”驅(qū)動(dòng)的自行車順利完成了所有分配的任務(wù),標(biāo)志著AGI發(fā)展加速的巨大飛躍。這個(gè)芯片不是在試圖復(fù)制人類大腦,而是在模仿人類的思維方式,如注意力、記憶力和預(yù)測(cè)能力。

研究小組還指出,“通過(guò)隨機(jī)將新變量實(shí)時(shí)引入環(huán)境中,可以產(chǎn)生高時(shí)空復(fù)雜性,例如不同的道路條件、噪聲、天氣因素,多種語(yǔ)言,更多人群對(duì)象等等。通過(guò)探索允許適應(yīng)這些環(huán)境變化的解決方案,可以檢查對(duì)AGI至關(guān)重要的問(wèn)題——例如概括、穩(wěn)健性和自主學(xué)習(xí)。

據(jù)悉,團(tuán)隊(duì)已經(jīng)開始研究下一代芯片,有望在明年初完成研發(fā)。研究團(tuán)隊(duì)透露,他們預(yù)計(jì)“天機(jī)”未來(lái)將部署在自動(dòng)駕駛汽車和智能機(jī)器人中。未來(lái),“天機(jī)芯”或還將在其他任務(wù)中證明其通用人工智能的能力,如操縱物體、玩游戲或進(jìn)行對(duì)話。施路平教授表示,人工通用智能是一項(xiàng)非常具有挑戰(zhàn)性的工作。目前還處于起步階段,而他和團(tuán)隊(duì)的研究愿景則是——發(fā)展類腦計(jì)算,支撐人工通用智能,賦能各行各業(yè)。

版權(quán)說(shuō)明:文章轉(zhuǎn)載自前瞻網(wǎng),作者 Evelyn Zhang。

教育背景

  • 1989.09 -1992.12 德國(guó)科隆大學(xué)結(jié)晶學(xué)研究所,博士

  • 1985.09 -1988.07 山東大學(xué)晶體所,碩士

  • 1978.01 -1981.12 山東大學(xué)物理系畢業(yè)

工作履歷

  • 2014.09 -至今 清華大學(xué)類腦計(jì)算研究中心,主任

  • 2013.03 -至今 清華大學(xué)光盤國(guó)家工程研究中心,主任,特聘教授

  • 1996.08 -2013.03 新加坡科技局?jǐn)?shù)據(jù)存儲(chǔ)研究院期間歷任:人工認(rèn)知存儲(chǔ)器實(shí)驗(yàn)室主任;光學(xué)材料和系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室主任;非易失性存儲(chǔ)器實(shí)驗(yàn)室主任;

  •  光學(xué)媒體實(shí)驗(yàn)室主任;資深科學(xué)家III, II,I;科學(xué)家;首席研究工程師;高級(jí)研究工程師

  • 1994.02 -1996.07 香港城市大學(xué)光電子中心,博士后研究員

  • 1993.01-1993.12 德國(guó)Frauhofer 應(yīng)用光學(xué)和精密儀器研究所,博士后研究員

  • 1988.08 -1989.08 山東大學(xué),國(guó)家晶體材料重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,講師

  • 1981.02 -1985.07 山東大學(xué)實(shí)驗(yàn)中心,助理工程師

研究領(lǐng)域

類腦計(jì)算、信息存儲(chǔ)、集成光電子、智能系統(tǒng)和儀器

研究概況

2013年施教授加入清華大學(xué),2014年創(chuàng)建類腦計(jì)算研究中心,中心從基礎(chǔ)理論、神經(jīng)形態(tài)器件、類腦芯片、類腦軟件、系統(tǒng)和應(yīng)用對(duì)類腦計(jì)算進(jìn)行全面研究。

為了克服馮諾依曼體系架構(gòu)的瓶頸和人工通用智能的最終實(shí)現(xiàn),施教授和他的團(tuán)隊(duì)研究類腦計(jì)算模型和算法、類腦芯片和類腦計(jì)算機(jī),發(fā)展人工通用智能的基礎(chǔ)理論和核心技術(shù)。

2015年11月成功研制成功首款跨模態(tài)異構(gòu)融合神經(jīng)形態(tài)類腦計(jì)算芯片,命名為tianjic ?,此芯片可進(jìn)行大規(guī)模神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的模擬,具有超高速、實(shí)時(shí)、低功耗等特點(diǎn),相關(guān)結(jié)果發(fā)表在2016.12 science智能機(jī)器人特刊上。

2017年10月成功研制了天機(jī)2代神經(jīng)形態(tài)芯片。該芯片基于先進(jìn)的28納米半導(dǎo)體技術(shù),集成了千萬(wàn)突觸和約4萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元能力;同時(shí)支持脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,包括CNN,MLP,LSTM等網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。與同等工藝制程的神經(jīng)形態(tài)芯片-IBM“真北”芯片-相比,從芯片密、速度和帶寬都有大幅度提升。

2017年施教授及其團(tuán)隊(duì)還開發(fā)了面向類腦芯片的軟件工具鏈,支持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法Tensorflow 、Caffe等平臺(tái)的自動(dòng)映射和編譯到天機(jī)芯片。此外團(tuán)隊(duì)還搭建了國(guó)內(nèi)首個(gè)類腦計(jì)算演示平臺(tái)

2018年施教授及其團(tuán)隊(duì)提出了一種同時(shí)支持訓(xùn)練和推理的離散化架構(gòu)WAGE,將網(wǎng)絡(luò)權(quán)重、激活值、反向誤差、權(quán)重梯度用低精度整形數(shù)表達(dá),成為類腦低能耗芯片在線學(xué)習(xí)的模型。

2018年施教授及其團(tuán)隊(duì)利用脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)空特性,實(shí)現(xiàn)了在時(shí)空域的SNN誤差反向傳播算法。同時(shí),解決了函數(shù)逼近的方法處理脈沖發(fā)放時(shí)刻不可導(dǎo)問(wèn)題,建立了SNN全連接及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)新算法。

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