“天机”今登Nature封面：清华施路平团队发布全球首款异构融合类脑芯片！

图2d是一个完备的单成果核（FCore）表示图，包罗轴突、突触、树突、胞体和路由部门。为了实现深度融合，险些整个FCore都可以从头设置，以便在差异模式下实现高操作率。FCore可以或许涵盖大大都ANN和SNN行使的线性积分和非线性调动操纵。该芯片上的FCores以二维2D网格方法分列，如图2e和2f所示。

Tianjic芯片和厥后端机关图如图3a所示。芯片由156个FCore构成，包括约莫40000个神经元和1000万个突触。Tianjic芯片回收28纳米半导体工艺制造，面积为3.8×3.8平方毫米。每个独立模块占用的芯单方面积，包罗轴突，电流，信号，路由器，节制器和其他芯片开销，如图3b所示。因为资源可以一再行使，用以兼容SNN和ANN模式的地区仅占总面积的3%阁下。FCore的功耗解析如图3c所示。

图3 芯片评估和建模择要表示图

Tianjic可以或许支持多种神经收集模子，包罗基于神经科学的收集（如SNN，以及基于生物学开导的神经收集）和基于计较机科学的收集（如MLP，CNN和RNN等）。图3d所示为在Tianjic芯片上测试差异收集模子与通用处理赏罚单位的测试功效。

如图3e所示，具有树突中继的殽杂神经收集可打破传统神经形态芯片Fan in/fan out的限定，停止SNN收集的精度丧失（+11.5％）。回收这种殽杂模式增进的特殊开销小到可以忽略不计，由于Tianjic可以天然地在FCore中实现异构转换。行使Tianjic还可以试探更具生物学意义的认知模子（如图3f所示）。

为了证明构建类脑跨范式智能体系的可行性，团队操作无人驾驶自行车成长了一个异构可扩展人工通用智能开成长示平台，在一块Tianjic芯片内并行陈设并同时运行多个专用收集。

尝试中的自行车配备了多种算法和模子，可以或许执行及时物体检测、跟踪，语音呼吁辨认、加快、减速、逃避障碍、节制均衡和决定等使命（图4a）。

自动行驶自行车演示平台 

要实现这些使命，必要降服三个首要挑衅：

起首，在室外天然情形中乐成检测并滑腻跟踪移动方针、超过减速带，并在须要时自动避开障碍物。

第二，需及时相应均衡节制、语音呼吁和视觉感知发生及时电机节制信号，以保持自行车在正确的偏向上行为。

第三，实现多种信息的集成处理赏罚和快速决定。

图4：基于Tianjic芯片多模子整合平台的无人驾驶自行车各项测试功效

为了完成这些使命，团队开拓了几个神经收集，包罗用于图像处理赏罚和物体检测的CNN，用于人类方针跟踪的CANN，用于语音呼吁识此外SNN，用于姿态均衡和偏向节制的MLP，尚有效于决定节制的殽杂收集。

因为芯片的分手式架构和恣意路由拓扑，Tianjic芯片平台可以实现全部神经收集模子的并行化运行，并实现多个模子之间的无缝通讯，使自行车可以或许顺遂完成这些使命。图4c表现相应差异语音呼吁的输出信号。

图4d表现自行车在跟踪、避障和和“S形”曲线行进时的输出节制信号。图4e为基于物理量度的差异速率下的车辆姿态和转向节制的进修环境。

Tianjic芯片可以同时支持基于计较机科学的呆板进修算法和基于神经科学的生物学模子，可以自由地集成各类神经收集和殽杂编码方案，实现多收集之间的无缝通讯，包罗SNN和ANN。 

总而言之，本文先容了一种新奇的类脑计较的芯片架构，通过将交错范式模子和算法集成到一个平台上来实现机动性和扩展性。但愿这一研究成就可以或许加快AGI的成长，敦促新的现实应用的成长。

（编辑：湖南网）

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