英特尔发布7nm芯片Loihi 2，用于神经拟态计算，可模拟100万神经元

晓查 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI

今天，英特尔发布了第二代神经拟态芯片

神经拟态芯片是一种模拟生物神经元的芯片。

与普通芯片不同的是，神经拟态芯片的计算任务是由许多小单元进行的，单元之间通过类似生物神经的尖峰信号相互通信，并通过尖峰调整其行为。

目前，英特尔已经将这种芯片用于机械臂、神经拟态皮肤、机器嗅觉等场景。

2018年初，英特尔推出了其首款神经拟态芯片Loihi，采用14nm制程。

英特尔表示，Loihi 2是对第一代的重大升级，也是使用英特尔第一个EUV工艺节点

由于使用了全新工艺，Loihi 2相比前代面积缩小了一半，但仍然包含100万个神经元，数量是前代的8倍，处理速度是前代的10倍。

Loihi 2共有128个神经拟态核心，这128个内核每一个都有192KB的灵活内存，每个神经元可以根据模型分配多达4096个状态，而之前的限制只有24个。

与普通的CPU和GPU不同，神经拟态没有外部内存。每个神经元都有一小部分内存供其专用。主要作用是分配给不同神经元输入的权重、最近活动的缓存以及峰值发送到的所有其他神经元的列表。

Loihi 2可以根据用途选择各种不同连接选项，这一点上有些类似于FPGA。

除了硬件产品外，英特尔还发布了用于Loihi芯片的软件，一个名为Lava 的新开发框架。

该框架以及相关库都用Python编写，并在GitHub上开源，开发人员无需访问硬件即可为Loihi开发程序。

与神经网络有何不同

生物神经元包含树突和轴突。

Loihi芯片上执行单元的一部分充当“树突”，根据过去行为的权重处理来自通信网络的传入信号。

然后它使用数学公式来确定活动何时越过临界阈值，并在超过临界阈值时触发其自身的尖峰信号。之后执行单元的“轴突”查找与哪些其他执行单元通信，并向每个执行单元发送尖峰信号。

为何要研究这种类型芯片？神经拟态计算的倡导者认为，这种方法更接近地模拟大脑功能的实际特征，例如大脑传输信号超高的能效比。

而研究深度学习学者，批评神经形态方法没有取得实际成果，像ResNet等深神经网络已经在计算机视觉上取得了巨大的成功

Yann LeCun曾在2019年的一次会议上驳斥了神经拟态计算方法。

虽然神经拟态计算的研究热度远不及神经网络，但神经拟态芯片的优点在于其能效远高于传统处理器。

IBM于2014年推出了TrueNorth芯片，尽管其运行频率只有几kHz，但它所模拟大脑尖峰神经网络所需的计算资源，只传统处理器0.0001%。

英特尔神经形态计算实验室主任Mike Davies表示，Loihi在某些特定工作负载上，可以比传统处理器效率高出2000倍。

此外，神经拟态计算还能实现动态学习行为。

神经网络非常善于识别训练过的失误，但不够灵活，无法识别他们没有训练的东西。Davies曾展示了神经拟态计算根据视频输入学会识别新的手势，同时不损坏之前训练的能力。

Davies认为，神经拟态芯片在机器人学中有很多潜在的应用。当移动机器人发现自己面临新环境时，它们必须足够灵活，以识别和适应新环境。

参考链接：[1]https://www.intel.com/content/www/us/en/newsroom/news/intel-unveils-neuromorphic-loihi-2-lava-software.html[2]https://www.anandtech.com/show/16960/intel-loihi-2-intel-4nm-4[3]https://www.zdnet.com/article/intel-rolls-out-second-gen-loihi-neuromorphic-chip/

精确度超过94%！仿生神经元芯片可植入体内智能起搏

科学家一直在尝试模仿大脑，但尚未实现仿生单个神经元。英国巴斯大学物理学教授 Alain Nogaret 及同事研发了一种仿生神经元电行为的硅芯片，他们设计了微电路模仿离子通道，后者可以像神经元一样整合原始神经刺激并做出响应。

研究认为，这种仿生神经元芯片能够模仿大脑神经细胞传递信号的机理，有望用于治疗瘫痪以及阿尔兹海默症这类脑退化病症等慢性病和致命性疾病。

图 | 仿生神经元芯片。（来源：巴斯大学）

该研究发表在近日的《自然 - 通讯》（Nature Communications）期刊上。

“窥视黑匣子”

神经元是大脑的基本单元，能感知环境的变化，再将信息传递给其他的神经元，并指令集体做出反应。其交流语言的本质是膜电位脉冲，这可被理解为细胞编制的离散式数字脉冲信号，类似于计算机的 1 和 0 数字信号。

科学家一直设想，当某人心衰而大脑神经元无法及时作出应对时，人工神经元就可以传导出正确的神经信号，让心脏起搏工作。这是医学研究的长期以来难以攻克的难题，因为测量控制离子电流动态的参数和模拟神经元特性的参数是巨大的挑战。

神经元的电刺激响应非常复杂，因为响应是非线性的。也就是说，刺激信号与响应的结果并非成比例关系。

人工神经元并非直接插入到生物体中。Nogaret 等人整合了数学、计算科学和芯片技术，将大脑神经元的电特性复制到了硅芯片中。研究人员模拟了大鼠中的两种神经元对环境的应激，包括海马神经元和负责呼吸的呼吸神经元，前者关系学习和记忆，后者关系潜意识下的呼吸控制。基于该模型创制的硅芯片可复制在体内传输信号的离子通道。

Nogaret 团队掌握了真实神经元特性的参数，新制成的电路参考了这些参数。

仿生神经元可以从正常的神经元接受信号，在经过自然方式处理后，将信号发送给其他神经元或身体器官。它既可发送信号，也可接受信号。

据 BBC 报道，Nogaret 认为，这个研究是一次对神经元黑匣子的窥视，并提供了精确再现神经元电特性的鲁棒性（robust）研究方法。通过 60 个电刺激方案，研究人员发现仿生神经元产生的电响应模拟精度超过 94%。

也就是说，研究人员将神经元内置在硅芯片中，这就可以传递那些因某些疾病损失了的神经信号。因其功率仅有 140 纳瓦，是标准微处理器的十亿分之一，那么它就可能作为人体植入物。

这是一项来自欧盟 500 万欧元的项目支持，参与机构还有英国布里斯托大学、新西兰奥克兰大学、苏黎世联邦理工学院。

智能起搏器

这款神经元仿生芯片可以作为智能起搏器植入人体。

Nogaret 团队正在开发基于这种芯片的起搏器，其工作原理是：新产品能自动检测到神经元的异常活动从而纠正心衰。事实上，大鼠测试已经证明，这种起搏器的植入比标准起搏器更有效。

图 | 论文通讯作者 Alain Nogaret 教授（左）和第一作者、巴斯大学的研究助理 Kamal Abu Hassan。（来源：BBC）

Nogaret 说，该芯片其他可能的应用是阿尔兹海默病和神经元退行性疾病，还可以解决肠胃蠕动消化的麻烦。

目前，此芯片由苏黎世联邦理工学院研究人员与比利时一家芯片代工厂合作制造。每个仿生神经元直径仅 0.1 毫米，每个芯片含 100 个神经元，约 4 毫米宽。

2016 年，巴斯大学和布里斯托大学联合成立了一家名为 Ceryx Medical 的公司，创始人正是论文的作者 Nogaret 和来自英国布里斯托大学、新西兰奥克兰大学的 Julian Paton 教授。该公司正在寻找仿生芯片的更多应用可能。

据英国《金融时报》报道，Ceryx 公司早期筹到了 100 万英镑的资金，正在筹划更多融资，他们准备在更多动物实验基础上，从心衰患者开始做人体临床。如果被证明有效，将来还可能帮助到脊柱损伤的瘫痪患者，以及应用到脑机接口中来。

只是要应用到人体中尚需时日，Nogaret 拒绝预测其成果进入临床的时间表。

据《卫报》报道，Nogaret 认为，虽然仿生神经元取得了初步进展，但这个研究并没有重建大脑的打算，毕竟大脑中有多达 860 亿个神经元。

事实上，在大多数科学家的研究中，他们并不关注单个神经元的活动，而是针对某个大脑功能区或整个大脑进行研究，只是精度要低很多。

比如曼彻斯特大学的 “脉冲神经网络架构”（SpiNNaker）拥有 100 万个处理器内核和 1200 个互连电路板的超级计算机，是迄今能最准确模拟人脑的超级计算机。然而该计算机不可能完全模拟人脑，不能精确到单个脑细胞的水平，仍然只能管理人脑所进行通信的一小部分。

SpiNNaker 项目成员、曼彻斯特大学计算机工程系教授 Stephen Furber 说，Nogaret 教授这个方法还不能对整个大脑进行单细胞水平的研究，但可以实现针对大脑某个功能区的单细胞水平研究，比如呼吸神经元回路就对人们维系生命很重要。

作者介绍

图 | Alain Nogaret，英国巴斯大学纳米科学与纳米技术中心教授。（来源：巴斯大学）

Alain Nogaret 主要研究低维度和非线性物理学，他的团队开发了非线性优化工具，可用于通过分析可测量的宏观神经元活动来推断离子通道的微观特性，这就提供了一种定量调节小型硅网络的方法，以实时适应生理反馈。这有助于患病后恢复活动节律以及为慢性病和致命疾病提供独特疗法。

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