神经形态计算 - 简介
与传统计算系统相比，神经形态计算机速度更快、更智能，因为它使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、必要性和特点。
什么是神经形态计算?
神经形态计算是受人脑架构和功能启发的计算系统的设计和构建。这种设计包括由神经元和突触作为单个单元控制的处理和内存。另一方面，传统计算机由 CPU 和内存的独立部分组成。
神经形态计算机的需求
要了解对神经形态计算机的需求，首先让我们来看看传统冯·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。这导致了一些重大的限制:
- 内存瓶颈:CPU 和内存之间不断的数据传输会造成瓶颈，从而降低处理速度并增加能耗。
- 高功耗:冯·诺依曼架构需要更多功率，因为它们按顺序处理数据，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:传统系统按顺序处理任务，这限制了它们像大脑一样同时处理多个复杂操作的能力。
- 适应性有限:冯·诺依曼计算机无法在没有明确重新编程的情况下轻松适应或从新数据中学习，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。通过模仿人脑的结构，它们提供了更高的效率、实时处理以及执行复杂任务(如模式识别、决策和从非结构化数据中学习)的能力。
神经形态计算机的主要特点
- 能源效率: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，与传统计算系统相比，功耗显著降低。
- 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，使它们能够比按顺序操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调整，从而使它们能够提高任务的性能无需显式重新编程。
- 容错性:神经形态计算机由于其分散式架构而具有固有的更强的鲁棒性和容错性，从而减少了单个组件故障的影响。
神经形态计算硬件
神经形态硬件使用可以像生物神经元和突触一样运作的特殊组件构建。这些系统可以与人脑的计算效率、速度和适应性相媲美。神经形态硬件大致可分为:
- 神经形态芯片:定制设计的芯片(例如 IBM 的 TrueNorth 和 Intel 的 Loihi)旨在复制神经元和突触的行为，并且工作在低功耗下。
- 神经形态传感器:行为类似于生物感觉器官的传感器，通过生成稀疏的异步数据与神经形态处理器更自然地交互。例如，事件驱动的相机和触觉传感器。
- 基于忆阻器的系统:忆阻器是一种双端电气元件，可调节电路中的电流流动并记住通过它的电荷量。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。一些最值得注意的神经形态芯片包括:
- IBM TrueNorth:TrueNorth 是一款专为低功耗运行而设计的神经形态芯片，包含超过一百万个神经元和 2.56 亿个突触。它针对实时传感数据处理和认知任务进行了优化。
- Intel Loihi:Loihi 是另一款模仿类似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:这是另一款受生物启发的神经形态处理器，专为超低功耗传感数据处理而设计，可用于机器人、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为一系列需要高效实时处理、适应性和能效的应用而开发。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数据，使其成为需要快速高效地与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可以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端的需要，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，特别是在需要实时学习、模式识别和决策的应用中。
- 自动驾驶汽车:神经形态芯片可用于自动驾驶汽车，实时处理来自摄像头、激光雷达和其他系统的感官输入，提高汽车的决策和反应速度。
