类脑计算及硬件综述阅读

Question

如题所述

Answer 1

在当今科技前沿，类脑计算正逐渐揭示人脑的神秘面纱，将复杂的神经网络原理和硬件设计相结合，目标是模拟并超越人类大脑的智能。CCF的综述揭示了这一领域的关键要素，如大脑解析、神经形态器件（如硅基忆阻器）、脉冲神经网络和芯片技术，旨在构建层次分明的系统，从结构的模仿到功能的再现，再到智能的超越。

神经元行为的精确模拟是关键，HH、LIF和Izhikevich模型构建了神经元行为的理论框架。神经系统的信息编码和学习机制，如STDP和各种学习算法，如监督的反向传播与非监督的Hebbian学习，都在这一过程中扮演着重要角色。多层网络如SpikeProp，以及认知计算架构如事件驱动的POG，共同构建了类脑计算的智能基础。

应用领域广泛，如仿生感知，如视觉和语音识别，依赖于高效的芯片设计。ANN和SNN（人工神经网络和 spikes-based 神经网络）芯片，以及神经启发的NE芯片，聚焦于计算密度、能源效率和学习能力的提升。NVM器件，如RRAM、PCM、MRAM和FLASH，为实现不同特性提供了可能，如通过矩阵乘法利用NVM阵列来处理权重。

架构设计上，突触-神经元核心是一个集成NVM阵列的复杂组件，采用数据流水线和细粒度并行，使得学习算法如片外、片上（STDP）和混合学习得以实现。从编译到映射算法，涉及内存优化和器件编程，以及EDA工具的使用，如模拟器和电路模型，以预测和优化性能。

类脑计算系统的层次结构清晰，包括软件层的POG和神经形态框架，硬件层的类脑芯片以及编译支持。完备性在于对大脑功能的接近性和计算能力的融合。系统层次结构中，POG是事件驱动操作符图，硬件层则关注于调度、处理和内存网络的协调。

神经形态特点凸显了并行处理、低功耗和内存-处理的集成优势，模型选择需根据具体应用定制，从胞体到树突的细节模型，如HH模型的生物真实度，STDP模型的生物启发实现。

从算法和学习层面看，无论是监督学习的精确训练还是非监督学习的自适应调整，都在类脑芯片的设计中扮演重要角色。硬件层面，从FPGA到ASIC，再到FPAA和Neurogrid等神经形态硬件的实现，忆阻器、CBRAM、相变存储器和自旋器件等新兴技术都在推动着硬件的创新。

类脑计算的应用挑战与未来展望，SNN的硬件实现、信息编码的速率和时间策略，以及网络映射的优化，都在推动着类脑处理器的低功耗和分布式内存设计。像LIF神经元模型在Neurogrid和ROLLS中的模拟，展示了生物启发的深度。

突触模型以生物学原理为基础，如电流刺激和权重调控，揭示了学习与适应的奥秘。尽管训练SNN面临挑战，但通过开发仿生无监督算法和从ANN到SNN的转换，未来有望实现更高效的神经网络训练。

硬件实现策略和潜在趋势中，3D集成和低功耗技术为在线训练提供了可能。类脑神经网络研究的前沿，如黄铁军团队和Zhang等人的工作，持续推动着这一领域的进步。