近日，由浙江大学计算机学院牵头，浙江大学与杭州电子科技大学的学者合作研制成功国内首款基于硅材料（CMOS）的支持脉冲神经网络（SNN）的类脑芯片——"达尔文”芯片。研究成果刚在《中国科学：信息科学》英文版在线发表。

达尔文的工作机理

简化的动物大脑

“达尔文”大小为5×5平方毫米，是一款采用标准CMOS工艺实现的基于脉冲神经网络的类脑硬件协处理器（类脑芯片）。

“达尔文”就像一个简化的动物大脑，它最多可支持2048个神经元，四百多万个神经突触及15个不同的突触延迟。脉冲神经网络是一种基于离散神经脉冲进行信息处理的神经网络模型，比传统的人工神经网络具有更高的生物真实性。

“达尔文”的目标应用是为资源受限和低功耗的小型系统提供智能算法的硬件加速，即做为一个协处理器，与传统的通用芯片集成。通用芯片运行传统的操作系统任务，包括用户界面，网络通信，数据库访问等，而“达尔文”则可以用于运行智能算法，减少通用芯片的负载。

达尔文遇到的挑战 一个计算机梦想

与电脑相比，人脑在模糊信息智能处理方面具有独到的优势，例如图像识别、音视频理解、自然语言处理等。课题组成员之一，浙大微电子学院朱晓雷博士说：“借鉴大脑神经网络的结构与工作原理进行计算，有望做出更省电、更高效、更智能的计算系统，这是计算机研究人员的一个梦想。”

杭州电子科技大学电子信息学院博士马德说，“制造‘达尔文’一个重要的研究挑战是在有限的小型芯片面积上实现较大规模的神经元与突触个数。”在浙大的一个实验室里记者看到，“达尔文”接收一位科研人员的脑电波信号（EEG），随后作出反应，控制电脑屏幕上的篮球准确地向左或向右移动。马德说，“达尔文”事先经过学习训练，熟悉了操作者的脑电波，此后遇到熟悉的外界刺激，就能调动相应的神经元作出反应，形成通路，最终输出向左或向右的命令。

图为项目组成员通过类脑芯片来控制屏幕中的篮球到达既定位置

达尔文的提升空间追赶国际水平

课题组认为，“达尔文”虽是国内首款支持脉冲神经网络的类脑芯片，但离国际先进水平的IBM TrueNorth芯片比较还有一定距离。

IBM TrueNorth 是由美国国防部高级研究计划署提供5300万美元资金支持研发，每芯片上可以支持一百万个神经元,并采用异步电路设计技术来达到超低功耗。

“我们的芯片的神经元模型与TrueNorth类似，但是研发成本与芯片规模要小很多，采用比较传统的同步电路设计，功耗比异步电路高一些。这是我们追赶国际先进水平的第一步。另外，IBM TrueNorth芯片属于对我国禁运的高科技产品，因此自主知识产权的研发十分重要”，浙大微电子学院朱晓雷博士说。

达尔文的未来方向多领域运用

课题组表示，第一代“达尔文”芯片只是一个原型系统，规模有限，所支持的神经元个数较少。近期的方向是进一步扩大芯片的规模，即大幅增加所支持的神经元个数，并进一步提高性能，降低功耗。同时，课题组希望增强芯片的自学习能力。目前来说，芯片还没有片上的在线学习功能，神经元之间的连接权重在运行时是固定不变的，神经网络的训练必须离线完成。

浙大计算机学院副教授顾宗华介绍，“达尔文”可以作为脉冲神经网络模型与算法高效的硬件运行载体，帮助建立特定功能的类脑智能系统，有望在智能硬件、机器人、神经信号处理等众多领域得到应用。另一方面，由于芯片直接以脉冲形式进行信息传递与处理，与生物神经网络更加接近，有助于将芯片用于解码生物脑电信号，并与生物神经网络对接构建脑机融合系统。

（资料来自网络，由e科编辑整理）

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