“天机”泄露:清华大学的这辆自行车“成精”了!(2)

“天机”泄露:清华大学的这辆自行车“成精”了!(2)
2019-08-05 13:53:24 中国日报

七年,磨出一颗中国“芯”

历时7年,施路平教授带领的团队,“打磨”出了中国人自己的通用人工智能(AGI)芯片——“天机芯”。

“天机芯”作为一款新型计算机芯片,可用于实时物体检测、跟踪、语音识别、避障和平衡控制,是世界首款异构融合类脑芯片,也是世界上第一个既可支持脉冲神经网络又可支持人工神经网路的人工智能芯片。

清华大学的这辆自行车“成精”了!“天机”在全球顶尖期刊“泄露”

(施路平团队发表的论文:《面向通用人工智能的混合天机芯片架构)

据Nature报道,当前,人工智能芯片发展有两大主流方向,一种是以神经科学为基础,试图建构模拟大脑的电路;另一种以计算机科学为基础,通过计算机来执行机器学习算法。

There are two main approaches to developing artificial general intelligence. One is rooted in neuroscience, and attempts to construct circuits that closely mimic the brain. The other is grounded in computer science, and uses computers to execute machine-learning algorithms.

然而,由于算法和模型的差别,当前人工智能芯片均只支持人工神经网络或脉冲神经网络,难以发挥计算机和神经科学两个领域的交叉优势。

但“天机芯”与以往的研究不同。

施路平教授表示,“我们做的是类脑(研究),是借鉴脑科学的基本原理,凝练出一些指导计算架构发展的新规律。”

在此基础上,该团队提出了符合脑科学基本规律的新型类脑计算架构——异构融合的天机类脑计算芯片架构,可通过资源复用,只需3%的额外面积开销即可同时运行计算机科学和神经科学导向的绝大多数神经网络模型,支持异构网络的混合建模,形成时空域协调调度系统,发挥它们各自的优势,既能降低能耗,提高速度,又能保持高准确度。

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(“天机芯”综合两种运作方式)

也就是说,“天机芯”能将两种运作方式集合在一个混合平台中。它具有有多个功能核心,可轻松实现重新配置,使其能同时运行机器学习算法和大多数神经网络模型。

In this week's issue, Luping Shi and his colleagues reveal the Tianjic chip — an electronic chip that integrates the two approaches into one hybrid platform. The Tianjic chip has multiple functional cores that are readily reconfigurable, enabling it to accommodate both machine-learning algorithms and brain-inspired circuits.

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(“天机芯”的设计)

“这只是非常初步的一个研究,但这项研究或能为面向人工通用智能计算平台的进一步发展起到促进作用。”施路平表示。

据一家专注于人工智能的网站Synced Review报道,“天机芯”关键创新之处在于其统一的功能核(FCore)。该功能核结合了人造神经网络和生物网络的基本构建基块——轴突、突触、树突和胞体。

A key innovation from the research team is Tianjic's unified function core (FCore) which combines essential building blocks for both artificial neural networks and biologically networks — axon, synapse, dendrite and soma blocks.

“天机芯”采用28纳米工艺制程打造,由156个功能核组成,包含约4万个神经元和1千万个突触,其大小为3.8×3.8平方毫米。

The 28-nm chip consists of 156 FCores, containing approximately 40,000 neurons and 10 million synapses in an area of 3.8×3.8 mm².

研究团队还展示了“天机芯”与GPU相比较的优越性:“天机芯”的吞吐量比GPU高1.6-100倍,能效提高12-10000倍。

The research team also showcased the superior performance of Tianjic compared to GPU, where the new chip achieves 1.6–100 times better throughput and 12–10000 times better power efficiency.

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(“天机芯”和测试板)

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