人脑可以或许运行复杂且重大的神经收集，总功耗却仅约20瓦，远小在现有的人工智能系统。是以，在算力比拼加快、能耗日趋爬升的今天，鉴戒人脑的低功耗特征成长新型智能计较系统成为极具潜力的标的目的。

近日，中国科学院主动化研究所李国齐、徐波课题组与时识科技公司等单元合作设计了一套可以或许实现动态计较的算法—软件—硬件协同设计的类脑神经形态SOC（System on Chip，系统级芯片）“Speck”，展现了类脑神经形态计较在融会高抽象条理年夜脑机制时的自然优势，相干研究在线颁开云体育app发在《天然 通信》。

该研究提出了“神经形态动态计较”的概念，设计了一种类脑神经形态芯片“Speck”，来实现基在留意力机制的动态计较。该芯片在硬件层面做到“没有输入，没有功耗”，在算法层面做到“有输入时，按照输入主要性水平动态调剂计较”，从而在典型视觉场景使命功耗可低至0.7毫瓦，进一步发掘了神经形态计较在机能和能效上的潜力。

人脑的留意力机制示意图。主动化所 供图?

Speck是一款异步感算一体类脑神经形态SoC，采取全异步设计，在一块芯片上集成了动态视觉传感器（DVS相机）和类脑神经形态芯片，具有极低的静息功耗（仅为0.42毫瓦）。Speck可以或许以微秒级的时候分辩率感知视觉信息，并以全异步体例设计替换了全局时钟节制旌旗灯号，避免时钟空翻带来的能耗开消，仅在有事务输入时才触发稀少加法运算。

针对脉冲神经收集（SNN）在更高层面，好比时候维度中不克不及按照输入难易度调剂其脉冲发放等“动态掉衡”问题，该研究基在留意力机制的神经形态脉感动态计较框架，在多种粒度上实现对分歧的输入进行有辨别地震态响应；同时Speck软件东西链Sinabs编程框架撑持动态计较SNN算法练习和摆设。尝试成果注解，留意力机制可以使得SNN具有动态计较能力，即按照输入难易度调剂其脉冲发放模式解决“动态掉衡”问题，在显著下降功耗的同时，晋升使命机能。在DVS128 Gesture数据集上，融会脉感动态计较的Speck在使命精度晋升9%的同时，平均功耗由9.5毫瓦下降至3.8毫瓦。

该工作的实践证实，高、低抽象条理年夜脑机制的融会能进一步激起类脑计较潜力，这为今后将年夜脑进化进程中发生的各类高级神经机制融会至神经形态计较供给了积极开导。

相干工作获得了国度卓异青年科学基金、北京市卓异青年基金、国度天然科学基金委重点项目、区域立异结合重点项目等项目标撑持。

相干论文信息：https://www.nature.com/articles/s41467-024-47811-6

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