類(lèi)腦計算有“捷徑”嗎？三星&哈佛：有，將神經(jīng)元“復制粘貼”到存儲芯片

依靠這一“捷徑”，三星希望成為下一代AI芯片的領(lǐng)先地位。

《復仇者聯(lián)盟2》中，綠巨人班納博士初見(jiàn)奧創(chuàng )“初期意識體”時(shí)，他是這樣形容的：

像是在思考…這不是人類(lèi)的大腦…像是活動(dòng)的神經(jīng)元。

這之后，“覺(jué)醒”的奧創(chuàng )，在通過(guò)網(wǎng)絡(luò )了解到鋼鐵俠“為世界穿上鎧甲”的想法，以及一些武器戰爭的信息后，“自我思考”并得出總結：保衛世界的方案就是消滅人類(lèi)。

雖然電影中有著(zhù)“自我意識”的奧創(chuàng )是危險的，但在現實(shí)世界，能夠“像人類(lèi)一樣思考”的智能卻是一個(gè)重要課題。

就在近日，三星與哈佛大學(xué)團隊想出了一個(gè)新點(diǎn)子——在存儲芯片中“復制”人類(lèi)大腦，進(jìn)而實(shí)現真正意義上的類(lèi)腦計算。

目前，這一成果已經(jīng)發(fā)表在《自然 · 電子學(xué)》，論文標題《Neuromorphic electronics based on copying and pasting the brain》（論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41928-021-00646-1）。

圖 | 論文共同通訊作者，左起：三星高級技術(shù)研究院（SAIT）院士、哈佛大學(xué)教授 Donhee Ham，哈佛大學(xué)教授 Hongkun Park，三星 SDS 總裁兼首席執行官 Sungwoo Hwang（前 SAIT 負責人），三星電子副董事長(cháng)兼 CEO Kinam Kim

繪制神經(jīng)元連接圖很難，但是三星他們想到一條“捷徑”

讓芯片具備人腦計算能力，人們最早從20世紀80年代就開(kāi)始研究這一課題。

最初，他們的想法是模仿大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，也是這個(gè)思路，成了根源難題。

時(shí)至今日，也沒(méi)有人能夠搞清楚，到底有多少神經(jīng)元相互連接，才構成了人類(lèi)大腦的復雜功能。

雖然也有類(lèi)腦芯片等研究成果，但在三星與哈佛大學(xué)團隊看來(lái)，這類(lèi)處理器的目標仍是計算AI算法，并不是真正的模擬大腦運行。也因此，他們要回到神經(jīng)擬態(tài)電子學(xué)的最初目標——通過(guò)逆向工程研究大腦。

而面對“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )連接圖”的繪制，他們也想到了一條“捷徑”——復制，工具是“CMOS納米電極陣列”。

該陣列是哈佛大學(xué)的研究成果，他們在半導體芯片上集成配備了電流注入器和電壓放大器的4096個(gè)垂直納米電極，芯片上還有4096個(gè)電子通道，可以同時(shí)記錄數千個(gè)神經(jīng)元的突觸連接。

過(guò)程中，垂直納米電極將持續向神經(jīng)元注入電流，從而讓后者在研究時(shí)候保持活性。緊接著(zhù)，電子通道就將負責記錄。

三星與哈佛團隊在小鼠身上進(jìn)行了實(shí)驗，通過(guò)CMOS納米電極陣列研究小鼠皮層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò )，在19分鐘內測量了來(lái)自1728個(gè)電極的細胞信號。

圖 | 左：電鏡下CMOS納米電極陣列模仿的大鼠神經(jīng)元；右：通過(guò)計算機輔助分析程序提取出的突觸連接圖

這還只是一小部分，在后面，該研究團隊還計劃研究小鼠的視網(wǎng)膜和嗅球/梨狀皮層中神經(jīng)元，它們都有著(zhù)不同的功能，組織形態(tài)也不相同。未來(lái)，團隊也將從這些外圍神經(jīng)元逐步探索大腦神經(jīng)元的突觸連接。

復制的下一步，是把神經(jīng)元連接圖“粘貼”到芯片中

在這一步，三星與哈佛團隊采取的方案是利用專(zhuān)門(mén)設計的存儲器網(wǎng)絡(luò )下載信號，進(jìn)而構建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。

具體表現為，研究人員先是用計算機輔助分析程序提取出功能性神經(jīng)元突觸連接圖，進(jìn)而在該圖的基礎上構建、編程一個(gè)記憶網(wǎng)絡(luò )。

至于載體的選擇，他們看好閃存、磁性隨機存取存儲器（MRAM）、相變隨機存取存儲器（PRAM）和電阻式隨機存取存儲器（RRAM）這4種存儲芯片。

需要注意的是，一個(gè)人的大腦約有1000億個(gè)神經(jīng)元，而突觸連接的數量更是神經(jīng)元數量的1000多倍，因此作為神經(jīng)元連接圖載體的存儲芯片，至少需要具備存儲100萬(wàn)億個(gè)虛擬神經(jīng)元和突觸數據的容量。

這還不包括計算機輔助分析程序等過(guò)程中所需要的代碼。

對于這個(gè)問(wèn)題，三星他們認為，3D堆疊技術(shù)，是有可能在單個(gè)芯片上實(shí)現如此大規模容量的。

而除了存儲，快速讀寫(xiě)也是很必要的。

當前，3D閃存的寫(xiě)入速度已經(jīng)超過(guò)100MB/s，但在這個(gè)研究項目中，利用計算機輔助分析程序，4096個(gè)通道在19分鐘內也會(huì )產(chǎn)生約80G的數據。隨著(zhù)CMOS納米電極陣列進(jìn)一步擴展，數據量也會(huì )進(jìn)一步增加。

顯然，依照當前的讀寫(xiě)速度，三星這款存內計算芯片距離應用“高效”還有一段距離。

將大腦神經(jīng)“復制”到芯片，藏著(zhù)三星的“勃勃野心”

三星方面表示，如果研究成功，研究人員可以創(chuàng )建一種接近大腦的存儲芯片。

這意味著(zhù)，該存儲芯片將不僅能夠做到存內計算，還將做到像人類(lèi)大腦那樣“思考”，做到低功耗、輕松學(xué)習的同時(shí)，也能夠具備自主性和認知能力。

當然，從前面的描述可以了解到，雖然一定程度上攻克了業(yè)界對“神經(jīng)元連接”的未知難題，但這一研究也存在一些挑戰。

對此，三星與哈佛團隊也在論文中承認，該研究還存在一些理論上的缺陷。比如大腦神經(jīng)元會(huì )因為學(xué)習和生長(cháng)而發(fā)生變化，但該研究采用固態(tài)芯片乘載神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò )，無(wú)法跟蹤大腦神經(jīng)元發(fā)生的緩慢變化。

不過(guò)在未來(lái)，他們也憧憬可以創(chuàng )建一個(gè)具有可塑性的自然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，進(jìn)而模擬大腦神經(jīng)元變化。

而值得注意的是，不管是存儲芯片，還是晶圓制造的3D堆疊技術(shù)，可以說(shuō)都是三星的“強項”。

比如存儲芯片市場(chǎng)，依據市場(chǎng)調機構TrendForce統計的數據，今年第二季度，三星以33.4%的市占率穩居全球第一。

又比如3D堆疊存儲技術(shù)上，三星儼然是領(lǐng)導者隊列。

但三星并不滿(mǎn)足于此。他們毫不避諱地表示，正爭取在下一代人工智能半導體領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。

都知道，隨著(zhù)芯片制造工藝已經(jīng)快逼近極致，如何進(jìn)一步提高芯片算力成為了當下半導體產(chǎn)業(yè)的重點(diǎn)研究方向。

其中，AI是一個(gè)重要方向，可以利用算法在原有硬件基礎上能夠提高算力。然而從框架來(lái)看，不管是GPU、FPGA，還是ASIC，各有優(yōu)勢，卻不能做到功耗、算力、通用性能兼得。

基于這一前提，“類(lèi)腦計算”被推崇為真正AI芯片未來(lái)發(fā)展的方向，讓搭載芯片的硬件做到真正“像人一樣去思考”。

當下來(lái)看，這一賽道已經(jīng)聚集了多個(gè)玩家，包括IBM、高通、英特爾等科技巨頭，清華等高校，以及一些創(chuàng )企都在致力于類(lèi)腦計算芯片的研究。而截至目前，還沒(méi)有一個(gè)選手能夠做到技術(shù)與應用的絕對領(lǐng)先。

不過(guò)在這其中，三星此次與哈佛聯(lián)合發(fā)表的“思路”還是頗為創(chuàng )新的，不知道之后的研究是否能真的打破當前類(lèi)腦計算的“瓶頸”。

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