類腦計(jì)算有“捷徑”嗎?三星&哈佛:有,將神經(jīng)元“復(fù)制粘貼”到存儲(chǔ)芯片

韓璐 4年前 (2021-09-30)

依靠這一“捷徑”,三星希望成為下一代AI芯片的領(lǐng)先地位。

類腦計(jì)算有“捷徑”嗎?三星&哈佛:有,將神經(jīng)元“復(fù)制粘貼”到存儲(chǔ)芯片

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

像是在思考…這不是人類的大腦…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(zhàn)爭(zhēng)的信息后,“自我思考”并得出總結(jié):保衛(wèi)世界的方案就是消滅人類。

雖然電影中有著“自我意識(shí)”的奧創(chuàng)是危險(xiǎn)的,但在現(xiàn)實(shí)世界,能夠“像人類一樣思考”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(tuán)隊(duì)想出了一個(gè)新點(diǎn)子——在存儲(chǔ)芯片中“復(fù)制”人類大腦,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)真正意義上的類腦計(jì)算。

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

類腦計(jì)算有“捷徑”嗎?三星&哈佛:有,將神經(jīng)元“復(fù)制粘貼”到存儲(chǔ)芯片

圖 | 論文共同通訊作者,左起:三星高級(jí)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(zhí)行官 Sungwoo Hwang(前 SAIT 負(fù)責(zé)人),三星電子副董事長(zhǎng)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(jì)算能力,人們最早從20世紀(jì)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(gòu)成了人類大腦的復(fù)雜功能。

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

而面對(duì)“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接圖”的繪制,他們也想到了一條“捷徑”——復(fù)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?cè)诎雽?dǎo)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(shù)千個(gè)神經(jīng)元的突觸連接。

類腦計(jì)算有“捷徑”嗎?三星&哈佛:有,將神經(jīng)元“復(fù)制粘貼”到存儲(chǔ)芯片

過(guò)程中,垂直納米電極將持續(xù)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,電子通道就將負(fù)責(zé)記錄。

三星與哈佛團(tuán)隊(duì)在小鼠身上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),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(nèi)測(cè)量了來(lái)自1728個(gè)電極的細(xì)胞信號(hào)。

類腦計(jì)算有“捷徑”嗎?三星&哈佛:有,將神經(jīng)元“復(fù)制粘貼”到存儲(chǔ)芯片

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(jì)算機(jī)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(tuán)隊(duì)還計(jì)劃研究小鼠的視網(wǎng)膜和嗅球/梨狀皮層中神經(jīng)元,它們都有著不同的功能,組織形態(tài)也不相同。未來(lái),團(tuán)隊(duì)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(fù)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(tuán)隊(duì)采取的方案是利用專門(mén)設(shè)計(jì)的存儲(chǔ)器網(wǎng)絡(luò)下載信號(hào),進(jìn)而構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

具體表現(xiàn)為,研究人員先是用計(jì)算機(jī)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(chǔ)上構(gòu)建、編程一個(gè)記憶網(wǎng)絡(luò)。

類腦計(jì)算有“捷徑”嗎?三星&哈佛:有,將神經(jīng)元“復(fù)制粘貼”到存儲(chǔ)芯片

至于載體的選擇,他們看好閃存、磁性隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(MRAM)、相變隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(PRAM)和電阻式隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(RRAM)這4種存儲(chǔ)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(shù)量更是神經(jīng)元數(shù)量的1000多倍,因此作為神經(jīng)元連接圖載體的存儲(chǔ)芯片,至少需要具備存儲(chǔ)100萬(wàn)億個(gè)虛擬神經(jīng)元和突觸數(shù)據(jù)的容量。

這還不包括計(jì)算機(jī)輔助分析程序等過(guò)程中所需要的代碼。

對(duì)于這個(gè)問(wèn)題,三星他們認(rèn)為,3D堆疊技術(shù),是有可能在單個(gè)芯片上實(shí)現(xiàn)如此大規(guī)模容量的。

類腦計(jì)算有“捷徑”嗎?三星&哈佛:有,將神經(jīng)元“復(fù)制粘貼”到存儲(chǔ)芯片

而除了存儲(chǔ),快速讀寫(xiě)也是很必要的。

當(dāng)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(xiàng)目中,利用計(jì)算機(jī)輔助分析程序,4096個(gè)通道在19分鐘內(nèi)也會(huì)產(chǎn)生約80G的數(shù)據(jù)。隨著CMOS納米電極陣列進(jìn)一步擴(kuò)展,數(shù)據(jù)量也會(huì)進(jìn)一步增加。

顯然,依照當(dāng)前的讀寫(xiě)速度,三星這款存內(nèi)計(jì)算芯片距離應(yīng)用“高效”還有一段距離。

將大腦神經(jīng)“復(fù)制”到芯片,藏著三星的“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(chǔ)芯片。

這意味著,該存儲(chǔ)芯片將不僅能夠做到存內(nèi)計(jì)算,還將做到像人類大腦那樣“思考”,做到低功耗、輕松學(xué)習(xí)的同時(shí),也能夠具備自主性和認(rèn)知能力。

當(dāng)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(duì)“神經(jīng)元連接”的未知難題,但這一研究也存在一些挑戰(zhàn)。

對(duì)此,三星與哈佛團(tuán)隊(duì)也在論文中承認(rèn),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?yàn)閷W(xué)習(xí)和生長(zhǎng)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。

類腦計(jì)算有“捷徑”嗎?三星&哈佛:有,將神經(jīng)元“復(fù)制粘貼”到存儲(chǔ)芯片

而值得注意的是,不管是存儲(chǔ)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(qiáng)項(xiàng)”。

比如存儲(chǔ)芯片市場(chǎng),依據(jù)市場(chǎng)調(diào)機(jī)構(gòu)TrendForce統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù),今年第二季度,三星以33.4%的市占率穩(wěn)居全球第一。

又比如3D堆疊存儲(chǔ)技術(shù)上,三星儼然是領(lǐng)導(dǎo)者隊(duì)列。

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

都知道,隨著芯片制造工藝已經(jīng)快逼近極致,如何進(jìn)一步提高芯片算力成為了當(dāng)下半導(dǎo)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(chǔ)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(shì),卻不能做到功耗、算力、通用性能兼得。

基于這一前提,“類腦計(jì)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(dāng)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)企都在致力于類腦計(jì)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(yīng)用的絕對(duì)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(dāng)前類腦計(jì)算的“瓶頸”。

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