当人工智能加速器遇到神经形态模型。

2024年5月，在德国汉堡举办的国际超算大会上，SpiNNcloud Systems公司宣布其神经形态（即模拟大脑）超级计算机SpiNNcloud平台上市销售。该机器结合了传统人工智能加速器和神经形态计算，是第一台商用神经形态计算机。SpiNNcloud平台最大的版本可以模拟100亿个神经元，大约是人类大脑神经元数量的1/10，这比之前的纪录保持者Hala Point有了显著的进步，Hala Point可以模拟11.5亿个神经元。

SpiNNcloud Systems是一家位于德国德累斯顿的初创公司，该公司成立于2021年，衍生自德累斯顿工业大学。该公司最初的芯片SpiNNaker1由史蒂夫•弗伯（Steve Furber）设计，他是Arm微处理器的首席设计师，如今大多数手机都采用了Arm微处理器技术。SpiNNcloud Systems表示，已有23个国家或地区的60个研究小组在使用SpiNNaker1芯片。

神经形态计算机有望大大降低计算能耗，提高某些任务中的计算性能，例如训练循环神经网络和实时处理传感器数据。“人类大脑是宇宙中最先进的超级计算机，它只需要20瓦功率就能实现当今人工智能系统只能梦想的事情。”SpiNNcloud Systems的联合创始人兼联席CEO赫克托尔•冈萨雷斯（Hector Gonzalez）说，“我们基本上是在试图弥合大脑灵感和人工系统之间的差距。”

SpiNNcloud平台不仅能够模拟大量的神经元，灵活性也是该系统的一个显著特征。大多数神经元计算机都会模拟人脑的脉冲特性：神经元可以发射电脉冲，与其周围的神经元交流。人脑中这些脉冲的实际机制非常复杂，神经形态硬件往往只能实现一种特定的简化模型。不过，SpiNNcloud平台可以在较宽的范围实现人脑脉冲模型，因为具体的模型并没有硬连接到其架构。

冈萨雷斯说，SpiNNcloud的方法是实现大脑的关键性能特征，而不是研究大脑中每个神经元和突触的运作方式，并试图从下至上模仿它们。“它更多是从大脑中获取实用的灵感，关注一些特别有吸引力的方面，例如大脑是如何与能量相称，以及大脑是如何实现高度并行的。”

为了打造与能量相称（即每个部分只在活动使用时耗电）且高度并行的硬件，该公司从组成计算机的SpiNNaker2芯片着手。每个SpiNNaker2芯片有152个处理单元，每个处理单元都有一个基于Arm的微控制器。SpiNNaker2与之前的SpiNNaker1不同，它还配备了用于神经形态模型和传统神经网络的加速器。

处理单元可以保持关闭状态，除非出现了来自连接单元的脉冲或触发了外部传感器事件，将它们开启。开启后便可实现与能量相称的操作，因为每个单元都只在需要时才耗电。系统没有中央时钟来协调运转，在需要时消息可在单元之间和芯片之间路由传送，不必等待时钟周期。多个消息可以通过芯片的不同部分同时发送，从而实现并行性。每个芯片都与其他6个芯片连接，整个系统以环形连接，以确保所有连接线都一样短。

该平台最大的商用系统不仅能够模拟100亿个神经元，而且每秒还能执行30亿亿次传统的人工智能任务，达到了当今十大顶级超级计算机的规模。

美国新墨西哥州桑迪亚国家实验室的一个团队是SpiNNaker2的首批客户之一，该团队计划利用该系统进一步研究神经形态系统如何超越传统计算机架构，以及它们如何执行完全不同的计算任务，比如实现各种人脑模型。

例如，桑迪亚国家实验室的高级技术人员弗雷德•罗瑟金格（Fred Roth-ganger）说，借助SpiNNaker2系统的灵活性，桑迪亚国家实验室的研究人员可以研究与人脑可能相关的不同类型的人工神经网络。“当然，（较旧的神经形态系统）可以在通用计算机上运行，但这些通用计算机的设计不一定能有效处理脉冲神经网络中发生的那种通信模式。采用（SpiNNaker2系统），我们就可以得到理想的组合，实现更强的可编程性和更高效的通信。”

作者：Dina Genkina

IEEE Spectrum

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