神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)與光電子技術(shù)

逍遙設(shè)計(jì)自動(dòng)化

引言
& a* z3 Z& ?% s/ A) F9 }' u近年來，計(jì)算能力的需求急劇增長(zhǎng)，主要由ChatGPT等大型語(yǔ)言模型（LLMs）的日益復(fù)雜性推動(dòng)。這些模型模仿人類認(rèn)知，用于各種任務(wù)，需要龐大的計(jì)算資源。隨著模型復(fù)雜度呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，傳統(tǒng)計(jì)算系統(tǒng)難以跟上。本文探討新興的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算領(lǐng)域及其在信息處理方面的潛力，重點(diǎn)關(guān)注光電子技術(shù)在這一新范式中的作用[1]。
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理解神經(jīng)形態(tài)計(jì)算
神經(jīng)形態(tài)計(jì)算旨在硬件和軟件中模仿人腦的結(jié)構(gòu)和功能。與傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)分離內(nèi)存和處理單元不同，神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)整合了這些功能，類似于我們大腦中的神經(jīng)元和突觸。這種方法有幾個(gè)優(yōu)勢(shì)：

能源效率：人腦執(zhí)行極其復(fù)雜的計(jì)算，僅消耗約20瓦的功率。神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)旨在實(shí)現(xiàn)類似的效率。

并行處理：與大腦類似，神經(jīng)形態(tài)計(jì)算機(jī)可以同時(shí)執(zhí)行多項(xiàng)操作，而不是順序執(zhí)行。

適應(yīng)性：這些系統(tǒng)可以學(xué)習(xí)并適應(yīng)新信息，類似于我們的大腦形成新的神經(jīng)連接。

內(nèi)存計(jì)算：通過結(jié)合存儲(chǔ)和處理，神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)可以減少在獨(dú)立內(nèi)存和處理單元之間傳輸數(shù)據(jù)所浪費(fèi)的能源。
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圖1：SpiNNcloud具有48個(gè)節(jié)點(diǎn)板的機(jī)架，是擁有100億個(gè)神經(jīng)元的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算機(jī)的一部分。

7 E0 ~# q+ s1 U% o神經(jīng)形態(tài)硬件的興起
幾家公司和研究機(jī)構(gòu)正在開發(fā)神經(jīng)形態(tài)硬件：
# Z' R. K) P2 g: s6 ]1. 英特爾的Loihi 2：英特爾第二代神經(jīng)形態(tài)芯片每個(gè)芯片支持約100萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元。2022年，研究人員發(fā)現(xiàn)英特爾的神經(jīng)形態(tài)硬件在深度學(xué)習(xí)任務(wù)中的能源效率是傳統(tǒng)芯片的16倍。
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圖2：英特爾的神經(jīng)形態(tài)硬件，在執(zhí)行深度學(xué)習(xí)任務(wù)時(shí)顯示出比傳統(tǒng)芯片高16倍的能源效率。

9 ~) ]) \7 b5 _5 Y4 E: b  ^; F$ P2. SpiNNcloud Systems的SpiNNaker2：2024年5月宣布的這個(gè)系統(tǒng)擁有超過69,000個(gè)互連微芯片，總計(jì)超過100億個(gè)神經(jīng)元。每個(gè)芯片包含152個(gè)基于ARM的處理器核心，每個(gè)核心支持至少1,000個(gè)神經(jīng)元。
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3. 桑迪亞國(guó)家實(shí)驗(yàn)室：2024年，桑迪亞擁有一個(gè)由英特爾構(gòu)建的11.5億神經(jīng)元系統(tǒng)，由1,152個(gè)Loihi 2芯片組成。該系統(tǒng)的神經(jīng)元數(shù)量約等于貓頭鷹大腦，正用于探索神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的潛在應(yīng)用并開發(fā)算法。
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" _8 D) x! S( N1 f$ Y$ w圖3：桑迪亞計(jì)算研究人員檢查由1,152個(gè)英特爾Loihi 2芯片組成的新型11.5億神經(jīng)元神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)。
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光電子技術(shù)在神經(jīng)形態(tài)計(jì)算中的作用
" G, S2 N  v8 H; t隨著神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)的擴(kuò)大，組件之間快速和高能效的連接變得至關(guān)重要。這就是光電子技術(shù)發(fā)揮作用的地方。光電子技術(shù)為神經(jīng)形態(tài)計(jì)算提供了幾個(gè)優(yōu)勢(shì)：

高速互連：光連接可以以接近光速的速度在長(zhǎng)距離傳輸數(shù)據(jù)，克服了電互連的限制。

能源效率：特別是在較長(zhǎng)距離上，光信號(hào)消耗的功率比電信號(hào)少。

帶寬密度：光互連可以實(shí)現(xiàn)比電連接更高的帶寬密度。
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圖4：英特爾的光計(jì)算互連，將光電子集成芯片與電子集成線路co-package的chiplet，能夠以4Tb/s的速度傳輸和接收數(shù)據(jù)。
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英特爾的光計(jì)算互連
英特爾開發(fā)了光計(jì)算互連，將光電子集成線路與電子集成線路結(jié)合。這項(xiàng)技術(shù)提供了幾個(gè)好處：

更高的帶寬密度：co-package設(shè)計(jì)允許更高的數(shù)據(jù)傳輸率。

提高功率效率：光信號(hào)在長(zhǎng)距離傳輸中消耗更少的功率。

長(zhǎng)距離通信：光信號(hào)可以傳輸數(shù)百米而不會(huì)顯著衰減。
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英特爾計(jì)劃將使用的波長(zhǎng)數(shù)量從8增加到16，將線速率從32增加到128 Gb/s，并將光纖對(duì)數(shù)量從8翻倍到16。預(yù)計(jì)這些改進(jìn)將在未來十年內(nèi)將帶寬從4 Tb/s提高到64 Tb/s。
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: E. l. o: R& g% K) N7 zHPE的光電子神經(jīng)形態(tài)加速器
惠普企業(yè)（HPE）正在開發(fā)一種將光電子技術(shù)與憶阻器技術(shù)結(jié)合的神經(jīng)形態(tài)加速器。該系統(tǒng)的主要特點(diǎn)包括：
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憶阻器激光器：這種器件可以電子方式改變其發(fā)射波長(zhǎng)，并在斷電后保持該調(diào)整，模仿生物突觸的功能。

基于波長(zhǎng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：信息被編碼在光的波長(zhǎng)中，允許高效的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理。

硅基光電子上的化合物半導(dǎo)體：這個(gè)平臺(tái)能夠?qū)⒓す馄�、光檢測(cè)器、放大器和調(diào)制器集成到單片線路中。
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$ Z3 E  k7 p9 q0 y這種光電子方法的優(yōu)勢(shì)包括降低延遲、提高功率效率和固有的并行性。HPE計(jì)劃今年向DARPA提交原型，并計(jì)劃在五年內(nèi)基于這項(xiàng)技術(shù)開發(fā)商業(yè)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算機(jī)。
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) _* t7 [7 @% u3 Y! {神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的應(yīng)用
神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)有潛力在各種應(yīng)用中表現(xiàn)出色：

大型語(yǔ)言模型：支持像ChatGPT這樣的AI模型的日益復(fù)雜性。

優(yōu)化問題：解決復(fù)雜的調(diào)度和物流挑戰(zhàn)，例如航空公司航班重新安排。

科學(xué)模擬：模擬熱傳遞、氣體擴(kuò)散和核聚變反應(yīng)等現(xiàn)象。

成像：提高醫(yī)療保健中圖像分析的速度和準(zhǔn)確性。

金融建模：改進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和市場(chǎng)預(yù)測(cè)。
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挑戰(zhàn)和未來方向
4 Q- I' K$ @* n. v0 k) y3 s7 j1 i盡管神經(jīng)形態(tài)計(jì)算顯示出巨大潛力，但仍需解決幾個(gè)挑戰(zhàn)：
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算法開發(fā)：創(chuàng)建能夠充分利用神經(jīng)形態(tài)硬件獨(dú)特架構(gòu)的軟件。

可擴(kuò)展性：開發(fā)高效連接和協(xié)調(diào)大量人工神經(jīng)元的方法。

理解大腦功能：隨著我們對(duì)大腦如何編碼和處理信息的認(rèn)知改進(jìn)，神經(jīng)形態(tài)設(shè)計(jì)可能需要相應(yīng)進(jìn)化。

與現(xiàn)有系統(tǒng)集成：在異構(gòu)系統(tǒng)中找到神經(jīng)形態(tài)加速器和傳統(tǒng)計(jì)算組件之間的正確平衡。

計(jì)算的未來可能是異構(gòu)的，專用加速器與傳統(tǒng)CPU和GPU一起工作。神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)可能成為這個(gè)生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分，處理從類腦處理中受益的特定類型問題。

結(jié)論
0 \! {. t- d; P9 {) ?  W0 d神經(jīng)形態(tài)計(jì)算代表了處理信息方式的范式轉(zhuǎn)變。通過模仿大腦的結(jié)構(gòu)和功能，這些系統(tǒng)提供了在能源效率、適應(yīng)性和并行處理能力方面實(shí)現(xiàn)顯著改進(jìn)的潛力。將光電子技術(shù)集成到神經(jīng)形態(tài)架構(gòu)中進(jìn)一步增強(qiáng)了這些優(yōu)勢(shì)，有可能克服傳統(tǒng)電互連的限制。
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隨著這一領(lǐng)域研究的進(jìn)展，可以預(yù)期神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)將在解決復(fù)雜計(jì)算挑戰(zhàn)方面發(fā)揮越來越重要的作用，從支持先進(jìn)的AI模型到解決各行業(yè)的優(yōu)化問題。雖然傳統(tǒng)計(jì)算仍將有其地位，但神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的興起和光電子技術(shù)的結(jié)合可能預(yù)示著計(jì)算能力的新時(shí)代。
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" I$ s! Q0 i, m  c, b( g參考文獻(xiàn)
[1] H. Hogan, "The rise of brain-like computers and the role of photonics," SPIE Photonics Focus, Sep./Oct. 2024. [Online]. Available: https://spie.org/news/photonics-focus/septoct-2024/building-brainlike-computers#_=_
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