類腦計(jì)算：從材料到系統(tǒng)

逍遙設(shè)計(jì)自動化

引言
隨著人工智能和數(shù)據(jù)驅(qū)動應(yīng)用的發(fā)展，對計(jì)算能力和能源效率的需求顯著增加。傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)因馮·諾依曼瓶頸和摩爾定律放緩面臨基本限制。借鑒大腦計(jì)算原理的類腦計(jì)算為解決這些挑戰(zhàn)提供了新的方案[1]。
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圖1：(a)展示了人工智能模型對計(jì)算能力需求的指數(shù)級增長；(b)顯示了訓(xùn)練人工智能模型成本的上升趨勢，說明需要更高效的計(jì)算范式。
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+ b) C3 O, z3 {% Y/ S1 M* b類腦計(jì)算方法
3 y* o. @" f' J# b類腦計(jì)算通過各種硬件實(shí)現(xiàn)方式復(fù)制生物神經(jīng)系統(tǒng)的特定功能。這些系統(tǒng)可以并行處理信息，將存儲與計(jì)算集成，并采用基于脈沖的信號操作。這種方法在能源效率和實(shí)時(shí)處理能力方面具有顯著優(yōu)勢。

圖2：展示了(a)漏積分發(fā)放神經(jīng)元示意圖，顯示三個(gè)前神經(jīng)元與后神經(jīng)元的連接；(b)后神經(jīng)元的時(shí)間動態(tài)特性，說明類腦計(jì)算的基本原理。
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9 s9 V$ C6 J; o% U$ x材料與技術(shù)
類腦計(jì)算實(shí)現(xiàn)涉及多種材料系統(tǒng)和器件技術(shù)，從傳統(tǒng)CMOS到新興技術(shù)，如阻變存儲器、相變材料和磁性器件等。
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8 U* E5 B6 ?! e: ^  |圖3：展示了(a)三態(tài)內(nèi)容尋址存儲器示意圖；(b)模擬內(nèi)容尋址存儲器結(jié)構(gòu)；(c)六晶體管雙存儲器模擬內(nèi)容尋址存儲器線路設(shè)計(jì)；(d)決策樹示例；(e)存儲器計(jì)算映射方案，展示了類腦系統(tǒng)的各種硬件實(shí)現(xiàn)方法。
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4 G% n% |) _) m8 D實(shí)現(xiàn)策略
5 B0 h3 |. p, X" `8 r/ w類腦計(jì)算系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)采用多種架構(gòu)方法，包括用于矩陣運(yùn)算的交叉陣列、用于時(shí)間處理的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和混合模擬-數(shù)字設(shè)計(jì)。

圖4：展示了不同的模擬矩陣計(jì)算線路：(a)矩陣向量乘法；(b)矩陣求逆；(c)廣義左逆；(d)廣義右逆；(e)特征向量計(jì)算，展示了各種計(jì)算功能。
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新興器件概念
% D0 w8 ?/ k7 s研究人員正在探索新型器件概念以增強(qiáng)類腦系統(tǒng)的性能。這包括憶阻器件、相變存儲器和自旋電子器件，每種器件都在特定應(yīng)用中具有獨(dú)特優(yōu)勢。
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& V/ a4 ^, |/ h! k0 u2 c. E+ c$ W圖5：說明了類腦計(jì)算的主要材料挑戰(zhàn)，強(qiáng)調(diào)了新型非易失性存儲器在可擴(kuò)展性、速度、可靠性和模擬操作能力方面的要求。
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. v; a9 F5 H3 ?0 K發(fā)展方向
; B! H0 G; l- u類腦計(jì)算領(lǐng)域正在快速發(fā)展，新的材料、器件和架構(gòu)概念不斷涌現(xiàn)。這些不同技術(shù)和方法的整合對于實(shí)現(xiàn)能解決實(shí)際應(yīng)用問題的類腦系統(tǒng)極為重要。

圖6：展示了(a)矩陣-矩陣-向量乘法和(b)稀疏近似問題求解的模擬矩陣計(jì)算線路，展示了類腦系統(tǒng)的高級計(jì)算能力。
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5 u- I5 D/ S1 c) Y1 Y! S3 A跨學(xué)科領(lǐng)域需要在材料科學(xué)、器件物理、線路設(shè)計(jì)和系統(tǒng)架構(gòu)方面持續(xù)創(chuàng)新。隨著技術(shù)的成熟，類腦計(jì)算系統(tǒng)將在未來計(jì)算應(yīng)用中發(fā)揮更大作用，特別是在需要高能效和實(shí)時(shí)處理的邊緣計(jì)算和人工智能應(yīng)用中。

參考文獻(xiàn)
[1] A. Mehonic et al., "Roadmap to neuromorphic computing with emerging technologies," [Review Article] APL Mater., vol. 12, no. 1, p. 109201, Oct. 2024, doi: 10.1063/5.0179424.

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