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
1 c" m' A# v; Q' ~  d近年來，計(jì)算能力的需求急劇增長，主要由ChatGPT等大型語言模型（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，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]。

' H2 r, y- r3 [% V理解神經(jīng)形態(tài)計(jì)算
( [2 c" b* f! u% ]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。
[/ol]

, k3 L* K" }+ H4 Y1 J# ~) w
4 C% R$ F" ?- n% o' s* W. m  H; U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。
) q! U3 Y  P; X" Q( Y( A
) {, ^4 X2 X/ w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：
3 p, l6 f3 u! e2 }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。
9 s& l! d$ G3 ?/ V. k
% J  D( ]- a) B& O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。
* I# n& h6 w5 I' F3 X; [& }; T5 D
5 w& E# f; n/ p  E, P7 W0 Q2. 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。
  }" |. O9 s: q# ~3 p/ d. E
3. 桑迪亞國家實(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。


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)。

光電子技術(shù)在神經(jīng)形態(tài)計(jì)算中的作用
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。
[/ol]
0 _) ^7 W- k7 _5 `/ ^

' r! c' D+ T6 r$ R6 c- k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)。

- _% Y+ I) c9 T" V& r英特爾的光計(jì)算互連
8 O( ~7 z* n& O3 ?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)在長距離傳輸中消耗更少的功率。

長距離通信：光信號(hào)可以傳輸數(shù)百米而不會(huì)顯著衰減。
[/ol]
2 D" O# I4 D2 v  o* w  C/ Z3 Y英特爾計(jì)劃將使用的波長數(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。
& Q& b7 R+ S3 G
HPE的光電子神經(jīng)形態(tài)加速器
9 p& S. N9 N6 H$ x) M# _" B8 w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：

憶阻器激光器：這種器件可以電子方式改變其發(fā)射波長，并在斷電后保持該調(diào)整，模仿生物突觸的功能。

基于波長的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：信息被編碼在光的波長中，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。

: W0 c0 B# d) B7 c. W& {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)。
4 ~8 i4 t! V) D0 {' e
神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的應(yīng)用
. o8 H% j) ~- ?2 o5 l) `3 v神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)有潛力在各種應(yīng)用中表現(xiàn)出色：
- J  d$ M, p; c, o" h* }7 c$ Q

大型語言模型：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)估和市場預(yù)測(cè)。

" ~6 \3 k2 W/ u, s/ A* }# j4 V挑戰(zhàn)和未來方向
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)：
: i. }' x" }* T9 E' M. N' _

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。
: ^( U& g8 ~. ~& ?( ~, U* E
$ m2 r, |; a, J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
! P& ^# y. i5 U, |  S3 X' F5 u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。
! B. S2 |! K/ p0 j
9 f: D$ K  P. h  ?, C! f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。
# g% ^/ T5 d4 l# C7 i9 `' W% S
參考文獻(xiàn)
  x, ], K" h  }[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#_=_
END
8 W/ `0 }$ a) D; p8 t! ^! a! R

- L( U$ u# r% Q$ k. _! w4 F3 v* L軟件申請(qǐng)我們歡迎化合物/硅基光電子芯片的研究人員和工程師申請(qǐng)?bào)w驗(yàn)免費(fèi)版PIC Studio軟件。無論是研究還是商業(yè)應(yīng)用，PIC Studio都可提升您的工作效能。
" U' g+ l: Z3 A6 g8 j+ J" ]. `+ A點(diǎn)擊左下角"閱讀原文"馬上申請(qǐng)
5 c5 _! `  {5 G8 s3 b
歡迎轉(zhuǎn)載
3 N8 B; o, c9 p& X
轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處，請(qǐng)勿修改內(nèi)容和刪除作者信息！


7 a: D% w2 ?+ Z2 g. o- H


  S5 I' f: T" t% ?' C$ h關(guān)注我們

- d& A1 g3 c" ]' P

                     
* e1 e3 j# c; E
/ w: c) q* S. Z

關(guān)于我們：
深圳逍遙科技有限公司（Latitude Design Automation Inc.）是一家專注于半導(dǎo)體芯片設(shè)計(jì)自動(dòng)化（EDA）的高科技軟件公司。我們自主開發(fā)特色工藝芯片設(shè)計(jì)和仿真軟件，提供成熟的設(shè)計(jì)解決方案如PIC Studio、MEMS Studio和Meta Studio，分別針對(duì)光電芯片、微機(jī)電系統(tǒng)、超透鏡的設(shè)計(jì)與仿真。我們提供特色工藝的半導(dǎo)體芯片集成電路版圖、IP和PDK工程服務(wù)，廣泛服務(wù)于光通訊、光計(jì)算、光量子通信和微納光子器件領(lǐng)域的頭部客戶。逍遙科技與國內(nèi)外晶圓代工廠及硅光/MEMS中試線合作，推動(dòng)特色工藝半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展，致力于為客戶提供前沿技術(shù)與服務(wù)。

3 M, K, N3 v/ i+ ghttp://www.latitudeda.com/
（點(diǎn)擊上方名片關(guān)注我們，發(fā)現(xiàn)更多精彩內(nèi)容）