類腦計算：從材料到系統(tǒng)

逍遙設計自動化

引言
隨著人工智能和數據驅動應用的發(fā)展，對計算能力和能源效率的需求顯著增加。傳統(tǒng)計算架構因馮·諾依曼瓶頸和摩爾定律放緩面臨基本限制。借鑒大腦計算原理的類腦計算為解決這些挑戰(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算能力需求的指數級增長；(b)顯示了訓練人工智能模型成本的上升趨勢，說明需要更高效的計算范式。

. L* }/ L: c* W6 S$ m( L類腦計算方法
類腦計算通過各種硬件實現方式復制生物神經系統(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時處理能力方面具有顯著優(yōu)勢。
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圖2：展示了(a)漏積分發(fā)放神經元示意圖，顯示三個前神經元與后神經元的連接；(b)后神經元的時間動態(tài)特性，說明類腦計算的基本原理。
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材料與技術
類腦計算實現涉及多種材料系統(tǒng)和器件技術，從傳統(tǒng)CMOS到新興技術，如阻變存儲器、相變材料和磁性器件等。
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圖3：展示了(a)三態(tài)內容尋址存儲器示意圖；(b)模擬內容尋址存儲器結構；(c)六晶體管雙存儲器模擬內容尋址存儲器線路設計；(d)決策樹示例；(e)存儲器計算映射方案，展示了類腦系統(tǒng)的各種硬件實現方法。

實現策略
5 |0 @6 _" l' D5 j% I類腦計算系統(tǒng)的實現采用多種架構方法，包括用于矩陣運算的交叉陣列、用于時間處理的脈沖神經網絡和混合模擬-數字設計。

圖4：展示了不同的模擬矩陣計算線路：(a)矩陣向量乘法；(b)矩陣求逆；(c)廣義左逆；(d)廣義右逆；(e)特征向量計算，展示了各種計算功能。
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6 x: v5 ?# G# r! F& c" y新興器件概念
8 s- f6 S; j* j" d8 [! p研究人員正在探索新型器件概念以增強類腦系統(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用中具有獨特優(yōu)勢。
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- F8 V# {7 T" Z3 d, Z& ~圖5：說明了類腦計算的主要材料挑戰(zhàn)，強調了新型非易失性存儲器在可擴展性、速度、可靠性和模擬操作能力方面的要求。
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發(fā)展方向
: w# Y' j5 B% S6 Y1 o% c類腦計算領域正在快速發(fā)展，新的材料、器件和架構概念不斷涌現。這些不同技術和方法的整合對于實現能解決實際應用問題的類腦系統(tǒng)極為重要。
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) L6 H3 @7 [% d+ v+ C' A  ]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算線路，展示了類腦系統(tǒng)的高級計算能力。

跨學科領域需要在材料科學、器件物理、線路設計和系統(tǒng)架構方面持續(xù)創(chuàng)新。隨著技術的成熟，類腦計算系統(tǒng)將在未來計算應用中發(fā)揮更大作用，特別是在需要高能效和實時處理的邊緣計算和人工智能應用中。

參考文獻
[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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