[轉載]IBM新晶片模仿人腦 可識別卡車巴士

太安樓肥貓

http://www.nanzao.com/tc/lifesty ... -bie-qia-che-ba-shi

科學家最近研發出一種耗電量比助聽器還要小的計算機晶片，此晶片的計算能力更優勝於現今的超級電腦。最有趣的是，科學家研發這晶片結構的靈感來源於人類腦袋。此晶片是由IBM 的科學家研發的，被命名為TrueNorth。

據《紐約時報》報道，IBM的研究人員開發出的這一款晶片，相對於以往産品能更好地模擬人腦。這一研究成果已經發表在《科學》雜誌上。

                               
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IBM在這篇論文中表示，該公司利用傳統的硅晶片製造工藝開發了一款“神經突觸處理器”，能像傳統的超級計算機一樣處理高度複雜的計算任務，同時能耗不超過普通的助聽器電池。

這一晶片由54億個晶體管組成，比英特爾至強處理器中使用的晶體管數量多10億個。

                               
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TrueNorth的核心區域內密密麻麻的擠滿了4096個處理核心

IBM的研究人員在這款晶片中設計了由4096個神經突觸核心構成的網狀網絡。每個核心都包含計算、存儲，以及與晶片其他部分通信的元件。這些核心可以並行運行。

IBM表示，多個此類晶片可以無縫地互聯，從而形成神經突觸超級計算機。IBM已經使用了16塊晶片開發了一台這種超級計算機。

                               
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IBM科學家是怎樣把人腦的數學模型抽象成一顆芯片的？看完上面的圖你就明白了

這一新設計有可能變革傳統計算技術。自上世紀40年代以來，基於馮·諾依曼（John von Neumann）架構的計算機一直沒有太大改變。馮·諾依曼計算機將程序的數據存儲在內存之中。

與此不同，TrueNorth依靠神經網絡，能像人腦一樣去探測並識別模式。簡而言之，當你的大腦發現與字母不同部分相關聯的模式時，能夠將這些字母關聯在一起，從而識別出單詞和整句。

                               
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TrueNorth的基礎架構類似於人腦神經元和突觸

對於計算技術長期存在的一大問題，這一晶片很可能將取得突破。目前的計算機能很好地進行數學計算或閲讀單詞，但無法理解內容的含義，或識別及歸類物體。而人腦可以很容易地完成這些工作。利用一段視頻，IBM測試了這種晶片能否識別人物、汽車、卡車和巴士，而結果非常成功。

關於複雜度，這款晶片整合了100萬個神經元，與普通蜜蜂的大腦水平相當。而人腦平均包含1000億個神經元。但隨着時間推移，這一技術可被用於開發具有理解能力的計算機。

                               
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目前，這款晶片每秒每瓦可實現460億次神經突觸操作，這一指標是為了與傳統晶片進行對比。衡量傳統晶片性能的一個主要指標為每秒浮點運算次數。目前，最節能的超級計算機能實現45億次的每秒浮點運算次數。

IBM的研究人員在論文中表示，類似TrueNorth的晶片將可以與傳統系統配合使用，從而充分發揮其能力解決問題。這樣的系統也可能匹敵當前的超級計算機，被用於與智能手機類似大小的設備，同時有着更低的能耗。

這一項目獲得了美國國防部研發部門DARPA的資助。IBM與Cornell Tech以及iniLabs進行了合作。

                               
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這是IBM開發出的神經元計算機原型，它搭載了16顆TrueNorth芯片

                               
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TrueNorth（左）對比傳統處理器（右）的熱成像圖，很明顯，右邊要火熱得多

                               
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橫軸是處理器頻率，縱軸是處理器每平方厘米所消耗的能源，傳統的馮·諾伊曼結構處理器已經在煎雞蛋道路上越走越遠

                               
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IBM SyNAPSE專案的技術專案經理Bill Risk說明神經突觸晶片的未來可能應用。圖中的球體裝有32個視訊鏡頭及麥克風，可在環境中四處滾動從事環境資料蒐集的研究工作。

以上影片乃youtube提供,與本站無關; 若無法觀看,可查看原網址。

如果研究進展順利，TrueNorth將是自個人電腦誕生以來，整個計算機行業最大的一次變革——也許，未來的計算機不僅僅只是依靠計算速度和海量數據庫進行工作，它們還能真正進行“思考”。

HKOXSEX

新一代人腦式 CPU

馬後砲

4096 個 CORE 好似唔系好多.

NVIDIA 既 TESLA 都好似唔止咁少個CUDA

馬後砲

HKOXSEX 發表於 2014-8-11 07:26

                               
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新一代人腦式 CPU

我冇正式查閱医學研究, 唔敢肯定,
但我總覺得人腦系ANALOG COMPUTER, 唔系 DIGITAL,
就算神經細胞傳輸資料, 亦唔系 BISTATE LOGIC, 而系 MULTIPLE STATE 的.

要 EMULATE人腦, 會唔會走錯路向 ?

HKOXSEX

馬後砲 發表於 2014-8-12 00:17

                               
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我冇正式查閱医學研究, 唔敢肯定,
但我總覺得人腦系ANALOG COMPUTER, 唔系 DIGITAL,
就算神經細胞傳輸 ...

未必會,
硬件, 軟件方法, 可能有另一天地.
即係5用非黑即白方法

太安樓肥貓

馬後砲 發表於 2014-8-12 00:17

                               
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我冇正式查閱医學研究, 唔敢肯定,
但我總覺得人腦系ANALOG COMPUTER, 唔系 DIGITAL,
就算神經細胞傳輸 ...

如果講人腦transcend去電腦，原理應該同analog signal進行quantization再轉換成digital signal差唔多，當然技術同過程會複雜好多
但依家其實講緊直情build up一個"人腦"出黎，同所謂嘅transcendence唔同

enha

Seems very advance, but this chip is not comparable with current computing mode.
IBM can not make $$ from this chip in a short time. Maybe 10 or 20 years later will be a good time.

yandex

回復 馬後砲 #4 的帖子

Problem is Researcher still don't understand how the brain works.  They are not even sure how memories are stored in the the brain.  How can they build a working model of something they still don't understand?

馬後砲

HKOXSEX 發表於 2014-8-12 07:00

                               
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未必會,
硬件, 軟件方法, 可能有另一天地.
即係5用非黑即白方法

FUZZY LOGIC ?

HKOXSEX

馬後砲 發表於 2014-8-13 15:13

                               
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FUZZY LOGIC ?

方向之一

馬後砲

HKOXSEX 發表於 2014-8-13 15:16

                               
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方向之一

不個FUZZY LOGIC 同 HUMAN THINKING 系 好 SIMPLIFIED VERSION/

HKOXSEX

馬後砲 發表於 2014-8-13 15:50

                               
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不個FUZZY LOGIC 同 HUMAN THINKING 系 好 SIMPLIFIED VERSION/

要等新天才， 帶出新方向

馬後砲

HKOXSEX 發表於 2014-8-13 15:51

                               
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要等新天才， 帶出新方向

等緊你  

googlexw

馬後砲 發表於 2014-8-14 08:59

                               
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等緊你

笑死我！！！！4台科學家！！！！

馬後砲

googlexw 發表於 2014-8-31 13:44

                               
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笑死我！！！！4台科學家！！！！

唔好笑呀, 毛毛 系IT界老前輩, 好猛料架 ..

googlexw

回復 馬後砲 #15 的帖子

唔小心講錯野，罪過罪過····得罪佐前輩添。。。

freeregi

未來機械人..

馬後砲

googlexw 發表於 2014-9-15 22:33

                               
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回復 馬後砲 #15 的帖子

唔小心講錯野，罪過罪過····得罪佐前輩添。。。

定的來, 你到而家都未俾人冰, 都怕冇事了..

dcfeverman

回復 HKOXSEX #2 的帖子

模仿人腦始終未成熟
它們都是人設計出來
暫時偏向:祇會依命令,勤力,記憶力強,分析數據..........