允中 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI东谈主脑粗略驱动相配复杂且庞杂的神经网罗，总功耗却仅为20瓦，远小于现存的东谈主工智能系统。因此，在算力比拼加快，能耗日益攀升的当天，鉴戒东谈主脑的低功耗特质发展新式智能计较系统成为极具后劲的主义。
近日，中国科学院自动化谈论所李国都、徐波课题组与时识科技公司等单元互助缱绻了一套粗略齐全动态计较的算法-软件-硬件协同缱绻的类脑神经方法SOC（System on Chip，系统级芯片）Speck，展示了类脑神经方法计较在和会高详尽档次大脑机制时的自然上风，谈论谈论在线发表于《当然·通信》（Nature Communications）。
该谈论提倡了“神经方法动态计较”的宗旨，通过缱绻了一种类脑神经方法芯片Speck来齐全基于醒见解机制的动态计较，在硬件层面作念到“莫得输入，莫得功耗”，在算法层面作念到“有输入时，凭据输入进攻性进程动态退换计较”，从而在典型视觉场景任务功耗可低至0.7毫瓦，进一步挖掘了神经方法计较在性能和能效上的后劲。
Speck是一款异步感算一体类脑神经方法SoC，汲取全异步缱绻，在一块芯片上集成了动态视觉传感器（DVS相机）和类脑神经方法芯片，具有极低的静息功耗（仅为0.42毫瓦）。Speck粗略以微秒级的时刻分辨率感知视觉信息，以全异步形势缱绻毁掉了全局时钟终局信号，幸免时钟空翻带来的能耗支出，仅在有事件输入时才触发脱落加法运算。
针对脉冲神经网罗（SNN）在更高层面，比如时刻维度中不可凭据输入难易度退换其脉冲披发等“动态失衡”问题，该谈论基于醒见解机制的神经方法脉冲动态计较框架(图2)，在多种粒度上齐全对不同的输入进行有分辨地动态反馈；同期Speck软件器用链Sinabs编程框架撑合手动态计较SNN算法磨练和部署。实验恶果标明，醒见解机制可使得SNN具备动态计较才能，即凭据输入难易度退换其脉冲披发模式措置“动态失衡”问题，在权贵缩小功耗的同期，普及任务性能。在DVS128 Gesture数据集上，和会脉冲动态计较的Speck在职务精度普及9%的同期，平均功耗由9.5毫瓦缩小至3.8毫瓦（图3）。
该责任的施行阐述高、低详尽档次大脑机制的和会能进一步引发类脑计较后劲，为异日将大脑进化历程中产生的各式高档神经机制和会至神经方法计较提供积极启发。
谈论责任取得了国度凸起后生科学基金、北京市凸起后生基金、国度当然科学基金委重心技俩、区域立异同一重心技俩等项方针撑合手。
图1.类脑神经方法SOC系统Speck缱绻框架
图2.东谈主脑中的醒见解机制
图3.和会了醒见解脉冲动态计较的Speck
论文地址：https://www.nature.com/articles/s41467-024-47811-6
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