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重磅!可以提现的棋牌游戏已投企业灵汐科技团队效果登《Nature》封面:全球首款异构融合类脑芯片 赋能人工智能新时代

发布时刻:2019-08-01 15:51:32  点击次数:183次

2018年1月,“天机”团队注册成立了北京灵汐科技,董事长兼CEO为祝夭龙。灵汐科技于2018年8月披露了其天使轮融资,投资方来自华控基石基金、可以提现的棋牌游戏、清华控股。而本篇Nature论文的第一作者裴京也是灵汐科技的监事,施路平教授则为灵汐科技公司董事。

清华大学开收回全球首款异构融合类脑计算芯片——“天机芯”,由该芯片驱动的的“无人驾驶自行车”登上了最新一期Nature封面!


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这项研讨由依托周详仪器系的清华大学类脑计算研讨中心施路平教授团队实行,演示了一辆由新型人工智能芯片驱动的自动驾驶自行车。


基于此研讨效果的论文“面向人工通用智能的异构天机芯片架构”(Towards artificial general intelligence with hybrid Tianjic chip architecture)作为封面文章登上了8月1日《自然》(Nature)完成了中国在芯片和人工智能两大范围《自然》论文零的打破。


天机芯片5x5阵列扩展板


现阶段,开展人工通用智能的想法不重意有两种:一种是以神经迷信为根基,尽量仿制人类大脑;另一种是以计算机迷信为导向,让计算机运转机器学习算法。二者各有优缺陷,目前将两者融合被公以为最佳处置方案之一。开展一个二者融合的计算平台将是鞭挞融。合的一个关键。新型芯片融合了两条技术路途,这种融合技术希望提升各个系统的才干,鞭挞人工通用智能的研讨和开展。


这种混合芯片被命名为“天机芯”(Tianjic),有多个高度可重构的功用性核,可以同时支持机器学习算法和现有类脑计算算法。


研讨人员用一个自动行驶自行车系统验证了这一混合芯片的处置才干。


这是一个异构可扩展人工通用智能开发演示平台,应用一块天机芯片,展现了自行车的自平衡、动态感知、目的探测、跟踪、自动避障、过障、语音了解、自主决策等功用。


实验中,无人自行车不只可以识别语音指令、完成自平衡控制,还能对后方行人实行探测和跟踪,并自动避障。


S型路途跟踪


语音控制“左转”


语音控制“直行和加快”


自主避障


施路平教授表示,这只是很是初步的一个研讨,但这项研讨或能为面向人工通用智能计算平台的进一步开展起到促进作用。


接上去,新智元带来对这一打破性研讨的详细解读,以及对施路平团队的采访。


“天机芯”:支持计算机迷信和类脑计算融合的AGI之路


普通以为,完成通用人工智能(AGI)有两条路:阔别为计算机迷信导向和神经迷信导向。由于这两条路的思绪、理念和完成方案存在从来不同,阔别依赖于不同开发平台,彼此互不兼容,这给AGI技术的开发形成很大阻碍。目前迫切需求一个同时支持两种想法的通用平台。


施路平团队开发的“天机芯”(Tianjic芯片)就做到了这一点,可以为AGI技术提供一个混合协同的开发平台。



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Tianjic芯片和测试板


Tianjic芯片采用众核架构、可重构功用核模块和混合编码方案的类数据流控制形式,不只可以顺应基于计算机迷信的机器学习算法,还可以轻松完成受大脑原理启示的神经计算模型和多种编码方案。



天机异构融合类脑计算架构


仅用一个芯片,就可以在无人驾驶自行车系统中同时处置多种算法和模型,实虚幻时目的检测、跟踪、语音控制、避障战争衡控制。这一研讨估量可以为通用性更高的硬件平台开展启迪新的路途,促进AGI技术的开发。


鉴于目前机器学习和神经迷信的提高,AGI系统至多应具有以下特征:


  • 可以支持在神经网络中实行丰厚的空间、时刻和时空关系的表达。

  • 支持分层、多粒度和多域网络拓扑架构,不限于某一专门的网络布局。

  • 支持各种模型,算法和编码方案。

  • 支持多个公用神经网络的穿插协作,这些神经网络能够是为并行处置不同义务而设计的。


这些特征需求在一个通用化的平台中高效地运转,即可以在一致框架中完成对主流的人工神经网络(ANN)以及受神经迷信启示的模型和算法的支持。


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图1:完成AGI开发的混合路途


为了支持这些功用,团队开发了一种跨范式计算平台,可以顺应面向计算机迷信和神经迷信的神经网络(图1),兼容各种神经模型和算法,尤其是基于生物学的(如脉冲神经网络,即SNN)要素。


通常,ANN和SNN在信息表示、计算原理和记忆组织方面具有不同的建模方式(如图2a所示)。二者最大的不同是,ANN以明确的多位值来处置信息,而SNN运用二进制脉冲序列。ANN神经元和SNN神经元之间的完成比较如图2b所示。


另一方面,ANN和SNN神经元之间也存在一些相似之处,这就为模型间的融合留下了空间。经过对ANN和SNN的神经网络模型实行详细比较,将计算模型解析并对应到相关的神经元功用模块上 - 即轴突、突触、树突和胞体,从而构建一个跨范式的一致神经元方案(如图2c所示)。团队设计了同时适用两种方案的突触和树突,而轴突和体细胞经过独立重构来改动功用。


图2 Tianjic芯片设计表示图


图2d是一个完整的单功用核(FCore)表示图,包罗轴突、突触、树突、胞体和路由局限。为了完成深度融合,险些整个FCore都可以重新配置,以便在不同形式下完成高应用率。FCore可以涵盖大多数ANN和SNN运用的线性积分和非线性变换操作。该芯片上的FCores以二维2D网格方式摆列,如图2e和2f所示。


Tianjic芯片和其后端规划图如图3a所示。芯片由156个FCore组成,包罗大约40000个神经元和1000万个突触。Tianjic芯片采用28纳米半导体工艺制造,面积为3.8×3.8平方毫米。每个独立模块占用的芯片面积,包罗轴突,电流,信号,路由器,控制器和其他芯片开支,如图3b所示。由于资源可以重复运用,用以兼容SNN和ANN形式的区域仅占总面积的3%摆布。FCore的功耗分解如图3c所示。


nature-12 图3 芯片评价和建模摘要表示图.jpg

图3 芯片评价和建模摘要表示图


Tianjic可以支持多种神经网络模型,包罗基于神经迷信的网络(如SNN,以及基于生物学启示的神经网络)和基于计算机迷信的网络(如MLP,CNN和RNN等)。图3d所示为在Tianjic芯片上测试不同网络模型与通用场理单元的测试结果。


如图3e所示,具有树突中继的混合神经网络可打破传统神经形状芯片Fan in/fan out的限制,仰制SNN网络的精度损失(+11.5%)。采用这种混合形式添加的额定开支小到可以大意不计,由于Tianjic可以自然地在FCore中完成异构转换。运用Tianjic还可以探求更具生物学意义的认知模型(如图3f所示)


语音控制,自动避障,这辆无人自行车很秀


为了证明构建类脑跨范式智能系统的可行性,团队应用无人驾驶自行车开展了一个异构可扩展人工通用智能开开展现平台,在一块Tianjic芯片内并行安排并同时运转多个公用网络。


实验中的自行车准备了多种算法和模型,可以执行实时物体检测、跟踪,语音命令识别、加快、延缓、躲藏阻碍、控制平衡和决策等义务(图4a)


自动行驶自行车演示平台


要完成这些义务,需求克制三个不重意应战:


首先,在室外自然环境中成功检测并平滑跟踪移动目的、跨越延缓带,并在必要时自动避开阻碍物。


第二,需实时照应平衡控制、语音命令和视觉感知发生实时电机控制信号,以坚持自行车在正确的标的目的上运动。


第三,完成多种信息的集成处置和讯速决策。




图4:基于Tianjic芯片多模型整合平台的无人驾驶自行车各项测试结果


为了完成这些义务,团队开发了几个神经网络,包罗用于图像处置和物体检测的CNN,用于人类目的跟踪的CANN,用于语音命令识别的SNN,用于姿态平衡和标的目的控制的MLP,还有用于决策控制的混合网络。


由于芯片的分散式架构和恣意路由拓扑,Tianjic芯片平台可以完成一切神经网络模型的并行化运转,并完成多个模型之间的无缝通讯,使自行车可以顺利完成这些义务。图4c显示照应不同语音命令的输出信号。


图4d显示自行车在跟踪、避障和和“S形”曲线行进时的输出控制信号。图4e为基于物理量度的不同速度下的车辆姿态和转向控制的学习处境。


Tianjic芯片可以同时支持基于计算机迷信的机器学习算法和基于神经迷信的生物学模型,可以自在地集成各种神经网络和混合编码方案,完成多网络之间的无缝通讯,包罗SNN和ANN。 


总而言之,本文引见了一种新颖的类脑计算的芯片架构,经过将穿插范式模型和算法集成到一个平台上来完成灵敏性和扩展性。希望这一研讨效果可以加快AGI的开展,鞭挞新的实践运用的开展。


7年磨炼“天机芯”,自行车是一个五脏俱全的类脑计算平台


关于这项研讨中大家比较体贴的几个效果,清华大学周详仪器系教授施路平、清华大学周详仪器系副研讨员裴京、加州大学圣塔芭芭拉分校博士后邓磊代表研讨团队承受了媒体的采访。


问:研讨中遇到的最大的应战是什么?


施路平:我们是从2012年就末尾孕育这项研讨,遇到了很多的应战,但是我们以为,最大应战不来自于迷信、也不来自技术,而是在于学科的散播不利于我们处置这样的一个效果,所以我们以为多学科深度融合是处置这个效果的关键。所以在这项研讨傍边,我们组成了一个多学科融合。的团队,由七个院系组成了一个类脑计算研讨中心,掩盖脑迷信、计算机、微电子、电子、精仪、自动化、资料等。在这里,特别报答清华大学校各位指导对跨学科树立的大肆支持,这是本项目赢得成功的关键,


邓磊:在芯片方面,遇到的最大应战是如何完成深度和高效的融合。我强调两点:


第一,是深度和高效。目前比较火的神经网络模型有两类,一类是从计算机迷信来的,一类是从脑迷信来的。这两种模型的言语有很大不同,它们有不一样的计算原理,有不一样的信号编码方式,也有不一样的运用场景,所以它们所需求的计算架构和存储架构是很。是不一样的,哪怕设计的优化目的都是很不一样的,这一点可以从目前我们能看到的一些深度学习加快器,还有一些神经形状芯片,它们从来上设计体系都是独立的。所以可以看出,深度融兼并不简单,并不是说设计一个深度学习加快模块、再设计一个神经形状模块、再把。它们拼到一同就可以了,这样是行不通的,我们很难确定每局限的比例是多少,由于虚幻中的运用是复杂多变的,这不是高效的。


第二,假设构建一个异构的混合模型,能够还需求在两个模块之间有专门的信号转换单元,这又会有很多额定的本钱,所以,如何设计一套芯片架构来兼容这两类模型,并且又可以灵敏的配置和具有高功用,这也是我们芯片设计中的应战。


问:为什么选择无人自行车作为一个切入点?


施路平:自行车是为我们芯片办事的。事先我们经过了重复的深化讨论,确定要开发一款什么样的运用平台来展现我们这样一个异构融合新的功用,这是一件不容易的事情。我们有四点考量:


第一,我们希望这是一个有点相似大脑的一个多模态系统,而不是像如今AI的一些做算法,只做单一运用。我们希望这是一个掩盖感知决策和执行的完整的链路,这样才可以给我们异构融合的多种模型提供支撑,所以这是与单一模型不同的。 


第二,我们希望这个也是可以与真实环境交互的,而不是说在机房外面做一下实验或许在电脑里做一套仿真。我们希望它可以是一个真实环境交互。


第三,我们希望这个系统它最好是对我们的处置芯片是有功耗和实时性要求的,这样才可以表示我们公用芯片的优势。


第四,是由于我们要经过做重复的实验,我们希望这个系统是可控的、可扩展的。


经过考量上述几点,我们最终选择了无人自行车平台,让它有语音识别的功用、有目的探测追踪的功用,可以运动控制、避障、自主决策。所以它看起来虽然很小,但实践上是一个五脏俱全的小型的类脑计算平台。


问:类脑可以逾越人脑吗?


施路平:大家关于类脑技术能否逾越人脑这方面很感兴味。实践上这就和大家一直在问电脑如何来逾越人脑一样。


电脑早就逾越了人脑,只是说在哪些方面。我们大家如今以为天赋所具有的那些我们蔚为大不雅观的才干,其实如今的电脑是很容易来完成的,比如说记得快、记得准、算得快、算得准等等,在这些方面,关于计算机来讲都是小儿科,


但是目前在很多智能的层次,特别是关于不确定性的效果,关于比如说学习、自主决策等很多范围,计算机和人脑还是有相当大的间隙。 


计算时机渐渐的减削差距,至于最初能否片面的超越人脑,我私人觉得从技术的层面会越来越多,由于计算机的开展有一个特点,就是它从不退步,它不休往前走。但是我无疑我们人是有智慧的,我们会在开展的进程傍边来渐渐的完善我们关于研讨范围的一个了解,来把控它的风险,由于我无疑人们之所以对这个效果注重,是由于我们担忧会不会像科幻电影说的那样消灭人类。


实践上,能消灭人类的东西我们早就依旧造出来了,就是核兵器,但是为什么如今它没有消灭人类?是由于我们掌握它、我们可以控制它。像类脑计算、强者工智能、人工通用智能这些东西,我们无疑人类可以很好地应用我们的智慧来榜样它的开展的途径,来让它,造福于我们人类,最大限制的仰制那些风险。




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