神經形態計算 - 簡介

神經形態計算機比傳統計算機更快、更智慧，因為它採用與人腦相同的架構。在本節中，我們將討論神經形態計算機的詳細概述、必要性和特性。

什麼是神經形態計算？

神經形態計算是設計和構建受人腦架構和功能啟發的計算系統。這種設計包括處理和記憶體都被神經元和突觸作為一個單元來控制。另一方面，傳統計算機由CPU和記憶體的單獨部分組成。

神經形態計算機的需求

要理解對神經形態計算機的需求，首先讓我們瞭解傳統馮·諾依曼計算機的缺點。

傳統的馮·諾依曼計算機依賴於順序處理架構，其中CPU和記憶體是獨立的實體。這導致了一些重要的限制

• 記憶體瓶頸：CPU和記憶體之間不斷的資料傳輸會造成瓶頸，降低處理速度並增加功耗。
• 高功耗：馮·諾依曼架構由於順序處理資料而需要更多電力，導致效率低下，尤其是在大規模資料處理和即時應用中。
• 缺乏並行性：傳統系統順序處理任務，這限制了它們同時處理多個複雜操作的能力，而人腦可以做到這一點。
• 適應性有限：馮·諾依曼計算機無法輕鬆適應或從新資料中學習，而無需顯式重新程式設計，這使得它們對於需要持續學習或模式識別的任務效率低下。

神經形態計算機旨在克服這些限制。透過模仿人腦的架構，它們提供更高的效率、即時處理以及執行模式識別、決策和從非結構化資料中學習等複雜任務的能力。

神經形態計算機的關鍵特性

• 節能：神經形態系統透過利用事件驅動處理（僅在必要時啟用神經元）比傳統計算系統消耗的能量少得多。
• 即時處理：神經形態架構擅長即時處理大量資料，這對於機器人和感測器系統等應用至關重要。
• 並行處理：與大腦一樣，神經形態計算機可以同時處理許多操作，使它們能夠比順序工作的傳統系統更快地處理資訊。
• 自適應學習：這些系統可以從環境中學習並隨著時間的推移進行適應，使它們能夠在無需顯式重新程式設計的情況下提高任務效能。
• 容錯性：由於其分散式架構，神經形態計算機天生更強大且更具容錯性，從而減少了單個元件故障的影響。

神經形態計算硬體

神經形態硬體使用能夠像生物神經元和突觸一樣工作的特殊元件構建。這些系統可以與人腦的計算效率、速度和適應性相媲美。神經形態硬體可以大致分為

• 神經形態晶片：定製設計的晶片，例如IBM的TrueNorth和英特爾的Loihi，旨在複製神經元和突觸的行為，以低功耗執行。
• 神經形態感測器：像生物感覺器官一樣工作的感測器，透過生成稀疏的非同步資料，更自然地與神經形態處理器互動。例如，事件驅動相機和觸覺感測器。
• 基於憶阻器的系統：憶阻器是一種雙端電元件，它調節電路中的電流，並記住已透過它的電荷量。基於憶阻器的硬體為神經形態計算機提供了高速資料儲存和處理能力。

神經形態計算晶片

神經形態晶片是基於硬體的神經形態計算的核心。一些最著名的神經形態晶片包括：

• IBM TrueNorth：一種設計為以極低功耗執行的神經形態晶片，TrueNorth包含超過一百萬個神經元和2.56億個突觸。它針對即時感官資料處理和認知任務進行了最佳化。
• 英特爾 Loihi：Loihi是另一種模擬大腦可塑性的神經形態晶片。它支援片上學習，這意味著它可以根據資料進行學習和適應，而無需重新訓練或基於雲的處理。
• SynSense DYNAP-SE：這是另一個生物啟發的低功耗神經形態處理器，用於機器人、無人機和邊緣裝置等應用。

神經形態計算機的應用

神經形態計算機正在被開發用於一系列需要高效即時處理、適應性和功耗效率的應用。一些關鍵領域包括：

• 機器人技術：神經形態系統可以即時處理感測器資料，使其成為需要快速有效地與其環境互動的自主機器人的理想選擇。
• 醫療保健：神經形態系統正在被探索用於醫療裝置，例如用於腦機介面的神經植入物和能夠即時響應神經訊號的假肢。
• 智慧感測器：神經形態系統可以與感測器整合，以建立在本地處理資訊的智慧裝置，從而減少將資料傳送到雲的需求，從而節省時間和能源。
• 人工智慧：神經形態計算可以增強人工智慧能力，尤其是在需要即時學習、模式識別和決策的應用中。
• 自動駕駛汽車：神經形態晶片可以用於自動駕駛汽車，以即時處理來自攝像頭、雷射雷達和其他系統的感測器輸入，從而提高車輛的決策和反應速度。