神經形態計算 - 神經形態晶片

神經形態晶片是專為神經形態系統設計的晶片，旨在展現人腦的架構和功能。這些晶片能夠以低功耗執行復雜任務，例如即時模式識別、感覺處理和自適應學習。在本節中，我們將詳細概述神經形態晶片、其元件、功能和示例。

神經形態晶片的元件

神經形態晶片主要包含三個元件：

• 人工神經元：這些元件模擬生物神經元的行為。當超過特定閾值時，它將處理傳入訊號併產生輸出脈衝。
• 人工突觸：神經形態晶片包含突觸，用於連線多個神經元以傳輸訊號。學習過程發生在這些突觸調整其強度時。
• 可塑性機制：與大腦中的突觸可塑性一樣，神經形態晶片具有允許突觸根據學習過程加強或減弱的機制。

神經形態晶片的功能

• 低功耗：神經形態晶片的設計旨在以最小的能量消耗執行。
• 並行性：神經形態晶片可以同時處理多個計算，就像人腦並行處理許多感覺輸入一樣。
• 可擴充套件性：根據需要，這些晶片可以擴充套件到包含數百萬個神經元和突觸。
• 事件驅動處理：神經形態晶片設計用於事件驅動計算，這意味著神經元僅在外部輸入觸發時才處理資料。
• 適應和學習：神經形態晶片可以根據新資訊動態調整其突觸權重和神經元閾值。

神經形態晶片的示例

• 英特爾 Loihi：一種神經形態晶片，擁有超過 13 萬個人工神經元和 1.3 億個突觸。Loihi 支援片上學習，可以處理複雜的任務，例如感覺處理和物體識別。
• IBM TrueNorth：這是最早的神經形態晶片之一。IBM 的 TrueNorth 包含一百萬個神經元和 2.56 億個突觸，旨在模仿人腦的並行處理能力，同時使用極低的功耗。
• BrainChip Akida：一種為邊緣計算應用而設計的高階神經形態晶片。它擅長模式識別、即時適應和感測器資料處理。它用於自動駕駛和機器人技術等任務。