中國科學院半導體研究所：類腦神經網絡技術及其應用（40頁）.pdf

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1、類腦神經網絡技術及其應用 中國科學院半導體研究所 北京智源人工智能研究院 魯華祥 2019年10月31日 1 主要內容 1.信息處理技術面臨的問題和挑戰 2.集成電路發展面臨的問題和思考 3.類腦神經計算芯片的國內外發展情況 4.半導體所類腦神經計算、芯片的工作 2 信息處理技術發展面臨巨大的挑戰 性能問題：對大量的感知數據缺乏有效計算模型，絕大部分得不到利用；需要ZB(1021)級數據處理能力，用現有技術需要100億臺服務器；能耗問題：用現有技術年用電量需137個三峽電站，相當于2009年全國發電量的3倍；芯片、系統的散熱等更是個難以解決的問題；可靠性、容錯性問題：上千億個器件集成；微納器件

2、熱噪聲、耦合、缺陷、失效、一致性問題；巨型計算機巨型計算機 倫敦地鐵爆炸案倫敦地鐵爆炸案 3 應對挑戰創新芯片結構及運算方式？形象思維問題和并行思維方法形象思維問題和并行思維方法 例：下圖是什么動物？例：下圖是什么動物？人腦的兩種思維能力 計算鐵皮總計算鐵皮總面積與長寬面積與長寬對高的比例對高的比例函數關系函數關系 求函求函數的數的微商微商 令微商為零令微商為零解出最佳比解出最佳比例值例值 例：做一個無蓋的方形鐵皮水箱，怎樣選擇長寬與高的比例，使在同樣的容積下最省鐵皮？邏輯思維問題與串行思維方法 應對挑戰結構及運算方式的創新（新的計算范式）發展類腦神經計算、結構的微電子技術！4 人工智能技術是

3、推動時代變革的強大動力！2012：深度學習在圖像識別領域超過人類 2013年：利用強化學習在多個游戲戰勝人類 2015年：AlphaGo 擊敗李世石 2016年特斯拉“自動駕駛”發生交通事故 2017年：AlphaGo Zero從零開始，全憑自學，圍棋完勝人類 2018年，谷歌“造人”成功，谷歌語音AI通過圖靈測試 人工智能技術：人工智能技術：爆炸式發展；推動時代變革的強大動力；各國都定位為國家戰略；5 芯片是人工智能技術發展的核心推動力！CPU GPUGPU 超級計算機超級計算機 神經形態芯片神經形態芯片 FPGAFPGA TPUTPU NPUNPU 高性能計算推動了人工智能技術的發展；機器

4、學習訓練：云端計算，HPC，加速處理器；智能模型部署應用：移動端計算（邊界計算）；6 應對挑戰類腦運算方式及創新芯片結構？原因：現在的微電子芯片、計算機等，其結構及運算方式與生物腦有本質的不同！蝙蝠聲納蝙蝠聲納 =活動的回活動的回聲定位系統聲定位系統:提取目標距離信息；搜集目標的對速度、目標大小、方位角和仰角信息；蝙蝠可以靈巧地以蝙蝠可以靈巧地以很高的成功率捕捉目標！很高的成功率捕捉目標！所有復雜計算只在李子般大小的腦中完成！谷歌大腦：1.6萬個處理器核，占地數十平方米，峰值功耗10萬瓦以上，學習需要數天。人腦：體積大約2升，峰值功耗20瓦，學習只需幾分鐘。學習識別貓臉 AlphaGoAlph

5、aGo（20152015年）年）戰 勝 李 世 石 的AlphaGo，使用了1202個CPU，176個GPU，CPU功耗約100W，GPU功耗約200W,比賽時長 約 5小時；AlphaGo Zero(2017AlphaGo Zero(2017年年)AlphaGo一局所消耗的能量大約是一個成年人一天耗能的300倍！7 另一方面：集成電路發展面臨新問題 摩爾定律摩爾定律 器件尺寸接近極限；芯片功耗接近極限；微納電子器件微納電子器件 背景電荷噪聲；一致性問題（工藝誤差）；隨機缺陷和失效；相鄰耦合（電磁、量子）；低驅動能力；一個一個32 nm32 nm工藝最小尺寸晶體管的有效溝道長度已小于工藝最小尺

6、寸晶體管的有效溝道長度已小于100100個硅原個硅原子，它的柵氧厚度只有子，它的柵氧厚度只有4 4個硅原子厚，溝道中只含有大約個硅原子厚，溝道中只含有大約5050個摻個摻雜原子。雜原子。目前狀況目前狀況 集成電路特征尺寸已達3nm，規模工業生產已達7nm；NVIDIA GPU V100，集成了210億個晶體管，芯片面積815mm2；Intel的酷睿產品，集成了11.7億個晶體管；IBM研的類腦神經突觸計算芯片TrueNorth，集成了54億個晶體管；華為麒麟980芯片采用TSMC 7nm工藝，集成了69億個晶體管；新型納米電子器件新型納米電子器件 半導體所利用Si基或GaAs、InP基V超晶格

7、量子阱材料，發展了多種納米電子器件。新型納米器件直接替代新型納米器件直接替代CMOSCMOS晶體管設計芯片？晶體管設計芯片？電子8 集成電路發展面臨的新問題 降低研制復雜性 提高系統容錯性 研制難度：TSMC 7nm工藝，集成了69億個晶體管；研制周期長達3年，花費數十億美元。1000多位高級半導體專家參與，進行了5000多次的工程驗證。華為麒麟980芯片：2018年 技術現狀：器件速度：晶體管開關1010次/秒；集成密度：TSMC 7納米工藝 0.83億晶體管/mm2；核心溫度：輕松達到90；GPU V100：12nm FFN工藝，210億（0.21x1011）晶體管/815mm2 9 集成

8、電路發展面臨的問題 生物神經網絡是缺陷容錯和噪聲容錯的系統;生物神經系統完美處理復雜性和不可靠性的例子：功能分層，自我設置、自我診斷、自我保護、自我優化;神經元的一致性、重復性，比電子器件差；神經元能在熱噪聲、電磁環境中很好工作；在較多神經元失效后，網絡能維持正常功能；+微納電子器件研究 類神經網絡研究 微納電子器件集成新的形態結構和技術方案 解決微納米器件集成存在的問題 低功耗、高性能的類神經計算芯片 應對挑戰結構及運算方式的創新 發展類腦神經計算、結構的微納電子技術！10 類腦神經計算的國外發展情況 目的：解決下一代信息處理問題；以更低的功率開創全新的計算機應用；進展：2014年8月發布了

9、第二代神經突觸計算機芯片（SyNAPSE）：100萬個神經元、2.56億個突觸，28納米工藝、54億個晶體管，功耗70毫瓦；2013年8月，發布基于人腦的全新計算架構TrueNorth；長期目標，建立一個具備100億個神經元和數百兆個突觸的芯片系統，僅消耗1KW的功率，體積不到0.002立方米；評價：“推動計算機從運算演進到學習系統的重要里程碑”“會孕育出我們從未想過的技術”；IBM在美國國防部高等研究計劃局(DARPA)資助下，聯合五所頂尖大學，成立了“認知計算機計劃”，研究創建一種認知計算系統。11 類腦神經計算的國外發展情況 歐盟“人腦項目”：2013年初，歐盟宣布將在未來十年向人腦項目

10、（HBP）提供10億歐元研發經費。通過超級計算機復制人腦中的活動，從細胞之間的交互到人的心智活動。理解人腦的工作機理，提升腦部疾病的治療效率、改進計算機的工作模式。美國“腦計劃”：2013年4月，美國公布了“推進創新神經技術腦研究計劃”(簡稱“腦計劃”)。記錄、分析大量的大腦細胞數據；包括9大研究領域：統計大腦細胞類型；建立大腦結構圖；開發大規模神經網絡記錄技術；開發操作神經回路的工具；了解神經細胞與個體行為之間的聯系；整合神經科學實驗與理論、模型、統計學等；描述大腦成像技術的機制；建立收集人腦數據的機制；知識傳播與培訓；日本大腦研究計劃（Brain/MINDS）；澳大利亞腦計劃（Austra

11、lian Brain Initiative）；加拿大腦計劃（Brain Canada）；韓國腦計劃（Korea Brain Initiative）；12“中國腦計劃”我國六個長期科學項目之一 十八屆五中全會，通過了中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十三個五年規劃的建議。習近平就中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十三個五年規劃的建議起草的有關情況向全會作了說明。在“三、需要重點說明的幾個問題”中，習近平提到了腦科學：“從更長遠的戰略需求出發，我們要堅持有所為有所不為，在航空發動機、量子通信、智能制造和機器人、深空深海探測、重點新材料、腦科學、健康保障等領域再部署一批體現國家戰略意圖的重大科技

12、項目?！薄爸袊X計劃”分為腦科學以及類腦科學兩部分，“中國腦計劃”分為腦科學以及類腦科學兩部分，主要有兩個研究方向：以探索大腦秘密、攻克大主要有兩個研究方向：以探索大腦秘密、攻克大腦疾病為導向的腦科學研究以及以腦疾病為導向的腦科學研究以及以建立和發展人建立和發展人工智能技術為導向的類腦研究工智能技術為導向的類腦研究。該計劃將作為我國六個長期科學項目工程中的一該計劃將作為我國六個長期科學項目工程中的一個重要項目，長期資助，時間長達個重要項目，長期資助，時間長達1515年。年。13 類腦神經計算的微電子技術、芯片 功能模擬實現功能模擬實現 結構模擬實現結構模擬實現 谷歌的“Tensor Proce

13、ssing Unit”（TPU）；IBM的“神經形態自適應可塑性可擴展電子芯片”；德國海德堡大學的神經形態芯片；比利時微電子研究中心的神經形態芯片；低低功耗功耗、高容錯；、高容錯；全新電路形態；全新電路形態；全新計算模式全新計算模式；類腦神經類腦神經形態芯片形態芯片 14 什么芯片，讓李克強摘下眼鏡端詳了這么久？2018年10月18日上午，魯汶市，比利時微電子研究中心（IMEC）15 半導體所類腦神經計算、芯片的發展狀況 基本情況：基本情況：1990年王守覺院士在原“新器件、新電路”研究室基礎上創立。實驗室定位：實驗室定位：“數?；旌闲⌒蜕窠浻嬎銠C”：95年中國電子十大科技成果獎（1995）；

14、“人工神經網絡硬件化實現”：八五科技攻關重大科技成果獎（1996）；“半導體神經網絡技術及其應用”：北京市科學技術進步一等獎（2001）；“XXX求解神經計算原理樣機研制”：全軍科技進步二等獎（2015）；計算 方法 芯片 系統 技術 應用 類腦神經 網絡研究 16 半導體所類腦神經計算、芯片的發展狀況 近期工作：以二大應用為牽引，研究類腦神經計算技術近期工作：以二大應用為牽引，研究類腦神經計算技術 惡劣環境下的工業監控、測量 特點：特點：多維、關聯數據多維、關聯數據 多物理量協同感知 多方位、多通道感知 不完全、不精確數據不完全、不精確數據 間接物理量感知；傳感器感知數據缺失 噪聲干擾、數據

15、污染 海量、異構數據海量、異構數據 多原理、跨域傳感器 難以建立數學模型，難以建立數學模型，傳統方法難處理！傳統方法難處理！要求：快速、高效處理 實時、高可靠性 提高信息利用率 數據不丟棄 減少傳感器數量 智能、認知功能 狀態判斷 異常理解 趨勢預測 共性問題，需要神經計算新技術！同一個科學問題：不確定、非完整信息處理 信息系統分析技術、裝備 逆向分析逆向分析 正向設計正向設計 信息系統攻、防領域：攻防的關鍵技術瓶頸，長期制約能力提升；NP問題：計算復雜度與問題規模成指數關系；目前最先進的超級計算機已難以承但如此巨大的計算任務！17 局部子域神經網絡算子 人腦功能區多樣性 研究思路：借鑒人腦的

16、信息處理機制研究思路：借鑒人腦的信息處理機制 神經細胞、存算一體 人工神經元模型 微電子技術實現神經元功能，電路結構可塑，邏輯功能可變！神經元集群結構，改變局部子域功能，形成“腦功能區”結構 類腦神經網絡技術算法、芯片 半導體所類腦神經計算、芯片的發展狀況 18 半導體所類腦神經計算、芯片的發展狀況 芯片關鍵技術：芯片關鍵技術：“多權值”神經元模型“多權值”神經元模型和電路實現和電路實現 12122iiiiiimSWXWiiiWXWYfWXWWi2=0，且，且s=1，m=1：感知器，單權值神經元感知器，單權值神經元 Wi1=1，s=0，m=2：徑向基網絡神經元徑向基網絡神經元 硬件可實現硬件可

17、實現 多功能神經元多功能神經元 單一結構、可變功能神經元：既能實現ABF、RBF、DBF等常用神經元功能，還能實現其它神經元功能?！岸鄼嘀怠鄙窠浽獛缀我饬x三維圖形示意“多權值”神經元幾何意義三維圖形示意 19 半導體所類腦神經計算、芯片的發展狀況 芯片關鍵技術：芯片關鍵技術：串并行計算架構串并行計算架構 串并行架構：局部并行、串并協同 類腦神經計算是分布式并行計算，如芯片上神經元與算法上的神經元一一對應，計算速度快、規模受限。串并行神經計算架構：基本電路單元是神經突觸處理單元，局部平行。一個神經突觸處理單元在控制電路作用下，經過一定的時序周期后，能完成多個神經元模型的計算。串并行架構在計算速度

18、和神經元規模之間尋找平衡、優化，使我們在合理的技術和經濟可承受范圍內能研制高性能、有實際應用價值的類神經計算芯片。20 半導體所類腦神經計算、芯片的發展狀況 芯片關鍵技術：芯片關鍵技術：局部子域結構局部子域結構、分布式異步控制分布式異步控制技術技術 芯片內神經計算電路的局部子域結構：局部子域內的電路基本相互獨立；神經計算只訪問子域結構內的電路資源，不需要等待局部子域結構外的數據或信號響應；局部子域結構內的控制器能夠組織子域內的所有電路動作；好處：克服存儲和交換帶寬障礙；用它填充整個系統，可以減少競爭源、空閑等待時間的存在；意義：為并行、分布式的神經計算提供保障；提高芯片容錯性；降低芯片設計、制

19、造難度；分布式異步控制電路技術：與局部子域結構思想相配套；功能分層、控制分級；目標：以最小的時間代價，管理芯片內并發的神經計算任務和局部子域內的硬件資源；21 半導體所類腦神經計算、芯片的發展狀況 芯片關鍵技術：神經元集群架構設計 神經元權值流神經元權值流 輸入數據流輸入數據流 輸出數據流輸出數據流 神經處理單元神經處理單元 CNN 專用模塊專用模塊 22 半導體所類腦神經計算、芯片的發展狀況 算法優化算法優化 物理設計物理設計 流片制造流片制造 芯片成品芯片成品 芯片定義芯片定義 HDLHDL代碼編寫與綜合代碼編寫與綜合 RTLRTL驗證與硅基驗證驗證與硅基驗證 多次迭多次迭代代 芯片測試芯

20、片測試 封裝設計 CASSANNCASSANN系列類腦系列類腦神經神經計算計算芯片芯片 CASSANN-V芯片 CASSANN-X芯片 23 半導體所類腦神經計算、芯片的發展狀況 采用40nm CMOS工藝，集成16個神經元集群，4000萬門、1億個左右的晶體管，芯片內有65536個神經元，200萬個神經突觸，每秒262億次神經突觸聯接。針對信息系統分析、超多變量最優化（離散域）等應用，計算能力比DSP、CPU、GPU芯片高45個數量級以上！工藝：SMIC 40LL 內核電壓：1.2V IO電壓：1.8V 速度：1.0 GHz 面積：24.6 mm2 功耗：5.5 W GroupGroup基本

21、單元基本單元 芯片整體視圖芯片整體視圖 芯片封裝圖 采用flip-chip封裝方式，封裝大小為18mm18mm，BGA球徑0.6mm，球心距1mm。相關成果：相關成果：CASSANNCASSANNV V神經網絡芯片神經網絡芯片 24 半導體所類腦神經計算、芯片的發展狀況 技術指標 參數 層數 18 成品板厚 2.6mm 成品尺寸 1*1mm PCB標準 GJB362B-2009 表面處理 沉金 板材類型 TU-872 SLK 成品厚度公差+/10%成品尺寸公差 1 翹曲度 0.75%過孔工藝 樹脂塞孔 電源模塊部分電源模塊部分FPGAFPGA內核電壓內核電壓1.1V1.1V；外圍；外圍IO 1

22、.5VIO 1.5V、1.8V1.8V；DDR3bank DDR3bank 1.5V1.5V；MGTMGT高速部分有高速部分有1.11.1、V1.2VV1.2V、1.8V1.8V；芯片內核；芯片內核1.21.2-1.25v1.25v；電流小于電流小于5A5A；IO 1.8VIO 1.8V；PLL1.1VPLL1.1V；主控制主控制 調度芯片調度芯片 神經計算神經計算 專用芯片專用芯片1111 神經計算神經計算 專用芯片專用芯片1212SYS_Clk1時鐘時鐘SYS_Clk2時鐘時鐘 分布式存儲系統分布式存儲系統SYS_Clk3 高速高速 差分時鐘差分時鐘擴擴展展接接口口USB接口PCIePCI

23、e接口接口USBUSB芯片組芯片組專用接口專用接口1 1千兆光千兆光纖接口纖接口千兆收發千兆收發芯片組芯片組1 1千兆光千兆光纖接口纖接口千兆收發千兆收發芯片組芯片組2 2千兆光千兆光纖接口纖接口千兆收發千兆收發芯片組芯片組3 3千兆光千兆光纖接口纖接口千兆收發千兆收發芯片組芯片組4 4電源供電系統接口電源供電系統接口電源排序電源排序管理系統管理系統電源電源模塊模塊1 1VCCINTVCCINT電源電源模塊模塊2 2MGTAVCCMGTAVCC電源電源模塊模塊3 3MGTAVTTMGTAVTT電源電源模塊模塊4 4MGTVCCAUXMGTVCCAUX電源電源模塊模塊7 7VCCAUXVCCAU

24、X電源電源模塊模塊6 6VCCOVCCO1 1V V8 8電源電源模塊模塊8 8VCCVCC2 2V V5 5電源電源模塊模塊9 9VCCVCC3 3V V3 3千兆光千兆光纖接口纖接口千兆收發千兆收發芯片組芯片組5 5散熱散熱控制系統控制系統PCIePCIe高速發送高速發送芯片組芯片組SYS_Clk4 高速高速 差分時鐘差分時鐘專用接口專用接口2 2專用接口專用接口3 3配置配置FLASH存儲單元存儲單元PCIePCIe高速接收高速接收芯片組芯片組電源排序電源排序管理系統管理系統擴擴展展接接口口芯片供電芯片供電系統系統芯片散芯片散熱系統熱系統芯片供電芯片供電系統系統 神經計算神經計算 專用芯

25、片專用芯片1111 神經計算神經計算 專用芯片專用芯片1212 神經計算神經計算 專用芯片專用芯片1111 神經計算神經計算 專用芯片專用芯片1212 神經計算神經計算 專用芯片專用芯片1111 神經計算神經計算 專用芯片專用芯片1212配置接口配置接口芯片供電芯片供電系統系統 神經計算神經計算 專用芯片專用芯片1212 神經計算神經計算 專用芯片專用芯片1212 神經計算神經計算 專用芯片專用芯片1212 神經計算神經計算 專用芯片專用芯片1212芯片散芯片散熱系統熱系統芯片散芯片散熱系統熱系統芯片供電芯片供電系統系統 神經計算神經計算 專用芯片專用芯片1212 神經計算神經計算 專用芯片專

26、用芯片1212 神經計算神經計算 專用芯片專用芯片1212 神經計算神經計算 專用芯片專用芯片1212芯片散芯片散熱系統熱系統系統面板控制接口系統面板控制接口相關成果：相關成果：CASSANNCASSANNV V芯片的計算主板芯片的計算主板 25 半導體所類腦神經計算、芯片的發展狀況 主控制主控制 調度芯片調度芯片 神經計算神經計算 專用芯片專用芯片1111 神經計算神經計算 專用芯片專用芯片1212SYS_Clk1時鐘時鐘SYS_Clk2時鐘時鐘 分布式存儲系統分布式存儲系統SYS_Clk3 高速高速 差分時鐘差分時鐘擴擴展展接接口口USB接口PCIePCIe接口接口USBUSB芯片組芯片組

27、專用接口專用接口1 1千兆光千兆光纖接口纖接口千兆收發千兆收發芯片組芯片組1 1千兆光千兆光纖接口纖接口千兆收發千兆收發芯片組芯片組2 2千兆光千兆光纖接口纖接口千兆收發千兆收發芯片組芯片組3 3千兆光千兆光纖接口纖接口千兆收發千兆收發芯片組芯片組4 4電源供電系統接口電源供電系統接口電源排序電源排序管理系統管理系統電源電源模塊模塊1 1VCCINTVCCINT電源電源模塊模塊2 2MGTAVCCMGTAVCC電源電源模塊模塊3 3MGTAVTTMGTAVTT電源電源模塊模塊4 4MGTVCCAUXMGTVCCAUX電源電源模塊模塊7 7VCCAUXVCCAUX電源電源模塊模塊6 6VCCOV

28、CCO1 1V V8 8電源電源模塊模塊8 8VCCVCC2 2V V5 5電源電源模塊模塊9 9VCCVCC3 3V V3 3千兆光千兆光纖接口纖接口千兆收發千兆收發芯片組芯片組5 5散熱散熱控制系統控制系統PCIePCIe高速發送高速發送芯片組芯片組SYS_Clk4 高速高速 差分時鐘差分時鐘專用接口專用接口2 2專用接口專用接口3 3配置配置FLASH存儲單元存儲單元PCIePCIe高速接收高速接收芯片組芯片組電源排序電源排序管理系統管理系統擴擴展展接接口口芯片供電芯片供電系統系統芯片散芯片散熱系統熱系統芯片供電芯片供電系統系統 神經計算神經計算 專用芯片專用芯片1111 神經計算神經計

29、算 專用芯片專用芯片1212 神經計算神經計算 專用芯片專用芯片1111 神經計算神經計算 專用芯片專用芯片1212 神經計算神經計算 專用芯片專用芯片1111 神經計算神經計算 專用芯片專用芯片1212配置接口配置接口芯片供電芯片供電系統系統 神經計算神經計算 專用芯片專用芯片1212 神經計算神經計算 專用芯片專用芯片1212 神經計算神經計算 專用芯片專用芯片1212 神經計算神經計算 專用芯片專用芯片1212芯片散芯片散熱系統熱系統芯片散芯片散熱系統熱系統芯片供電芯片供電系統系統 神經計算神經計算 專用芯片專用芯片1212 神經計算神經計算 專用芯片專用芯片1212 神經計算神經計算

30、專用芯片專用芯片1212 神經計算神經計算 專用芯片專用芯片1212芯片散芯片散熱系統熱系統系統面板控制接口系統面板控制接口相關成果：基于相關成果：基于CASSANNCASSANNV V的類腦神經計算單元的類腦神經計算單元 26 半導體所類腦神經計算、芯片的發展狀況 相關成果：類腦神經計算設備系統級架構相關成果：類腦神經計算設備系統級架構 27 半導體所類腦神經計算、芯片的發展狀況 相關成果：類腦神經計算設備系統（部分實物）相關成果：類腦神經計算設備系統（部分實物）芯片裸片 QFP芯片 芯片功能測試 BGA芯片 封裝&功能測試 計算單元各功能系統全面調試 計算主板 PCIe Switch/IB

31、交換機/服務器/數據分發和交互 計算單元 刀片式計算單元 主控+芯片+數據總線 散熱系統+供電系統“深?！鳖惸X神經計算系統 28 半導體所類腦神經計算、芯片的發展狀況 相關成果：基于相關成果：基于CASSANNCASSANNX X的類腦神經計算系統的類腦神經計算系統 現場視頻采集現場視頻采集 CASSANN-X芯片實時芯片實時計算計算 實時顯示行人檢測結果實時顯示行人檢測結果 任務調度和數據預處理任務調度和數據預處理 基于CASSANN-X芯片的行人檢測應用系統原型 CvtColorHLS_RGB2HSVSplitRGB StreamHSVEqualizeHistV*MergeRGB Stre

32、amCvtColorHLS_HSV2RGBResizeDuplicateRGB StreamImage Read(OpenCV)OpenCV2AXIvideoAXIvideo2MatImage Read(OpenCV)Mat2AXIvideoAXIvideo2OpenCV29 半導體所類腦神經計算、芯片的發展狀況 核心技術核心技術1 1：類腦神經：類腦神經計算技術和系統計算技術和系統解決復雜最優化問題的強有力手段！解決復雜最優化問題的強有力手段！類腦神經計算方法類腦神經計算方法 可擴展類腦計算電路（多芯片）和計算單元 主控制主控制 調度芯片調度芯片 神經計算神經計算 專用芯片專用芯片1111

33、神經計算神經計算 專用芯片專用芯片1212SYS_Clk1時鐘時鐘SYS_Clk2時鐘時鐘 分布式存儲系統分布式存儲系統SYS_Clk3 高速高速 差分時鐘差分時鐘擴擴展展接接口口USB接口PCIePCIe接口接口USBUSB芯片組芯片組專用接口專用接口1 1千兆光千兆光纖接口纖接口千兆收發千兆收發芯片組芯片組1 1千兆光千兆光纖接口纖接口千兆收發千兆收發芯片組芯片組2 2千兆光千兆光纖接口纖接口千兆收發千兆收發芯片組芯片組3 3千兆光千兆光纖接口纖接口千兆收發千兆收發芯片組芯片組4 4電源供電系統接口電源供電系統接口電源排序電源排序管理系統管理系統電源電源模塊模塊1 1VCCINTVCCIN

34、T電源電源模塊模塊2 2MGTAVCCMGTAVCC電源電源模塊模塊3 3MGTAVTTMGTAVTT電源電源模塊模塊4 4MGTVCCAUXMGTVCCAUX電源電源模塊模塊7 7VCCAUXVCCAUX電源電源模塊模塊6 6VCCOVCCO1 1V V8 8電源電源模塊模塊8 8VCCVCC2 2V V5 5電源電源模塊模塊9 9VCCVCC3 3V V3 3千兆光千兆光纖接口纖接口千兆收發千兆收發芯片組芯片組5 5散熱散熱控制系統控制系統PCIePCIe高速發送高速發送芯片組芯片組SYS_Clk4 高速高速 差分時鐘差分時鐘專用接口專用接口2 2專用接口專用接口3 3配置配置FLASH存

35、儲單元存儲單元PCIePCIe高速接收高速接收芯片組芯片組電源排序電源排序管理系統管理系統擴擴展展接接口口芯片供電芯片供電系統系統芯片散芯片散熱系統熱系統芯片供電芯片供電系統系統 神經計算神經計算 專用芯片專用芯片1111 神經計算神經計算 專用芯片專用芯片1212 神經計算神經計算 專用芯片專用芯片1111 神經計算神經計算 專用芯片專用芯片1212 神經計算神經計算 專用芯片專用芯片1111 神經計算神經計算 專用芯片專用芯片1212配置接口配置接口芯片供電芯片供電系統系統 神經計算神經計算 專用芯片專用芯片1212 神經計算神經計算 專用芯片專用芯片1212 神經計算神經計算 專用芯片專

36、用芯片1212 神經計算神經計算 專用芯片專用芯片1212芯片散芯片散熱系統熱系統芯片散芯片散熱系統熱系統芯片供電芯片供電系統系統 神經計算神經計算 專用芯片專用芯片1212 神經計算神經計算 專用芯片專用芯片1212 神經計算神經計算 專用芯片專用芯片1212 神經計算神經計算 專用芯片專用芯片1212芯片散芯片散熱系統熱系統系統面板控制接口系統面板控制接口“深?！鳖惸X神經計算系統 神經計算芯片CASSANNX 神經計算芯片CASSANNV 30 半導體所類腦神經計算、芯片的發展狀況 物理信息物理信息（海量異構、多維關聯、動態實時）認知計算方法認知計算方法 核心芯片電路核心芯片電路 功能信息

37、功能信息 認知計算系統認知計算系統 核心技術核心技術2 2：基于類腦計算的：基于類腦計算的不不精確精確、非、非完整感知數據分析技術完整感知數據分析技術 工業監控測量 實時環境感知 設備狀態評估 31 半導體所類腦神經計算、芯片的發展狀況 可以是代數方程，也可以是其它形式的方程；（可以是代數方程，也可以是其它形式的方程；（F(X)F(X)可以是解析式、真值表、數據等形式）；可以是解析式、真值表、數據等形式）；可以求解可以求解F(X)=0F(X)=0的等式方程組，也可以求解方程組的等式方程組，也可以求解方程組F(X)F(X)-00的最近似（最適合）解；的最近似（最適合）解；可以求解慢時變方程組可以

38、求解慢時變方程組 F Ft t(X)=0(X)=0，F Ft t(X)(X)-0 0；方程組求方程組求解問題解問題 神經網絡神經網絡訓練學習訓練學習問題問題 反函數擬反函數擬合的最優合的最優化問題化問題 神經網絡迭神經網絡迭代搜索最優代搜索最優解的問題解的問題 核心技術核心技術3 3：基于類腦計算的大規模復雜方程組求解技術：基于類腦計算的大規模復雜方程組求解技術 智能決策智能決策 生產優化生產優化 信息對抗信息對抗 自主控制自主控制 32 半導體所類腦神經計算、芯片的發展狀況 高壓電力設備在線監測與智能診斷高壓電力設備在線監測與智能診斷智能電網實現信息化的基礎。智能電網實現信息化的基礎。成果應

39、用：“成果應用：“不確定、非不確定、非完整完整信息信息”問題”問題工業監測工業監測 33 在數字化智能油井監測中的應用：油井工況分析井下工況診斷、設備故障檢測和油井產量分析的重要基礎，是油田生產管控的關鍵依據。技術、設備在新疆油田（克拉瑪依市）規?；痉稇?；應用油井數 378口（不同油氣特性、地質條件和開采工藝，均正常工作6個月以上）；應用油田片區 3個片區（紅淺5區、新港、重油二區）；稠油井工況分析：重油油田的稠油井精確工況分析目前仍是世界性難題！基于CASSANNV芯片計算原理的稠油井工況分析：取得初步突破，在新疆克拉瑪依油田重油二區應用，能較精確地計算充滿度、漏失率，能較好地預測出產量

40、的變化趨勢。成果應用：“成果應用：“不確定、非不確定、非完整完整信息信息”問題”問題工業監測工業監測 半導體所類腦神經計算、芯片的發展狀況 34 未來進一步研究和發展方向 參數控制的參數控制的 神經元電路神經元電路 可配置的標準電路單元可配置的標準電路單元（宏單元）（宏單元）各種特定的邏輯各種特定的邏輯功能功能 各種特定的函數各種特定的函數功能功能 半定制電路半定制電路（FPGAFPGA）參數控制的類參數控制的類腦神經元腦神經元 不不精確精確、非、非完整完整信息信息的類神經計算技術和系統的類神經計算技術和系統 為大規模方程組求解、非完整信息的數據分析、高維大數據相關性計算、超多變量復雜函數最優

41、化求解等提供技術；不確定、非完整信息處理技術是信息科學發展的重要內容；高性價比的類神經計算芯片高性價比的類神經計算芯片、系統和設計技術、系統和設計技術 “多權值”神經元提高資源利用率，適應較寬泛的計算要求；通過結構創新、模型創新等，降低對芯片復雜度和研制成本；能形成有特色的芯片設計、系統研制的生態系統；缺陷容錯和噪聲容錯的電路集成技術缺陷容錯和噪聲容錯的電路集成技術 可靠、魯棒、可自恢復的全新電路設計；千億級微納器件集成的技術解決方案；重構組織示意圖cellcellcellcellcellcellcellcellcellcellcellcellcellcellcellcellcellcellcellcellcellcellcellcellcellcellcellcellcellcellcellcellcellcellcellcell謝 謝！請批評指正！謝 謝！請批評指正！謝 謝！請批評指正！謝 謝！請批評指正！謝 謝！請批評指正！