灵汐科技：类脑计算芯片——脑科学研究与后摩尔时代算力突破的新起点
注：本文转载自镁客网公众号
“只要大脑的奥秘尚未大白于天下，宇宙将仍是个谜。”
——Santiago Ramón y Cajal （1906年诺贝尔生理学或医学奖获得者）
近百年来，围绕着脑科学领域已经颁发了近20项诺贝尔奖，但人类至今仍然难以准确说出究竟大脑还有多少未解之谜等待着去征服。对大脑结构和功能的探索，已经成为当下最具挑战性也是最有意义的前沿科学难题。
说其最有意义，是因为大脑的解密已经与我们每个人的生活息息相关。一方面，许多因为大脑而引起的如老年性痴呆、抑郁、自闭症等疾病目前仍无较好的治疗方案，甚至还不能对病理有清晰、准确的掌握；另一方面，如人工智能、脑机接口等正在改善人类生活的科学研究，其发展路径也高度依赖于对人脑秘密的探索程度。
正是基于以上原因，自进入二十一世纪以来，世界发达国家如日本、美国和欧盟等纷纷开启了“脑计划”，投入大量资金、人力，以求能快速解开大脑的秘密。脑科学与脑认知，已经被多国视为人类最后的科学尖端，是科研领域 “皇冠上的明珠”。
如今， “中国脑计划”的启动，使中国成为继美国、欧盟和日本之后，第四个推出脑科学研究计划的国家。中国脑计划提出“一体两翼”的发展策略， “以脑认知原理为主体，以类脑计算与脑机智能、脑重大疾病诊治为两翼，搭建关键技术平台，抢占脑科学前沿研究制高点”——这在《“十三五”国家科技创新规划》中被明确提到。
在这“一体两翼”中，类脑计算正在成为近年来在国际与国内都非常火热的一个研究方向。通俗的说，类脑计算指的是：通过借鉴于人脑的基本原理，来改进、升级甚至变革我们传统的计算模式。对于中国“脑计划”的发展与突破，类脑计算正在发挥着“尖兵”的作用。
那么，类脑计算将对哪些细分领域起到重要作用？如何实现类脑计算的落地与应用？中国目前有哪些领先于世界的相关技术？
带着这些问题，镁客网专访了中国智慧城市产业与技术创新战略联盟理事、北京科委&中关村管委会技术专家、北京灵汐科技有限公司CMO华宝洪，与其进行了深入的交流。
“小试牛刀”的类脑计算，后摩尔时代的破题之道
今年5月14日，国家科技体制改革和创新体系建设领导小组第十八次会议在京召开，本次会议不仅由国务院副总理刘鹤主持会议并讲话，还专题讨论了面向后摩尔时代的集成电路潜在颠覆性技术。这说明，对于即将到来的后摩尔时代所要面临的新挑战，已经成为了国家重点关心的方向。
那么，什么是面向后摩尔时代的集成电路潜在颠覆性技术？会议并没有对外完全透露。但华宝洪告诉记者，和学界的不少观点一样，“类脑计算”应该就是会议中所提到的潜在战略性与颠覆性技术之一。
所谓摩尔定律，即“在价格不变的情况下，每18-24个月，集成电路可容纳的晶体管数翻一倍，性能提升一倍”。而随着半导体技术的不断突破，受制于芯片内部信号的有效传递已经接近物理尺度的极限，目前想要在5nm以下再提升工艺水平已经是极为尖端的技术难题，而成本、市场与需求之间的平衡，也极大可能难以为继。
这也就意味着，算力的发展将遇到较大的瓶颈，而与之相关度较高的如人工智能等产业，即将迎来潜在的冲击。
以人工智能举例，在第三次发展浪潮后，传统意义上的“三驾马车”——算法、算力、大数据，为人工智能这几年如火如荼的发展插上了翅膀。但后摩尔时代的计算技术面临的挑战，给人工智能未来的发展蒙上了一层阴影。
华宝洪表示，对于人工智能等高度依赖芯片能力的产业来说，传统意义上的单纯依靠堆大数据、高算力或将成为过去式，要想有新的突破，就必须有新的思路。
“以自动驾驶这一细分领域举例，现在市面上各家都在提升算力、算法，不断用大量的图像数据来训练模型，但依然还是面临着无法突破的瓶颈。人工智能发展的“三驾马车”，现在已经面临发展瓶颈，要解决后摩尔时代的挑战，我认为还是要看类脑计算”。
目前学界的不少观点也认为，传统的“三驾马车”+冯诺依曼架构硬件所支撑的人工智能之路，正在越走越窄。清华大学类脑计算研究中心主任施路平教授曾表示，“基于碳基已经发展出现有的人类通用智能，基于硅芯片已经发展出强大的机器智能，借鉴脑科学的基本原理发展类脑计算，支撑人工通用智能发展，是完全有可能的。”
由此看来，类脑计算将有可能成为一把突破传统AI计算瓶颈、打开通用人工智能大门的钥匙，从而也就破解了后摩尔时代所带来的新挑战。不仅如此，华宝洪认为，对后摩尔时代人工智能方向的支持，只能算是类脑计算的“小试牛刀”，其“用武之地”实际上更为宽广。
脑仿真和脑科学研究，是类脑计算更大的“用武之地”
“目前大多数发达国家脑计划的目的，并不仅单纯为了去解决人工智能的问题，而且也在关注和探索：如何去解决人类脑健康（包括精神疾病、脑疾病等领域）所面临的困难。”华宝洪这样告诉记者。
屡屡在各国“脑计划”中提到的类脑计算，首要是解决脑科学、脑认知方面的问题；其次是解决类脑智能计算的问题；而后才涉及到人工智能、脑机接口等前沿技术的支撑助力。可以说，类脑计算这把“牛刀”还是为了加速助力解开大脑的秘密。
华宝洪对记者表示，过往的对脑科学领域的研究，经常会使用到一些小白鼠、猴子等动物进行实体实验，单纯的走医学途径去了解大脑中的神经元、神经脉冲等功能结构和信息传递机制等。尽管结果直观，但也存在着不少弊端：伦理层面上，世界范围内都在呼吁珍爱实验动物；技术层面上，由于动物个体的差异性等因素，存在着实验成本高、结果难复现等问题。
正是在这种情况下，类脑计算有了发挥空间。
“现在我们提供了另外一种手段，通过利用类脑计算芯片搭建大规模的脑仿真平台，可以支持促进对生物脑动力学模拟等领域的研究。借助由类脑计算芯片构建的类脑服务器以及类脑计算集群，不远的未来我们将可以模拟十亿、百亿甚至千亿级神经元规模的生物脑网络活动。”
而通过类脑计算所实现的大规模脑仿真，可以大大降低脑科学领域实验的成本，提升大规模生物脑仿真的速度，同时其可复现性的特点也足以保证实验结果的客观准确性。
有了大规模脑仿真，未来一些让人类“头疼”的问题就有望更快地得到解决。例如帕金森、抑郁等脑疾病的病理的探究、相关药物的治疗效果试验，都有可能通过脑仿真平台去进行测试。同时像脑机接口和前文提到的人工智能等前沿技术，也可以被类脑计算“赋能”。
华宝洪认为，“我们（类脑计算的研究）最终的目的是为了服务于人类的健康，这比类脑计算带给工业界的社会意义可能更为直观。而且，通过脑仿真和类脑计算，我觉得给大家的脑科学科研路径和方法上打开了一个新的想象空间，这是最重要的一点。”
双脑驱动、异构融合——征服世界顶级学刊的中国类脑芯片
芯片，是类脑计算落地应用的重要载体。目前，像IBM的TrueNorth、德国的BrainScales和英特尔的Loihi等，都是国际上较为知名的类脑芯片，并已经应用在大规模脑仿真等脑科学相关的项目中。那么，中国的类脑芯片，表现如何？
2019年8月1日，清华大学类脑计算中心主任施路平团队的科研成果——上一代类脑计算芯片 “天机芯”登上世界顶级学术期刊《Nature》的封面位置。据统计，这不仅是《Nature》创刊130余年历史中，仅有的十余篇华人一作的主刊封面论文之一，同时还实现了中国在芯片和人工智能两大领域中，在《Nature》期刊上论文零的突破。
“异构融合类脑芯片”究竟强在哪？
记者发现，深度学习加速器(支持人工神经网络)和类脑芯片(支持脑神经网络)是当前人工智能芯片代表性的两个主流方向，而目前的其他家芯片只能支持其中一类神经网络。北京灵汐科技今年成功量产了新一代类脑计算芯片-领启KA200，这款以“双脑驱动、异构融合”思路作为指导研发出的商用类脑芯片，则打破了这一禁锢。
“何为双脑驱动？通俗的说，就是把计算机的刚性和人脑的弹性结合起来”。
华宝洪对记者表示，计算机适合处理的是确定的、静态的、不变的场景，它的特点是快速准确，表现特点为“刚性”。人脑擅长处理的是近似的、不稳定和多变的场景，表现特性为“弹性”。
“KA200类脑芯片的设计思路，就是希望能够把计算机这种快速、准确的特点，和人脑在抗噪音、稀疏处理和时空相关性等特点做融合，最终打造出具有双脑驱动、异构融合的类脑芯片”。
“KA200”类脑芯片的优势是多方面的，突破了冯·诺依曼传统架构，采用众核并行，存算一体和分布式计算等核心技术。单芯片支持25万神经元和2500万个突触，其计算能效比高、扩展性好，可以同时高效地支持传统人工神经网络和脉冲神经网络，助力和支撑人工通用智能的发展。
八年磨一剑的灵汐，赛道上砥砺前行的狂奔者
任何科研成果从学界转向业界，都是惊险的一跳。这对于手握世界顶级类脑计算技术的灵汐科技团队来说，同样如此。
毕竟，无论是国际还是国内，类脑芯片的研发都是一项长期而艰苦的工作，尤其当灵汐科技甩开了传统的思维与框架，力图走出一条颠覆性的路线时，就要迎接更多的挑战和艰辛。
从2013年承建国家项目，2018年成立灵汐科技，到2019年科研成果登上Nature封面,再到2021年商用类脑芯片产品正式量产落地，整个团队已经走过8年的时光，其规模也逐渐增长到了200人以上。
华宝洪告诉记者，最近几年团队规模进入快速发展阶段。但更重要的是——在最新研发的KA200芯片量产成功后，灵汐团队已经完成首批客户签单，实现了营收。
“目前我们正在和国内众多的客户和合作伙伴进行对接测试和商业落地合作，涉及脑科学，安防、车路协同、智慧工控、新基建等多个行业方向。”
现在，灵汐科技推出类脑芯片，类脑计算板卡，类脑计算服务器等硬件，还配套提供面向传统人工智能和脑科学研究的全套软件工具栈。
华宝洪认为，“灵汐科技给合作伙伴提供的是基础的软硬件能力，我们非常愿意跟各个合作伙伴一起去探讨各个行业应用的结合，让异构融合、双脑驱动的类脑芯片给客户创造更大的价值。”
“在当下，脑科学和类脑智能已经成为国家“十四五规划”中的重点新兴领域，也是国家层面大力扶持的领域。灵汐科技希望能够在后摩尔时代，既能有效拓展客户在原有深度学习方面形成的能力，又能在目前逐渐升温的脑科学、类脑智能计算等领域里，为大家开辟了一个新的发展空间”。
宝剑锋自磨砺出。八年磨一剑的灵汐科技团队，没有盲从追随主流的传统框架，而是选择了在异构融合类脑芯片的这条“一个人的赛道”上狂奔。未来中国在脑科学、脑认知领域的进展与突破，会因灵汐科技而带来多少惊喜？让我们拭目以待。
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