神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)與光電子技術(shù)

逍遙設(shè)計自動化

引言
8 L; t* [: @) H: R; g8 m5 R' |7 U1 {近年來，計算能力的需求急劇增長，主要由ChatGPT等大型語言模型（LLMs）的日益復(fù)雜性推動。這些模型模仿人類認(rèn)知，用于各種任務(wù)，需要龐大的計算資源。隨著模型復(fù)雜度呈指數(shù)級增長，傳統(tǒng)計算系統(tǒng)難以跟上。本文探討新興的神經(jīng)形態(tài)計算領(lǐng)域及其在信息處理方面的潛力，重點(diǎn)關(guān)注光電子技術(shù)在這一新范式中的作用[1]。
! d4 t1 h) e* `5 m) b1 I# s
理解神經(jīng)形態(tài)計算
7 y& H, |' A6 S5 n: ?% K3 o神經(jīng)形態(tài)計算旨在硬件和軟件中模仿人腦的結(jié)構(gòu)和功能。與傳統(tǒng)計算機(jī)分離內(nèi)存和處理單元不同，神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)整合了這些功能，類似于我們大腦中的神經(jīng)元和突觸。這種方法有幾個優(yōu)勢：

能源效率：人腦執(zhí)行極其復(fù)雜的計算，僅消耗約20瓦的功率。神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)旨在實(shí)現(xiàn)類似的效率。

并行處理：與大腦類似，神經(jīng)形態(tài)計算機(jī)可以同時執(zhí)行多項(xiàng)操作，而不是順序執(zhí)行。

適應(yīng)性：這些系統(tǒng)可以學(xué)習(xí)并適應(yīng)新信息，類似于我們的大腦形成新的神經(jīng)連接。

內(nèi)存計算：通過結(jié)合存儲和處理，神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)可以減少在獨(dú)立內(nèi)存和處理單元之間傳輸數(shù)據(jù)所浪費(fèi)的能源。
) s, Y* i! x2 }$ E, `[/ol]


圖1：SpiNNcloud具有48個節(jié)點(diǎn)板的機(jī)架，是擁有100億個神經(jīng)元的神經(jīng)形態(tài)計算機(jī)的一部分。
0 Q# k7 G1 Q5 x+ q+ n  l
神經(jīng)形態(tài)硬件的興起
幾家公司和研究機(jī)構(gòu)正在開發(fā)神經(jīng)形態(tài)硬件：
1 m) R( J* r- P! _1. 英特爾的Loihi 2：英特爾第二代神經(jīng)形態(tài)芯片每個芯片支持約100萬個神經(jīng)元。2022年，研究人員發(fā)現(xiàn)英特爾的神經(jīng)形態(tài)硬件在深度學(xué)習(xí)任務(wù)中的能源效率是傳統(tǒng)芯片的16倍。

9 W, L; [  Z) L" c* H% Q圖2：英特爾的神經(jīng)形態(tài)硬件，在執(zhí)行深度學(xué)習(xí)任務(wù)時顯示出比傳統(tǒng)芯片高16倍的能源效率。
* u. @* y9 A/ X  N) ?/ p7 F; F- f
2. SpiNNcloud Systems的SpiNNaker2：2024年5月宣布的這個系統(tǒng)擁有超過69,000個互連微芯片，總計超過100億個神經(jīng)元。每個芯片包含152個基于ARM的處理器核心，每個核心支持至少1,000個神經(jīng)元。
$ D, h0 P1 p. A0 Q# h% Y: i6 a
% \$ t$ c2 c; ~- n3 Y" [0 |3. 桑迪亞國家實(shí)驗(yàn)室：2024年，桑迪亞擁有一個由英特爾構(gòu)建的11.5億神經(jīng)元系統(tǒng)，由1,152個Loihi 2芯片組成。該系統(tǒng)的神經(jīng)元數(shù)量約等于貓頭鷹大腦，正用于探索神經(jīng)形態(tài)計算的潛在應(yīng)用并開發(fā)算法。

8 `2 j: a7 w$ o
圖3：桑迪亞計算研究人員檢查由1,152個英特爾Loihi 2芯片組成的新型11.5億神經(jīng)元神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)。

' }- J( w- d( O光電子技術(shù)在神經(jīng)形態(tài)計算中的作用
7 I/ H! F# t( l: X. h隨著神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)的擴(kuò)大，組件之間快速和高能效的連接變得至關(guān)重要。這就是光電子技術(shù)發(fā)揮作用的地方。光電子技術(shù)為神經(jīng)形態(tài)計算提供了幾個優(yōu)勢：

高速互連：光連接可以以接近光速的速度在長距離傳輸數(shù)據(jù)，克服了電互連的限制。

能源效率：特別是在較長距離上，光信號消耗的功率比電信號少。

帶寬密度：光互連可以實(shí)現(xiàn)比電連接更高的帶寬密度。
) V* u  |) y$ o/ l5 k) u[/ol]


0 i& S# r& u7 U# Y圖4：英特爾的光計算互連，將光電子集成芯片與電子集成線路co-package的chiplet，能夠以4Tb/s的速度傳輸和接收數(shù)據(jù)。

英特爾的光計算互連
英特爾開發(fā)了光計算互連，將光電子集成線路與電子集成線路結(jié)合。這項(xiàng)技術(shù)提供了幾個好處：

更高的帶寬密度：co-package設(shè)計允許更高的數(shù)據(jù)傳輸率。

提高功率效率：光信號在長距離傳輸中消耗更少的功率。

長距離通信：光信號可以傳輸數(shù)百米而不會顯著衰減。
[/ol]
英特爾計劃將使用的波長數(shù)量從8增加到16，將線速率從32增加到128 Gb/s，并將光纖對數(shù)量從8翻倍到16。預(yù)計這些改進(jìn)將在未來十年內(nèi)將帶寬從4 Tb/s提高到64 Tb/s。

HPE的光電子神經(jīng)形態(tài)加速器
7 w+ K. z7 K3 {- v& V/ k; T; l2 y; ]惠普企業(yè)（HPE）正在開發(fā)一種將光電子技術(shù)與憶阻器技術(shù)結(jié)合的神經(jīng)形態(tài)加速器。該系統(tǒng)的主要特點(diǎn)包括：

憶阻器激光器：這種器件可以電子方式改變其發(fā)射波長，并在斷電后保持該調(diào)整，模仿生物突觸的功能。

基于波長的數(shù)據(jù)存儲：信息被編碼在光的波長中，允許高效的數(shù)據(jù)存儲和處理。

硅基光電子上的化合物半導(dǎo)體：這個平臺能夠?qū)⒓す馄�、光檢測器、放大器和調(diào)制器集成到單片線路中。
: w1 t% d+ P& H6 a, @0 ~
8 Q0 M, k* }* i, u這種光電子方法的優(yōu)勢包括降低延遲、提高功率效率和固有的并行性。HPE計劃今年向DARPA提交原型，并計劃在五年內(nèi)基于這項(xiàng)技術(shù)開發(fā)商業(yè)神經(jīng)形態(tài)計算機(jī)。
% U; f2 D6 [, n+ V+ L: f; e
神經(jīng)形態(tài)計算的應(yīng)用
6 k9 [) f; N( R6 [+ ~: v+ e神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)有潛力在各種應(yīng)用中表現(xiàn)出色：
7 S. s+ t$ q# v* t& W5 h  d. }

大型語言模型：支持像ChatGPT這樣的AI模型的日益復(fù)雜性。

優(yōu)化問題：解決復(fù)雜的調(diào)度和物流挑戰(zhàn)，例如航空公司航班重新安排。

科學(xué)模擬：模擬熱傳遞、氣體擴(kuò)散和核聚變反應(yīng)等現(xiàn)象。

成像：提高醫(yī)療保健中圖像分析的速度和準(zhǔn)確性。

金融建模：改進(jìn)風(fēng)險評估和市場預(yù)測。
. L/ P$ O5 n5 X# H2 S6 Z7 k
挑戰(zhàn)和未來方向
, M( J) a* P& ]  @3 Y& r盡管神經(jīng)形態(tài)計算顯示出巨大潛力，但仍需解決幾個挑戰(zhàn)：

算法開發(fā)：創(chuàng)建能夠充分利用神經(jīng)形態(tài)硬件獨(dú)特架構(gòu)的軟件。

可擴(kuò)展性：開發(fā)高效連接和協(xié)調(diào)大量人工神經(jīng)元的方法。

理解大腦功能：隨著我們對大腦如何編碼和處理信息的認(rèn)知改進(jìn)，神經(jīng)形態(tài)設(shè)計可能需要相應(yīng)進(jìn)化。

與現(xiàn)有系統(tǒng)集成：在異構(gòu)系統(tǒng)中找到神經(jīng)形態(tài)加速器和傳統(tǒng)計算組件之間的正確平衡。
3 S9 W8 D' m+ o: F( ^/ Q- F
; x& C# [0 \% r6 Z計算的未來可能是異構(gòu)的，專用加速器與傳統(tǒng)CPU和GPU一起工作。神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)可能成為這個生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分，處理從類腦處理中受益的特定類型問題。

結(jié)論
神經(jīng)形態(tài)計算代表了處理信息方式的范式轉(zhuǎn)變。通過模仿大腦的結(jié)構(gòu)和功能，這些系統(tǒng)提供了在能源效率、適應(yīng)性和并行處理能力方面實(shí)現(xiàn)顯著改進(jìn)的潛力。將光電子技術(shù)集成到神經(jīng)形態(tài)架構(gòu)中進(jìn)一步增強(qiáng)了這些優(yōu)勢，有可能克服傳統(tǒng)電互連的限制。
( R. o' |* k& j% a. C+ a
隨著這一領(lǐng)域研究的進(jìn)展，可以預(yù)期神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)將在解決復(fù)雜計算挑戰(zhàn)方面發(fā)揮越來越重要的作用，從支持先進(jìn)的AI模型到解決各行業(yè)的優(yōu)化問題。雖然傳統(tǒng)計算仍將有其地位，但神經(jīng)形態(tài)計算的興起和光電子技術(shù)的結(jié)合可能預(yù)示著計算能力的新時代。

8 Y" U! m3 ?3 y8 [- ~; h( Q+ v" {參考文獻(xiàn)
+ j7 x9 I* O7 _2 o[1] H. Hogan, "The rise of brain-like computers and the role of photonics," SPIE Photonics Focus, Sep./Oct. 2024. [Online]. Available: https://spie.org/news/photonics-focus/septoct-2024/building-brainlike-computers#_=_
1 X) F1 H6 Z# \) J0 G' O7 T+ l) JEND


軟件申請我們歡迎化合物/硅基光電子芯片的研究人員和工程師申請體驗(yàn)免費(fèi)版PIC Studio軟件。無論是研究還是商業(yè)應(yīng)用，PIC Studio都可提升您的工作效能。
點(diǎn)擊左下角"閱讀原文"馬上申請

. ~8 I% }. T; S! U+ \歡迎轉(zhuǎn)載
  u0 Y4 X2 W% _4 h- V: y
轉(zhuǎn)載請注明出處，請勿修改內(nèi)容和刪除作者信息！



, U. a; C) r9 W# S

9 A2 ~! `. P7 A3 y4 K- k4 Z關(guān)注我們
1 {2 D) E8 O% \1 i% q; \3 A

" @$ J# m) J, L2 Q # ~. z( m$ [$ p/ R# @! x

9 h# U3 l4 Y; @8 C( u6 y! h; t & s. h9 L+ s: q8 P

                     

4 W  k2 B$ e# I
) _5 y7 {$ Y7 h- N0 _
* ]5 e* ~% W! Z; Z* d# ^5 }, G關(guān)于我們：
; Z) z; d6 r/ {6 d深圳逍遙科技有限公司（Latitude Design Automation Inc.）是一家專注于半導(dǎo)體芯片設(shè)計自動化（EDA）的高科技軟件公司。我們自主開發(fā)特色工藝芯片設(shè)計和仿真軟件，提供成熟的設(shè)計解決方案如PIC Studio、MEMS Studio和Meta Studio，分別針對光電芯片、微機(jī)電系統(tǒng)、超透鏡的設(shè)計與仿真。我們提供特色工藝的半導(dǎo)體芯片集成電路版圖、IP和PDK工程服務(wù)，廣泛服務(wù)于光通訊、光計算、光量子通信和微納光子器件領(lǐng)域的頭部客戶。逍遙科技與國內(nèi)外晶圓代工廠及硅光/MEMS中試線合作，推動特色工藝半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展，致力于為客戶提供前沿技術(shù)與服務(wù)。
' B4 Q0 g, Q  _
http://www.latitudeda.com/
7 b2 y& R0 q: n8 O! C9 _（點(diǎn)擊上方名片關(guān)注我們，發(fā)現(xiàn)更多精彩內(nèi)容）