神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)與光電子技術

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引言
6 f% \+ F5 N+ E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）的日益復雜性推動。這些模型模仿人類認知，用于各種任務，需要龐大的計算資源。隨著模型復雜度呈指數(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)計算領域及其在信息處理方面的潛力，重點關注光電子技術在這一新范式中的作用[1]。

理解神經(jīng)形態(tài)計算
! ^, _3 E4 F& R% ]* |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)計算機可以同時執(zhí)行多項操作，而不是順序執(zhí)行。

適應性：這些系統(tǒng)可以學習并適應新信息，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)可以減少在獨立內(nèi)存和處理單元之間傳輸數(shù)據(jù)所浪費的能源。
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& j4 J& C" o) }, r$ r$ Y圖1：SpiNNcloud具有48個節(jié)點板的機架，是擁有100億個神經(jīng)元的神經(jīng)形態(tài)計算機的一部分。

神經(jīng)形態(tài)硬件的興起
5 ~. K1 E+ ]  q( u$ ]  v幾家公司和研究機構(gòu)正在開發(fā)神經(jīng)形態(tài)硬件：
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)硬件在深度學習任務中的能源效率是傳統(tǒng)芯片的16倍。
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# Q& w% T% w7 E. f, r5 L  q圖2：英特爾的神經(jīng)形態(tài)硬件，在執(zhí)行深度學習任務時顯示出比傳統(tǒng)芯片高16倍的能源效率。
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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。
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/ O# J. C  A$ ~5 j( B! T3. 桑迪亞國家實驗室：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)計算的潛在應用并開發(fā)算法。

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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)。
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, I' c* B: Q5 c2 `2 e/ k光電子技術在神經(jīng)形態(tài)計算中的作用
隨著神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)的擴大，組件之間快速和高能效的連接變得至關重要。這就是光電子技術發(fā)揮作用的地方。光電子技術為神經(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：光互連可以實現(xiàn)比電連接更高的帶寬密度。
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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)。

; O% I  W$ N4 @# x) @% [% g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。這項技術提供了幾個好處：

更高的帶寬密度：co-package設計允許更高的數(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。
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% r+ M5 f. i0 F) F% {* g7 H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。預計這些改進將在未來十年內(nèi)將帶寬從4 Tb/s提高到64 Tb/s。
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HPE的光電子神經(jīng)形態(tài)加速器
7 P. D4 A9 P, N6 c/ ~! Y惠普企業(yè)（HPE）正在開發(fā)一種將光電子技術與憶阻器技術結(jié)合的神經(jīng)形態(tài)加速器。該系統(tǒng)的主要特點包括：
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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。

9 z% Q' h1 Y4 O" Y& 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)基于這項技術開發(fā)商業(yè)神經(jīng)形態(tài)計算機。

神經(jīng)形態(tài)計算的應用
8 d9 R+ Z3 r2 y8 F8 G神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)有潛力在各種應用中表現(xiàn)出色：

大型語言模型：支持像ChatGPT這樣的AI模型的日益復雜性。

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

科學模擬：模擬熱傳遞、氣體擴散和核聚變反應等現(xiàn)象。

成像：提高醫(yī)療保健中圖像分析的速度和準確性。

金融建模：改進風險評估和市場預測。

  E0 g8 d0 l$ |挑戰(zhàn)和未來方向
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)：
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算法開發(fā)：創(chuàng)建能夠充分利用神經(jīng)形態(tài)硬件獨特架構(gòu)的軟件。

可擴展性：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知改進，神經(jīng)形態(tài)設計可能需要相應進化。

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。
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& ^$ H. N# C- ?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。
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0 v' b- T# b% Q結(jié)論
. W# }- G. Q) ]7 {( r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、適應性和并行處理能力方面實現(xiàn)顯著改進的潛力。將光電子技術集成到神經(jīng)形態(tài)架構(gòu)中進一步增強了這些優(yōu)勢，有可能克服傳統(tǒng)電互連的限制。

' t2 ^& ]9 |6 `, L; c+ u, S6 m3 D隨著這一領域研究的進展，可以預期神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)將在解決復雜計算挑戰(zhàn)方面發(fā)揮越來越重要的作用，從支持先進的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的結(jié)合可能預示著計算能力的新時代。

參考文獻
+ {1 a( u& L% t& q0 }% s[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#_=_
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