類腦計算：從材料到系統(tǒng)

逍遙設(shè)計自動化

引言
隨著人工智能和數(shù)據(jù)驅(qū)動應(yīng)用的發(fā)展，對計算能力和能源效率的需求顯著增加。傳統(tǒng)計算架構(gòu)因馮·諾依曼瓶頸和摩爾定律放緩面臨基本限制。借鑒大腦計算原理的類腦計算為解決這些挑戰(zhàn)提供了新的方案[1]。
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0 j5 F7 P) ~3 ]- k7 m. T% c圖1：(a)展示了人工智能模型對計算能力需求的指數(shù)級增長；(b)顯示了訓(xùn)練人工智能模型成本的上升趨勢，說明需要更高效的計算范式。
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類腦計算方法
/ x5 M$ y0 n) D  g, I- r類腦計算通過各種硬件實現(xiàn)方式復(fù)制生物神經(jīng)系統(tǒng)的特定功能。這些系統(tǒng)可以并行處理信息，將存儲與計算集成，并采用基于脈沖的信號操作。這種方法在能源效率和實時處理能力方面具有顯著優(yōu)勢。

  U3 o! i* H9 V7 k圖2：展示了(a)漏積分發(fā)放神經(jīng)元示意圖，顯示三個前神經(jīng)元與后神經(jīng)元的連接；(b)后神經(jīng)元的時間動態(tài)特性，說明類腦計算的基本原理。
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8 |" o' d3 l3 L/ H材料與技術(shù)
類腦計算實現(xiàn)涉及多種材料系統(tǒng)和器件技術(shù)，從傳統(tǒng)CMOS到新興技術(shù)，如阻變存儲器、相變材料和磁性器件等。

$ m! T* b% a  b8 n% U4 p7 F圖3：展示了(a)三態(tài)內(nèi)容尋址存儲器示意圖；(b)模擬內(nèi)容尋址存儲器結(jié)構(gòu)；(c)六晶體管雙存儲器模擬內(nèi)容尋址存儲器線路設(shè)計；(d)決策樹示例；(e)存儲器計算映射方案，展示了類腦系統(tǒng)的各種硬件實現(xiàn)方法。
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# j. q6 j# F% A" P# S& V實現(xiàn)策略
0 Z- H7 f2 z, X& Y: v: S類腦計算系統(tǒng)的實現(xiàn)采用多種架構(gòu)方法，包括用于矩陣運算的交叉陣列、用于時間處理的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和混合模擬-數(shù)字設(shè)計。
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6 y+ E0 |' i0 c+ Q2 J圖4：展示了不同的模擬矩陣計算線路：(a)矩陣向量乘法；(b)矩陣求逆；(c)廣義左逆；(d)廣義右逆；(e)特征向量計算，展示了各種計算功能。

新興器件概念
研究人員正在探索新型器件概念以增強類腦系統(tǒng)的性能。這包括憶阻器件、相變存儲器和自旋電子器件，每種器件都在特定應(yīng)用中具有獨特優(yōu)勢。

圖5：說明了類腦計算的主要材料挑戰(zhàn)，強調(diào)了新型非易失性存儲器在可擴展性、速度、可靠性和模擬操作能力方面的要求。
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5 S3 l6 c; L5 O9 D發(fā)展方向
; Z9 w! @2 w1 \# A$ Y" l4 F* [類腦計算領(lǐng)域正在快速發(fā)展，新的材料、器件和架構(gòu)概念不斷涌現(xiàn)。這些不同技術(shù)和方法的整合對于實現(xiàn)能解決實際應(yīng)用問題的類腦系統(tǒng)極為重要。
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圖6：展示了(a)矩陣-矩陣-向量乘法和(b)稀疏近似問題求解的模擬矩陣計算線路，展示了類腦系統(tǒng)的高級計算能力。

; v5 ^% d9 \- Q! T跨學(xué)科領(lǐng)域需要在材料科學(xué)、器件物理、線路設(shè)計和系統(tǒng)架構(gòu)方面持續(xù)創(chuàng)新。隨著技術(shù)的成熟，類腦計算系統(tǒng)將在未來計算應(yīng)用中發(fā)揮更大作用，特別是在需要高能效和實時處理的邊緣計算和人工智能應(yīng)用中。

1 g7 i& M' u4 N參考文獻(xiàn)
2 F% D; z/ X2 H& H[1] A. Mehonic et al., "Roadmap to neuromorphic computing with emerging technologies," [Review Article] APL Mater., vol. 12, no. 1, p. 109201, Oct. 2024, doi: 10.1063/5.0179424.
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