近日，浙江大學聯(lián)合之江實驗室共同研制成功了我國首臺基于自主知識產(chǎn)權類腦芯片的類腦計算機（Darwin Mouse），我國類腦計算技術發(fā)展迎來新里程碑。

浙江大學校長吳朝暉院士表示，人工智能浪潮正加快智能增強時代的到來，類腦計算機將成為未來計算的主要形態(tài)和重要平臺，將在模擬腦功能、高效實現(xiàn) AI 算法、提升計算能力等方面發(fā)揮重要的獨特作用。面向未來，學科交叉會聚將成為解決重大問題的新方法，基于多學科、多領域的系統(tǒng)創(chuàng)新將成為研制類腦計算機的有效形式。希望今天浙江大學和之江實驗室的創(chuàng)新一小步，可以成就人類美好生活的發(fā)展一大步。

之江實驗室主任、浙江大學黨委副書記朱世強表示，雙方科研團隊夜以繼日，快速完成了研發(fā)設計，這一階段性成果具有重大里程碑意義。未來，項目團隊將基于我國自主產(chǎn)權類腦芯片，研制規(guī)模更大的神經(jīng)元類腦計算機，同時研究支撐其運行與開發(fā)的類腦基礎軟件體系，并逐步實現(xiàn)開源與開放，為我國類腦計算新技術的發(fā)展貢獻力量。

1.6 米高的三個標準機柜并排而立，黑色的外殼給人酷酷的感覺，紅色的信號燈不停地閃爍，靠得近些似乎能聽到里面脈沖信號飛速奔跑的聲音。

這臺類腦計算機包含 792 顆浙江大學研制的達爾文 2 代類腦芯片，支持 1.2 億脈沖神經(jīng)元、近千億神經(jīng)突觸，與小鼠大腦神經(jīng)元數(shù)量規(guī)模相當，典型運行功耗只需要 350-500 瓦，同時它也是目前國際上神經(jīng)元規(guī)模最大的類腦計算機。

近年來，浙江大學聚焦人類智能與機器智能等核心領域，實施了簡稱為“雙腦計劃”的腦科學與人工智能會聚研究計劃，希望借鑒大腦結構模型和功能機制，將腦科學的前沿成果應用到人工智能等研究領域，建立引領未來的新型計算機體系架構。

除打造類腦計算機外，該研究團隊還研制了專門面向類腦計算機的操作系統(tǒng)——達爾文類腦操作系統(tǒng)（DarwinOS），實現(xiàn)對類腦計算機硬件資源的有效管理與調度，支撐類腦計算機的運行與應用。目前，該類腦計算機已運行多種智能任務，包括多機器人協(xié)同抗洪搶險、聽歌識曲、意念打字等。

2015 年和 2019 年浙江大學分別研制成功達爾文 1 代和達爾文 2 代類腦計算芯片，用芯片去模擬大腦神經(jīng)網(wǎng)絡的結構與功能機制，在圖像、視頻、自然語言的模糊處理中具有優(yōu)勢。而這次的成果是將 792 顆我國自主產(chǎn)權的達爾文 2 代類腦計算芯片集成在 3 臺 1.6 米高的標準服務器機箱中，形成了一臺強大的機架式類腦計算機。

現(xiàn)有計算機大多基于馮·諾依曼架構，數(shù)據(jù)存儲與計算分離，但隨著摩爾定律趨緩，這一傳統(tǒng)架構的局限性越來越明顯。數(shù)據(jù)在存儲與計算單元間傳輸所帶來的通信帶寬、延遲和功耗，已成為影響當代計算機系統(tǒng)性能提高的關鍵阻礙。

在研究團隊負責人、浙江大學計算機科學與技術學院教授潘綱看來，這種計算模式制約了以大數(shù)據(jù)為代表的計算性能提升。

潘綱認為，數(shù)據(jù)驅動的智能算法、訓練需要海量樣本與密集計算，但舉一反三、自我學習等高級能力比較差，“現(xiàn)在的機器智能離人的智能差得還很遠。”

全球科學家們就如何突破現(xiàn)有計算運行方式導致的計算機瓶頸而言，將目光瞄準到模仿生物大腦這個最初的夢想，通過模擬人腦結構與運算機制來發(fā)展新的計算技術，以期實現(xiàn)高能效與高智能水平的計算。

這款達爾文類腦操作系統(tǒng)面向馮·諾依曼架構與神經(jīng)擬態(tài)架構的混合計算架構，實現(xiàn)了對異構計算資源的統(tǒng)一調度和管理，為大規(guī)模脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡計算任務提供運行和服務平臺。項目研究骨干呂攀介紹說：“目前達爾文類腦操作系統(tǒng)的功能任務切換時間達微秒級，可支持億級類腦硬件資源管理。”

由此，類腦計算機研究的價值真正得以實現(xiàn)——既可以應用于生活中的智能任務處理，也可以應用于神經(jīng)科學研究，為神經(jīng)科學家提供更快更大規(guī)模的仿真工具，提供探索大腦工作機理的新實驗手段。

別看現(xiàn)在的類腦計算機是個“大塊頭”，科學家們表示，隨著達爾文芯片及其他硬件的不斷迭代升級，體積縮小將指日可待。未來類腦計算機或將植入手機、機器人，產(chǎn)生新的智能服務體驗。

當前，類腦計算研究仍處于初級階段，與真正的人類大腦還相差甚遠。浙江大學和之江實驗室研究員的目標是，希望隨著神經(jīng)科學發(fā)展和類腦計算機的系統(tǒng)軟件、工具鏈及算法的成熟，有朝一日能夠讓類腦計算機像馮·諾依曼架構計算機一樣通用化，真正像大腦一樣高效工作，與馮·諾依曼架構并存與互補，去解決不同的問題。

與硬件上的更新相比，如何讓類腦計算機變得更聰明是科學家們下一步研究的重點。
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