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特别是过去10年左右的时间，取得了非常快速的发展。现在对于大脑的工作原理已经积累了丰富的知识，这为类脑计算的发展提供了重要的生物学基础。人脑是一个由近千亿的神经元通过数百万亿的接触位点（突触）所构成的复杂网络。感觉、运动、认知等各种脑功能的实现，其物质基础都是信息在这一巨大的网络当中的有序传递与处理。通过几代神经科学家的努力，目前对于单个神经元的结构与功能已经有较多了解。但对于功能相对简单的神经元如何通过网络组织起来，形成我们现在所知的最为高效的信息处理系统，还有很多问题尚待解决。脑网络在微观水平上表现为神经突触所构成的连接，在介观水平上表现为单个神经元之间所构成的连接，在宏观水平上则表现为由脑区和亚区所构成的连接。在不同尺度的脑网络上所进行的信息处理既存在重要差别，又相互紧密联系，是一个统一的整体。目前神经科学的研究热点就主要集中于在上述各层面解析脑网络的结构，观察脑网络的活动，最终阐明脑网络的功能，即信息存储、传递与处理的机制。要实现这一目标，需要突破的关键技术是对于脑网络结构的精确与快速测定，脑网络活动的大规模检测与调控，以及对于这些海量数据的高效分析，此外也亟需在实验数据的约束下，建立适当的模型和理论，形成对脑信息处理的完整认识[3]。 类脑计算器件研究的初衷是在不影响性能的前提下，大大降低功耗，或者在相似功耗下，极大提高速度。现代计算机虽然具有惊人的运算能力与运算速度，但与之相伴的是高昂的能量消耗。大型计算机的功耗往往在兆瓦量级以上，与之相比，成年人大脑的功耗只有大约20 W。巨大的能耗严重限制了系统进一步向微型化的方向发展（因为难以散热），也会使得复杂的嵌入式应用和远程应用，比如宇航探索，缺乏足够的计算能力支持（因为难以携带足够的能源）。现代计算机能耗高的一个重要原因是计算机普遍采用的冯.诺依曼架构。冯氏架构中，信息处理单元与存储单元是分离的，这样在运算过程中，势必要经常将数据在处理单元与存储单元之间进行传递，这一看似简单的过程却能贡献系统近50%的功耗。与之相比，在生物脑中，信息的处理是在神经网络中实现，而数据本身则是分布式的存储于网络的各个节点（比如由神经元内的离子浓度表征）以及节点之间的连接（比如由突触的强弱表征）上，运算和存储在结构上是高度一体化的。这样，用少量甚至单个电子器件模仿单个神经元的功能，而将数量巨大的电子“神经元”以类脑的方式形成大规模并行处理的网络，以进行计算，就成为了非常有吸引力的方向。目前研究的热点包括寻找更适合的器件以模拟单个神经元（比如忆阻器），设计非冯氏体系为基础的处理器等。近来IBM公司研发的TrueNorth芯片是这一领域的代表性进展，由于使用了非冯氏结构体系和其他一系列措施，实现了对于功耗近2个数量级的降低（图1）[4]。另外的重要进展还包括研发专用处理器，针对深度神经网络等类脑算法进行专门优化，以提高速度、降低功耗[5]，由于这一领域的算法已在图像、语音识别等方面有成熟的应用，此类专用处理器有望能较早投入实际运用
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MAGNETEK DRIVES JANCDCP07D PC BOARD
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