英国剑桥安格利亚鲁斯金大学新型超级计算机旨在模仿人脑
据澳大利亚研究人员称，一台计划于 2024 年 4 月上线的超级计算机将与人脑的估计运行速度相媲美。这台名为DeepSouth的机器每秒能够执行228万亿次操作。
它是世界上第一台能够在人脑规模上模拟神经元和突触网络(构成我们神经系统的关键生物结构)的超级计算机。
DeepSouth属于一种被称为神经形态计算的方法，旨在模仿人脑的生物过程。它将由西悉尼大学国际神经形态系统中心运营。
我们的大脑是我们所知道的最神奇的计算机。通过分发其 通过数万亿个连接(突触)相互作用的数十亿个小单元(神经元)的计算能力，大脑可以与世界上最强大的超级计算机相媲美，同时只需要与冰箱灯泡相同的功率。
与此同时，超级计算机通常占用大量空间，需要大量电力才能运行。Hewlett Packard Enterprise Frontier 是世界上最强大的超级计算机，每秒可以执行超过一万亿次的运算。它占地 680 平方米(7,300 平方英尺)，需要 22.7 兆瓦 (MW) 才能运行。
我们的大脑每秒可以执行相同数量的操作，功率仅为 20 瓦，而重量仅为 1.3 公斤至 1.4 公斤。除其他外，神经形态计算旨在解开这种惊人效率的秘密。
极限晶体管
1945 年 6 月 30 日，数学家和物理学家约翰·冯·诺依曼 (John von Neumann) 描述了一种新机器的设计，即电子离散变量自动计算机 (Edvac)。这有效地定义了我们所知道的现代电子计算机。
我的智能手机、我用来写这篇文章的笔记本电脑以及世界上最强大的超级计算机都具有冯·诺依曼在近 80 年前提出的相同基本结构。它们都具有不同的处理和存储单元，其中数据和指令存储在存储器中并由处理器计算。
几十年来，微芯片上的晶体管数量大约每两年翻一番，这一观察结果被称为摩尔定律。这使我们能够拥有更小、更便宜的计算机。
然而，晶体管尺寸现在正接近原子尺度。在这些微小的尺寸下，过热的产生是一个问题，就像一种称为量子隧穿的现象一样，它干扰了晶体管的功能。这正在放缓，并最终将阻止晶体管的小型化。
为了克服这个问题，科学家们正在探索新的方法 计算，从我们都隐藏在脑海中的强大计算机开始，即人脑。我们的大脑不是按照约翰·冯·诺依曼的计算机模型工作的。它们没有单独的计算和内存区域。
相反，它们通过连接数十亿个神经细胞来工作，这些神经细胞以电脉冲的形式传达信息。信息可以通过称为突触的连接从一个神经元传递到下一个神经元。大脑中神经元和突触的组织是灵活、可扩展和高效的。
因此，在大脑中，与计算机不同，记忆和计算由相同的神经元和突触控制。自 1980 年代后期以来，科学家们一直在研究这个模型，打算将其导入计算。
模仿生活
神经形态计算机基于简单的基本处理器(类似于大脑的神经元和突触)的复杂网络。这样做的主要优点是这些机器本质上是“并行”的。
这意味着，与神经元和突触一样，计算机中几乎所有的处理器都可以同时运行，协同通信。
此外，由于与传统计算机相比，单个神经元和突触执行的计算非常简单，因此能耗要小几个数量级。虽然神经元有时被认为是处理单元，突触是记忆单元，但它们对处理和存储都有贡献。换句话说，数据已经位于计算需要的地方。
这通常会加快大脑的计算速度，因为内存和处理器之间没有分离，这在经典(冯·诺依曼)机器中会导致速度变慢。但它也避免了从主内存组件访问数据的特定任务的需要，就像在传统计算系统中发生的那样，并且消耗了大量的能量。
我们刚才描述的原则是DeepSouth的主要灵感来源。这不是目前唯一活跃的神经形态系统。值得一提的是由欧盟倡议资助的人脑计划(HBP)。HBP 于 2013 年至 2023 年投入使用，并催生了位于德国海德堡的 BrainScaleS 机器，它模拟神经元和突触的工作方式。
BrainScaleS 可以模拟神经元“尖峰”的方式，即电脉冲沿着我们大脑中的神经元传播的方式。这将使BrainScaleS成为研究认知过程机制的理想候选者，以及未来研究严重神经和神经退行性疾病的潜在机制。
因为它们被设计成模仿实际的大脑，所以神经形态计算机可能是一个转折点的开始。它们提供可持续且经济实惠的计算能力，并允许研究人员评估神经系统模型，是一系列应用的理想平台。它们有可能促进我们对大脑的理解，并为人工智能提供新的方法。
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