量子位|清华类脑计算再登《自然》：张悠慧施路平团队定义新计算机结构( 二 )
完整的连续性还允许算法的不同实现路径在同一硬件上运行 。 例如 ， 探索如何权衡算法精度与芯片尺寸 ， 以降低功耗 。
为满足神经形态完备性 ， 团队提出一种全新的系统层次结构 ， 这一结构包括软件、硬件和编译三个层次：
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其中 ， 软件层指的是编程语言或框架以及建立在它们之上的算法或模型 。 在这个层次上 ， 团队提出了一种统一的、通用的软件抽象模式——POG 图（programming operator graph）——以适应各种类脑算法和模型设计 。
POG 由统一的描述方法和事件驱动的并行程序执行模型组成 ， 该模型集成了存储和处理 ， 描述了什么是类脑程序 ， 并定义了如何执行 。 由于 POG 是图灵完备的 ， 它最大程度地支持各种应用程序、编程语言和框架 。
硬件方面 ， 则包括所有类脑芯片和架构模型 。 团队设计了抽象神经形态体系结构（ANA）作为硬件抽象 ， 包括一个 EPG 图（execution primitive graph） ， 作为上层的接口来描述它可以执行的程序 。
EPG 具有控制、流、数据流的混合表示 ， 满足它对不同硬件的适应性 。
编译层 ， 是将程序转换为硬件支持的等效形式的中间层 。 为实现可行性 ， 研究人员提出了一套被主流类脑芯片广泛支持的基本硬件执行原语（hardware execution primitives） 。
类脑计算领域的重要一步
近年来 ， 随着摩尔定律逐渐失效 ， 冯·诺依曼结构带来的局限日益明显 ， 存储墙、功耗墙、智能提升等问题 ， 让当前计算机发展面临重大挑战 。
从人类大脑中汲取灵感的类脑计算或神经形态计算 ， 是一种有潜力打破冯·诺伊曼瓶颈并推动下一波计算机工程的计算模型和架构 。
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而Nature给这项研究的评语是“a welcome step” 。
比较实现相同算法的等效版本的不同硬件平台 ， 以及在同一硬件上实现的不同算法的比较 。
这些都是类脑结构的有效基准测试的关键 。
新结构的另一个优势是它可以将类脑算法和相应的硬件开发分流 。
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类脑算法在不断实现强大功能的同时 ， 算法的规模和复杂性将需要随着时间的推移而增加 。 因此这种分流将有助于研究人员专注于特定方向 ， 避免复杂的端到端解决方案 。
这项研究是类脑计算领域的重要一步 。
尽管现在 ， 人类大脑本身是否符合“神经形态完备”还有待观察 ， 但这项研究仍然让类脑计算实用化 ， 以及可能在此基础上发展的通用人工智能离我们更近了 。
【量子位|清华类脑计算再登《自然》：张悠慧施路平团队定义新计算机结构】进击的清华类脑计算中心
清华大学类脑计算中心 ， 由施路平教授2013年3月全职入职清华大学后组建 ， 从基础理论、类脑计算系统芯片和软件系统全方位进行类脑计算研究 。
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去年 8 月 ， 施路平团队的“天机芯”登上《自然》杂志封面 加链接 ， 这是世界上首款异构融合类脑芯片 ， 并通过自动驾驶自行车成功验证了通用智能的可行性 。
团队很早就着手类脑计算的商业落地 ， 2018年 ， 北京灵汐科技作为清华大学类脑计算中心科技成果转化项目正式成立 ， 施路平教授是联合创始人 。
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