黄铁军教授解析类脑机体系结构

类脑机的思想与体系结构综述

导  读

经典计算机的理论边界在1936年就由图灵确定了，冯·诺依曼体系结构计算机也受限于图灵机模型.囿于神经形态器件的缺失，神经网络模型一直在经典计算机上运行.然而，冯·诺依曼体系结构与神经网络的异步并行结构及通信机制并不匹配，表现之一是功耗巨大，发展面向神经网络的体系结构，对于人工智能乃至一般意义上的信息处理都是重要方向.

类脑机是仿照生物神经网络、采用神经形态器件构造的、以时空信息处理为特征的智能机器.类脑机的思想在计算机发明之前就提出了，研究开发实践也已经进行了30多年，多台类脑系统已经上线运行，其中SpiNNaker专注于类脑系统的体系结构研究，提出了一种行之有效的类脑方案.

未来20年左右，预计模式动物大脑和人脑的精细解析将逐步完成，模拟生物神经元和神经突触信息处理功能的神经形态器件及集成工艺将逐步成熟，结构逼近大脑、性能远超大脑的类脑机有望实现.类脑机像生物大脑一样都是脉冲神经网络，神经形态器件具有真正的随机性，因此类脑机具备丰富的非线性动力学行为.已证明任何图灵机均可由脉冲神经网络构造出来，类脑机在理论上是否能够超越图灵机，是需要突破的一个重大问题。

1 类脑基本思想

 1.1 图灵机

 1.2 冯诺依曼体系结构

 1.3 人工神经网络

 1.4 生物神经网络

 1.5 类脑机

 1.6 大脑解析进展

2 类脑机研究进展

 2.1 斯坦福大学的 Neurogrid与 BrainStorm

 2.2 从软件仿真到IBM TrueNorth芯片

 2.3 欧洲的SpiNNaker和 BrainScaleS

 2.4 我国相关进展

3 脉冲神经网络体系结构SpiNNaker

 3.1 体系结构

 3.2 海量脉冲异步传输机制

 3.3 SpiNNaker软件系统

4 类脑机的信息处理潜力

 4.1 脉冲神经网络

 4.2 脉冲神经网络的能力不低于图灵机

 4.3 噪声可以提高脉冲神经网络的性能

5 总结与展望

黄铁军，余肇飞，刘怡俊. 类脑机的思想与体系结构综述[J]. 计算机研究与发展, 2019, 56(6): 1135-1148.
Huang Tiejun, Yu Zhaofei， Liu Yijun. Brain-like Machine: Thought and Architecture. Journal of Computer Research and Development, 2019, 56(6): 1135-1148.

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