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脉冲神经网络权威发布_脉冲神经网络 matlab(2024年11月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-11-27

脉冲神经网络

「科普中国直播」@科普中国强调脉冲神经网络的重要性与实现闭环系统的困难。天津助农的微博视频

【原理之变：脉冲神经网络是方向吗】 SNN之于ANN，这个潜力角度值得重点关注，可能蕴含算力与能效之解。典型的原理之变，原理产生原力。首个使用脉冲神经网络SNN实现SOTA性能的大型语言模型BrainTransformers，其实也结合了Transformer组件，训练量化ANN模型然后转换到SNN似乎是SOTA关键。“神经元”只在接收到足够强度的输入时才会发放脉冲，大部分“神经元”并不是每次都参与计算，显著降低算力与能源消耗（其实尤其推理，本应如此）。难就难在足够稀疏与足够准确之间的平衡，以及已经进入思维链阶段的情况下如何在比ANN更稀疏的情况下实现整体性的深度思考。

「安徽大学超话」「新闻安大」国家自然科学基金类脑智能交流会举办 11月24日上午，国家自然科学基金类脑智能交流会在合肥召开。国家自然科学基金委交叉科学部原副主任潘庆作为点评专家出席。校长孙长银致辞并作项目汇报。国家自然科学基金委信息科学部二处处长吴国政线上致辞。孙长银向出席大会的各位领导和专家学者表示热烈的欢迎和衷心的感谢。他指出，新一代人工智能的蓬勃兴起，以类脑智能引领的新技术、新生态，给人工智能普适化产生重大影响，为人类社会发展带来了新赛道、新机遇。有关“类脑智能和类脑信息处理”主题是当今世界科技发展的前沿和热点，大会聚焦这一重要主题，面向国家需要、引领学术前沿、回应社会关切，是一次具有重要意义的交流研讨会。吴国政表示，“类脑智能和类脑信息处理”旨在克服构建类脑智能模型等难题，重点研究复杂环境、高性能智能识别传感器及系统技术，对视听感知等生物智能对应脑区的神经网络实现精细剥离，从而构建大脑视觉智能和芯片功能验证方法体系，探索大脑信息处理机制，为内脑自然环境的感知理解和自主决策奠定基础。孙长银从研究背景、项目计划执行情况和研究成果情况三个方面作“基于神经可塑性的类脑在线学习理论与方法”报告。中国科学院自动化所研究员李国齐教授作“融合多尺度可塑性和注意力机智的脉冲神经网络在线学习模型和架构”报告。北京理工大学计算机学院邬霞教授作“受大脑认知启发的类脑决策神经网络理论与方法”报告。华中科技大学人工智能与自动化学院王小平教授作“面向视听触嗅智能感知的类脑器件与仿生忆阻电路研究”报告。浙江大学计算机学院唐华锦教授作“模拟生物智能的混合架构类脑系统及应用验证”报告。与会专家就报告内容作交流点评，围绕课题目标、课题亮点、课题应用、课题合作等方面提出宝贵意见和建议。本次大会由国家自然科学基金委信息科学部指导，安徽大学、中国自动化学会主办。来自西北工业大学、清华大学、天津理工大学、江南大学、山东大学、北京理工大学等专家学者参加本次交流会。图1.会议现场 (转自安徽大学微博)

如何设计超越现有AI芯片的全新芯片？如果让我来设计AI芯片，我会从以下几个方面入手，旨在超越现有芯片的性能，并探索新的设计方法：专用硬件加速器 𐟚€ 定制化架构：针对特定的AI工作负载（如深度学习、卷积神经网络、Transformer等）设计专用的计算单元，以提高计算效率。矩阵运算优化：由于AI模型大量使用矩阵和向量运算，可以设计专门的矩阵乘法器和累加器。内存与计算融合（Processing-in-Memory, PIM）𐟒𞊥‡少数据移动：将计算单元和内存紧密结合，直接在内存中进行数据处理，减少数据在内存和处理器之间的传输延迟和能耗。新型存储技术：利用RRAM、MRAM等新型存储器，实现更高的存储密度和速度。先进的工艺制程 𐟏튧𜩥𐏥ˆ𖧨‹尺寸：采用最新的半导体工艺（如5nm、3nm），提高芯片的性能和能效。 3D封装和芯片堆叠：利用三维集成技术，将多个芯片堆叠在一起，减少信号传输延迟，增加带宽。异构计算架构 𐟌 CPU、GPU、NPU协同：在芯片中集成多种计算单元，针对不同类型的任务分配最合适的资源。可重构计算单元：使用FPGA或其他可编程逻辑，允许芯片根据需要动态调整硬件配置。模拟和光子计算 𐟌ˆ 模拟计算：利用模拟电路进行计算，特别适用于特定的AI算法，如神经网络的加权求和。光子计算：探索光子芯片，以光信号进行数据传输和计算，具有高带宽和低延迟的优势。能效优化 ⚙️ 低精度计算：支持INT8、BF16等低精度数据类型，减少计算量和能耗，同时保持模型精度。稀疏性利用：在硬件层面支持稀疏矩阵运算，只计算非零元素，提高计算效率。软件与硬件协同设计 𐟒𛊧𜖨™褼˜化：开发专用的编译器和运行时库，优化代码在硬件上的执行效率。算法优化：与算法工程师合作，设计适合硬件加速的模型和算法。神经形态计算 𐟧 生物启发式设计：模仿人脑神经元和突触的工作方式，开发更高效的计算模型。事件驱动：使用脉冲神经网络，仅在有事件发生时进行计算，降低能耗。安全与隐私 𐟔’ 硬件级安全措施：在芯片设计中集成安全模块，防止数据泄露和物理攻击。联邦学习支持：支持分布式训练和推理，保护用户数据隐私。量子计算探索 𐟌Œ 量子加速器接口：为未来可能的量子计算加速预留接口和架构支持。混合计算模式：研究经典计算和量子计算相结合的方法，提高复杂问题的求解速度。生态系统建设 𐟌𑊥𜀦”𞥹𓥏𐯼š提供开放的开发工具链和API，吸引更多开发者参与生态建设。标准化：推动相关标准和规范的制定，促进生态健康发展。通过这些方面的设计和优化，我相信能够设计出性能卓越、功能全面的AI芯片，为人工智能的发展提供强有力的支持。

「新闻安大人」国家自然科学基金类脑智能交流会举办 11月24日上午，国家自然科学基金类脑智能交流会在合肥召开。国家自然科学基金委交叉科学部原副主任潘庆作为点评专家出席。校长孙长银致辞并作项目汇报。国家自然科学基金委信息科学部二处处长吴国政线上致辞。孙长银向出席大会的各位领导和专家学者表示热烈的欢迎和衷心的感谢。他指出，新一代人工智能的蓬勃兴起，以类脑智能引领的新技术、新生态，给人工智能普适化产生重大影响，为人类社会发展带来了新赛道、新机遇。有关“类脑智能和类脑信息处理”主题是当今世界科技发展的前沿和热点，大会聚焦这一重要主题，面向国家需要、引领学术前沿、回应社会关切，是一次具有重要意义的交流研讨会。吴国政表示，“类脑智能和类脑信息处理”旨在克服构建类脑智能模型等难题，重点研究复杂环境、高性能智能识别传感器及系统技术，对视听感知等生物智能对应脑区的神经网络实现精细剥离，从而构建大脑视觉智能和芯片功能验证方法体系，探索大脑信息处理机制，为内脑自然环境的感知理解和自主决策奠定基础。孙长银从研究背景、项目计划执行情况和研究成果情况三个方面作“基于神经可塑性的类脑在线学习理论与方法”报告。中国科学院自动化所研究员李国齐教授作“融合多尺度可塑性和注意力机智的脉冲神经网络在线学习模型和架构”报告。北京理工大学计算机学院邬霞教授作“受大脑认知启发的类脑决策神经网络理论与方法”报告。华中科技大学人工智能与自动化学院王小平教授作“面向视听触嗅智能感知的类脑器件与仿生忆阻电路研究”报告。浙江大学计算机学院唐华锦教授作“模拟生物智能的混合架构类脑系统及应用验证”报告。与会专家就报告内容作交流点评，围绕课题目标、课题亮点、课题应用、课题合作等方面提出宝贵意见和建议。本次大会由国家自然科学基金委信息科学部指导，安徽大学、中国自动化学会主办。来自西北工业大学、清华大学、天津理工大学、江南大学、山东大学、北京理工大学等专家学者参加本次交流会。图1.会议现场

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