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作者: 楊超月 發布時間: 2020年06月20日 17:42:00

  中新網北京10月30日電 (記者 張素) 類腦計算國際學術會議28日至30日在北京舉行,來自全球知名高校、科研院所及企業的近40位科學家應邀參會。中國工程院院士、清華大學副校長尤政表示,此次國際學術會議為類腦計算領域的科研人員搭建出一個跨學科的開放交流平台。

  本屆類腦計算國際學術會議由清華大學主辦,北京未來芯片技術高精尖創新中心承辦。會議設置了38場主題報告、3場精品短課程、1場小組讨論及50餘個牆報展示。

  與傳統的基于馮諾依曼架構計算模式相比,類腦計算具有能耗低、計算效率高等優勢,有望支撐人工智能技術取得進一步突破。本屆類腦計算國際學術會議報告主題涉及大腦信息處理機制及策略優勢、類腦計算新材料及器件性能調控、新興類腦計算器件、類腦計算電路系統、類腦計算架構規劃等,從不同層次展示當前類腦計算領域的研究進展,比較了類腦計算不同實現路徑的優勢和缺點,提出當前類腦計算發展面臨的機遇和挑戰。

  尤政表示,類腦計算涵蓋材料學、物理學、電子工程學、計算機科學、神經科學等多個學科,是典型的交叉學科領域。在當前國際環境下,此次國際學術會議的舉辦體現了科學無國界的精神。

  會上,多位科學家分享了各自的科研進展。加州大學伯克利分校神經科學中心主任、神經科學與視光學教授Bruno Olshausen在報告中指出,傳統CMOS工藝尺寸縮小所帶來收益持續降低,以及對類腦計算功能需求不斷增加,“正在從根本上推動新的計算體系和結構開發”。他進一步指出,利用模拟存儲和高維計算思路,設計一套通用的原則,将有助于人們理解大腦和人工智能。

  德克薩斯農工大學電子和計算機工程學院教授、計算架構研究中心主任Stanley Williams在報告中,對近期神經形态計算進展作出綜述,并結合近期對于大腦的全新認知,給出類腦計算的發展路線。他尤為強調腦啟發對于未來計算的重要作用。

  清華大學微電子與納電子學系主任魏少軍指出,未來通用人工智能技術的發展和應用,要求芯片具有高能效、低延時、靈活性(可重構)等特征。除目前被廣泛采用的算法和硬件協同設計優化外,架構創新可以驅動芯片變得更加智能。

  中國科學院院士、中國科學院微電子研究所劉明在報告中,分别從器件、電路和算法層面介紹了RRAM等新興存儲器用于腦啟發式計算的最新進展和挑戰,并針對器件的差異性和不穩定性等問題,提出随機計算在器件差異化特征中的應用以及精度和能耗綜合優化等應對策略。

  英特爾公司類腦計算實驗室主任、首席工程師Mike Davies在報告中,介紹了基于脈沖神經網絡(SNN)的Loihi芯片的工作原理及其在稀疏編碼、圖像處理、姿态識别等方面的應用。

  NVIDIA公司首席科學家、高級研究副總裁William Dally在報告中回顧了過去6年推理加速器的發展,介紹了摩爾定律發展放緩後可能的優化方向,指出通過更低精度權重、運算稀疏化、電路和架構的不斷創新等,有望更好适應新興的深度學習應用。

  值得一提的是,本屆會議吸引了超過400位業内人士參與。

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