《神经形态计算内幕

半导体工程公司坐下来讨论神经形态技术与General Vision首席执行官盖伊•帕莱特(Guy Paillet)合作。这家无晶圆厂IC设计公司是神经形态芯片的先驱和供应商。以下是那次谈话的节选。

SE: 1993年，你与IBM共同发明了神经网络芯片，并获得了专利。然后，你在1999年加入了通视。简单介绍一下通用视觉。

Paillet:自2007年以来，我们一直在提供神经网络芯片。我们最近把我们的技术授权给了英特尔。英特尔已经开始运送内置我们神经元的居里模组了。

SE:神经形态计算及其前身，神经网络这不是一个新想法。这个想法是利用专门的芯片开发系统，这些系统的灵感来自大脑的计算功能。这是如何工作的呢?

Paillet首先，我们可以从神经元的定义开始。神经元是一种我们称之为反应性记忆的东西。它确实会对之前看到或学到的刺激做出反应。这种反应式存储器与当今的每一种存储器类型都是不同的，而且是相反的，除了内容寻址存储器。当你有很多神经元连接在一起时，我们称之为神经网络。

SE:你能详细说明一下吗?

Paillet例如，在通用视觉，我们的芯片具有1024个神经元，所有神经元都相互连接并并行工作。一个神经元基本上是一个256字节的存储器，大约有3000个逻辑门与这个存储器相关联。通常，神经元实际上是一个存储单元。对我们来说，它是不稳定的。它是一个SRAM。我们可以保存神经元的内容并快速恢复。

SE:所以每个设备有1024个神经元。多个芯片可以相互连接，形成神经网络的基础。你的芯片是做什么的?

Paillet:可以做并行模式匹配。我们的一个特点是能够在常数时间内匹配一个模式和多个模式。它可以是10万，100万或更多的模式。这是30个时钟周期，与数字无关。

SE:你的芯片和神经网络是如何工作的?

Paillet让我们假设我们有一个识别汉字的演示。在这个演示中，您有300个汉字。你在神经元的输入中写入一个像素块，它对应一个未知的汉字。设备里的所有神经元都会对它进行评估。所以这个像素块将同时被广播到所有的神经元。所有的神经元都会评估输入的像素块的相似性。获胜者将关闭所有其他神经元候选人，并说，'我是最接近的一个。归根结底，这是一种赢家通吃的方法。

SE:所以神经形态芯片中的神经元与大脑中的神经元有很大的不同，对吗?

Paillet我们的神经元与生物神经元是远亲。这就像拿机械臂和人的手臂做比较一样。在这种程度上，机器人手臂可以在力量等方面比人的手臂更强大，但却不如人的手臂灵活。在这里，我们处于同样的情况。我们可以用芯片每秒识别数十亿种模式，但我的猫做得更好。

SE:你能用现在的计算机而不是神经形态技术来做模式匹配吗?

Paillet今天，计算并不适用于并行模式识别等技术，但它们适用于许多其他事情。

SE:使用当今的系统进行模式匹配存在什么问题?在这个问题上，今天的计算普遍存在什么问题?

Paillet基本上，你可以尝试用冯·诺依曼计算和软件来做一些事情。但实际上，光看说明书就会消耗大量电能。我指的是在存储中来回移动数据。另外，今天计算机行业中使用的每一个内存都像一个邮箱。你需要一个地址。你把信放进邮箱。如果你没有正确的地址，你就迷路了。

SE:还有什么?

Paillet:任何事情或多或少都可以在软件中完成。只是效率不高。此外，如今每个人都想要物联网和低功耗处理。但是如果你必须以1ghz的频率运行一个系统，仅仅是为了阅读指令和来回移动数据，你就浪费了60%到70%的电力。因此，你的电池寿命很短或耗尽。所以我并不是说一台计算机，一个中央处理器，一个图形处理器都做不到。但是他们不是很有效率。

SE:因此，一些人认为这个行业需要一个新的计算范式。神经形态计算是一个想法。这不是一个新领域，对吧?

Paillet:在20世纪80年代，每个人都对神经网络充满希望。但后来它进入了我们所说的黑暗时代。现在你听到人们捶胸顿足地说他们发现了新东西。这种新事物与20世纪80年代业界谈论的东西是一样的。有人称之为深度学习。这和感知器的原理是一样的。

SE:有什么变化?

Paillet我们有全新的硬件。它更快，但它消耗更多的能量。

SE:现在有多少公司在销售神经形态芯片?

Paillet这还有待证实，但我相信我们是世界上唯一一家海运公司。我们也有英特尔的授权，现在也在出货。还有很多其他公司在尝试做一些事情。

SE: General Vision公司正在发布基于硬件人工神经网络方法的芯片。但其他人正在努力运送神经形态芯片。是什么阻碍了这个行业的发展?

Paillet当前位置许多人试图在硅材料中复制大脑。有些人认为非常接近生物学是很重要的。他们想要模拟信息从一组神经元转移到另一组神经元的方式，使用一种叫做峰值的东西。好点了吗?这与你在汽车上安装腿或在飞机上扇动翅膀的思维方式完全相同。你更接近生物模型，但它完全没有效率。

SE: General Vision的芯片解决了模式识别问题。你说的模式识别是什么意思?

Paillet模式识别是一种通用的东西。模式是一个像素块或一个信号。它也可以是噪音、声音、生物信号或振动。这也可能是深度包检查的模式。例如，人们用它来检查TCP/IP数据包中的特定模式。

SE:你的芯片需要编程吗?

Paillet:根本不需要编程。我们没有编程语言。您只需输入一个签名。

SE:你们的芯片是基于130纳米工艺的。是否有必要将器件扩展到14nm甚至更远?

帕利特:我们不急着这么做。这些都是非常昂贵的技术。

SE:你们芯片的下一步计划是什么?

Paillet我们的下一个目标是开发更好的存储技术。同时，我们想要减少门数。

SE:神经形态芯片技术是否遵循摩尔定律?你是否需要每两年将神经元数量增加一倍?

Paillet我不这么认为。

SE:你们的芯片最初的一些应用是什么?

Paillet视觉是第一个应用。例如，我们的神经网络已经在挪威和冰岛的船只上检查了一段时间的鱼类。渔民们训练自己这样做。船上或岸上不涉及任何软件。这是一个简单的应用程序。他们有大渔船。他们正在船上切鱼并包装。问题是人们整天都在看着鱼在传送带上经过。这是为了确保鱼是正确的品种，没有损坏，并且在正确的方向上进行加工。通过用传感器和神经元代替人，并使用模式匹配，他们可以在传送带上每秒运行6条鱼。 They have been saving $2 million per year per boat since 2003. They have 50 systems installed now.

SE:其他的应用是什么?

Paillet我们对人工视觉很感兴趣。对我们来说，医学成像是一个强大的推动力。工厂自动化是一个很大的市场，但规模可能会更小。其次，消费者是教育玩具等产品的一个大市场。还有汽车市场，拥有先进的驾驶辅助技术。总有一天会成为一个好市场的。目前，进入门槛非常高，因为有太多的规定。这基本上是一个研发市场。

SE:那其他应用程序呢?

Paillet:安防市场与安防摄像头等产品是一个很大的市场。模式识别最大的问题是它基本上是一个决策过程。例如，系统必须判断在您的财产上的是坏人还是好人。但是如果它出错了，你可以为此支付罚金。

SE: OEM如何整合您的技术?

Paillet:我们已经将我们的技术授权给印度政府，用于Xilinx FPGA上的人脸识别。所以我们可以将我们的IP授权给fpga。在FPGA上放置相当数量的神经元是可能的。我们将把这个IP交给赛灵思和Altera。目前，我们的主要合作伙伴是莱迪思。

SE:你们和英特尔也有合作，对吗?

Paillet:我们将IP授权给他们。他们自己做芯片。它叫做居里模。居里实际上是夸克SE。夸克SE是一个处理器，一个小型DSP，我们称之为模式匹配加速器，它基于我们的神经元。

SE:你们的IP对可穿戴设备有什么影响?

Paillet:它做特定的事情。例如，当人们慢跑时，它会检测到一些东西。它有点像Fitbit，但更准确。

SE:神经形态技术未来的发展方向是什么?

Paillet一个即将到来的新产业，我称之为知识产业。人们将能够训练神经元，获取内容并使其增殖，无论是免费还是收费。这将消除目前存在的巨大障碍，并能够使用人工智能。

SE:你对这项技术的未来应用有什么设想?

Paillet有一天，我的咖啡机会在早上认出我，它会说:“你需要一杯浓咖啡。”不幸的是，我还不能在百思买买到。这就是我的想法。必须是20美元。如果是一百万美元，那就没什么意思了。