在人工智能飞速发展的今天，算力的提升往往伴随着能耗的增加。为了解决这一矛盾，科学家们将目光投向了人脑，探索如何借鉴其低功耗特性来发展新型智能计算系统。中国科学院自动化研究所与时识科技公司的合作成果——Speck芯片，正是这一探索的重要里程碑。

Speck芯片的创新特点

脉冲动态计算

Speck芯片提出了“神经形态动态计算”的概念，通过基于注意力机制的动态计算，实现了在硬件层面的“没有输入，没有功耗”，以及在算法层面的“有输入时，根据输入重要性程度动态调整计算”。

超低功耗设计

Speck芯片在典型视觉场景任务中的功耗可低至0.7毫瓦，静息功耗仅为0.42毫瓦，显著低于现有人工智能系统。

异步感算一体

Speck是一款全异步设计的感算一体类脑神经形态SoC，集成了动态视觉传感器和类脑神经形态芯片，以微秒级时间分辨率感知视觉信息。

动态响应能力

针对脉冲神经网络在时间维度中的“动态失衡”问题，Speck基于注意力机制的神经形态脉冲动态计算框架，实现了对不同输入的有区分动态响应。

Speck芯片的性能提升与功耗降低

任务性能提升

在DVS128 Gesture数据集上，融合了脉冲动态计算的Speck在任务精度上提升了9%。

平均功耗降低

Speck芯片的平均功耗从9.5毫瓦降低至3.8毫瓦，展现了显著的能效优势。

Speck芯片的研究意义

大脑机制融合

Speck芯片的实践证实了高、低抽象层次大脑机制的融合能进一步激发类脑计算潜力。

未来计算系统启发

Speck芯片为未来将大脑进化过程中产生的高级神经机制融合至神经形态计算提供了积极启发。

支持项目与基金

Speck芯片的研发得到了国家杰出青年科学基金、北京市杰出青年基金、国家自然科学基金委重点项目、区域创新联合重点项目等项目的支持。

结论

Speck芯片的研发成功不仅展示了类脑神经形态计算在性能和能效上的潜力，更为发展新型智能计算系统提供了新的方向。随着人工智能技术的不断进步，Speck芯片有望在未来的智能计算领域发挥重要作用。