世界上最大的神經(jīng)形態(tài)超級(jí)計(jì)算機(jī)SpiNNaker日前首次啟用，它擁有100萬個(gè)處理器內(nèi)核，每秒可執(zhí)行200萬億次操作，作為歐洲人腦計(jì)劃類腦計(jì)算的一個(gè)平臺(tái)，能夠達(dá)到人腦百分之一的比例，是第一個(gè)低功耗、大規(guī)模人腦數(shù)字模型，重新定義了傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的工作方式。后附該項(xiàng)目詳細(xì)介紹。

大腦是身體中最復(fù)雜的器官，也是最難解開的器官?？茖W(xué)家已經(jīng)開發(fā)出多種方法來更好地了解大腦，包括使用超級(jí)計(jì)算機(jī)。

世界上最大的神經(jīng)形態(tài)超級(jí)計(jì)算機(jī)Spiking Neural Network Architecture（SpiNNaker）日前首次啟用，它擁有100萬個(gè)處理器內(nèi)核，每秒可執(zhí)行200萬億次操作。

SpiNNaker已有20年的歷史，由曼徹斯特大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院設(shè)計(jì)和建造，這期間花費(fèi)了1500萬英鎊（近1.3億人民幣）的經(jīng)費(fèi)。該項(xiàng)目最初得到了工程和物理科學(xué)研究委員會(huì)（EPSRC）的支持，但最近由歐洲人腦項(xiàng)目資助。

曼徹斯特大學(xué)機(jī)房

SpiNNaker并不是第一款采用100萬處理器內(nèi)核的超級(jí)計(jì)算機(jī)，但它仍然非常獨(dú)特，因?yàn)樗脑O(shè)計(jì)模仿了人類的大腦。大多數(shù)計(jì)算機(jī)通過標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)將信息從一個(gè)點(diǎn)發(fā)送到另一個(gè)點(diǎn)。SpiNNaker將少量信息發(fā)送到數(shù)千個(gè)點(diǎn)，類似于神經(jīng)元如何通過大腦傳遞化學(xué)物質(zhì)和電子信號(hào)。

計(jì)算機(jī)工程教授SteveFurber博士評(píng)論道，“SpiNNaker完全重新定義了傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的工作方式。我們基本上創(chuàng)造了一種機(jī)器，它的工作方式更像是大腦，而不是傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)，這非常顯得別具一格的厲害。”

SpiNNaker背后的團(tuán)隊(duì)希望，這臺(tái)機(jī)器能夠幫助他們“通過運(yùn)行前所未有的大規(guī)模模擬，從而解鎖人類大腦如何運(yùn)作的秘密”。SpiNNaker開發(fā)人員計(jì)劃創(chuàng)建一個(gè)可以模擬10億個(gè)生物神經(jīng)元的超級(jí)計(jì)算機(jī)。人腦含有近1000億個(gè)通過1000萬億個(gè)突觸連接的神經(jīng)元。SpiNNaker讓我們更接近于更好地理解人類大腦。

美國能源部的橡樹嶺國家實(shí)驗(yàn)室（ORNL）超級(jí)計(jì)算機(jī)“Summit”

超級(jí)計(jì)算機(jī)最初是在20世紀(jì)60年代推出的，但在過去十年中變得越來越流行和強(qiáng)大。美國能源部的橡樹嶺國家實(shí)驗(yàn)室（ORNL）超級(jí)計(jì)算機(jī)“Summit”最近獲得了世界上最快的超級(jí)計(jì)算機(jī)的榮譽(yù)。美國能源部計(jì)劃利用Summit進(jìn)行能源，先進(jìn)材料和人工智能研究，并更多地了解癌癥和老年癡呆癥等疾病。根據(jù)英偉達(dá)CEO黃仁勛的說法，SpiNNaker、Summit和其他超級(jí)計(jì)算機(jī)是其中的一部分。

“人類所有知識(shí)的競賽——一場了解一切的競賽?！?/p>

曼徹斯特大學(xué)教授、英國皇家學(xué)會(huì)會(huì)員、參與設(shè)計(jì)了 ARM 芯片的Steve Furber，準(zhǔn)備用 100 萬個(gè) ARM 微處理器創(chuàng)造一個(gè)大腦的電子模型。2016年8月，歐洲自然科學(xué)基金（EPSRC）最新一期 Pioneer 雜志，用封面文章對 Furber 和他的宏大計(jì)劃做了介紹，下面是新智元此前報(bào)道的《歐洲人腦計(jì)劃 SpiNNaker：用 100 萬 ARM 芯片制造人類大腦》。

（文／Mark Mallett）1981 年，才從劍橋大學(xué)博士畢業(yè)的 Steve Furber 出任負(fù)責(zé)人，帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)為艾康電腦（Acorn）旗下的 BBC Micro 計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)硬件。Furber 后來與人聯(lián)合開發(fā)了 Acorn RISC Machine （ARM）32 比特微處理器，也是過去半個(gè)世紀(jì)英國最重要的一項(xiàng)發(fā)明。1987 年，ARM 上市銷售，迄今銷量已逾百億臺(tái)。

ARM 處理器的重要特性在于將高性能與非常低的能耗結(jié)合在一起，延長電池使用壽命，非常適用于智能手機(jī)、平板電腦等移動(dòng)設(shè)備。據(jù)估計(jì)，如今有大約 750 億臺(tái)安裝有 ARM 微處理器的設(shè)備，全部聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中的 75% 都由 ARM 驅(qū)動(dòng)。

1990 年，Steve Furber 離開艾康，在曼徹斯特大學(xué)任教，如今他已是計(jì)算機(jī)工程 ICL 教授，計(jì)算機(jī)科學(xué)博士培養(yǎng) EPSRC 中心負(fù)責(zé)人。自上世紀(jì) 90 年代起，他一共接受了 30 多項(xiàng)英國自然科學(xué)基金（EPSRC），總額超過 2000 萬英鎊。

在 Furber 離開艾康電腦幾個(gè)月后，公司的研發(fā)部門成立了 ARM 有限公司，如今世界領(lǐng)先的半導(dǎo)體 IP 公司。

計(jì)算機(jī)硬件設(shè)計(jì)的天才

故事始于 1977 年，Stever Furber 那時(shí)還在寫他航天動(dòng)力學(xué)博士論文。Furber 利用空余時(shí)間，建造并且編程了一臺(tái)計(jì)算機(jī)，希望用這臺(tái)計(jì)算機(jī)寫論文。Furber 用他所謂的全新技術(shù)建造了這臺(tái)機(jī)器，關(guān)鍵是使用了從美國購買并且空運(yùn)回來的微處理器。微處理器是如今計(jì)算機(jī)的核心，然而在 1977 年還處于嬰兒期，一些技術(shù)愛好者仍然喜歡用邏輯門而不是微處理器。

Furber 的愛好讓他結(jié)識(shí)了艾康電腦的創(chuàng)始人 Chris Curry 和 Hermann Hauser。后來，F(xiàn)urber 開始為艾康打零工。在 Furber 劍橋博士研究生涯的最后，艾康談下了制造 BBC Micro 的單子，作為計(jì)算機(jī)認(rèn)知項(xiàng)目（Computer Literacy Project）的一部分。Furber 在這個(gè)項(xiàng)目上與 Sophie Wilso 合作，后者是軟件工程天才，也是計(jì)算機(jī)語言 BBC BASIC 的發(fā)明人。

受美國微處理器革命的影響，并去到美國進(jìn)行實(shí)地考察后，F(xiàn)urber 和 Wilson 決定自己設(shè)計(jì)處理器，那時(shí)他們已經(jīng)是艾康的全職員工。他們的任務(wù)是為一臺(tái)“經(jīng)濟(jì)型”桌面計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)處理器。

Hermann 對成功非常有信心。他指出當(dāng)時(shí)艾康的兩大競爭對手——英特爾和摩托羅拉，稱后者既沒有錢也沒有人。事實(shí)也確實(shí)差不多如此。Furber 表示，當(dāng)時(shí)他們確實(shí)沒有多少選擇，處理器必須很便宜，因此他們選擇使用塑料，此外，他們還必須確保處理器能耗不高，這樣運(yùn)行時(shí)溫度才不會(huì)過高，整體不會(huì)出現(xiàn)問題。

1985 年 4 月 26 日，他們首次激活了原型機(jī)，但供電卻出了問題?！拔覀冊敬蛩銓⑺糜谂_(tái)式計(jì)算機(jī)，”Furber 說：“結(jié)果卻發(fā)現(xiàn)處理器適用于移動(dòng)設(shè)備?！碑?dāng)初低能耗并不在原定目標(biāo)內(nèi)，出現(xiàn)這樣的結(jié)果，是因?yàn)榻Y(jié)構(gòu)簡單。

1987 年這款臺(tái)式機(jī)銷售，市場表現(xiàn)令人失望。后來，蘋果公司將這款處理器用在了 Newton PDA 上面。盡管問世時(shí)間不長，但 Newton 的影響還是很大。后來，在上世紀(jì) 90 年代中期，諾基亞選擇使用 ARM 處理器作為移動(dòng)手機(jī)的芯片。剩下的故事大家都已經(jīng)知道了。

ARM 的成功關(guān)鍵在于商業(yè)模式高度集中，而且自公司成立之后變沒有改動(dòng)過。ARM 設(shè)計(jì)芯片，但同時(shí)也允許其他公司生產(chǎn)處理器，因此能夠確保預(yù)算流程中分配并指定至資源或部門的間接費(fèi)用和未償清債務(wù)相對較低。

Furber 說：“在英國有一種普遍的看法認(rèn)為，英國人做研究，然后美國人進(jìn)行探索并賺錢。我認(rèn)為 ARM 是這個(gè)的最佳反例，我們把美國的研究拿過來做成了商業(yè)上的成功?！?/p>

2016 年 7 月，ARM 董事會(huì)決定以 243 億美元的價(jià)格出售給日本軟銀公司。ARM 方面表示，這筆交易將會(huì)使合并后的集團(tuán)“充分發(fā)掘物聯(lián)網(wǎng)機(jī)遇”。

但一個(gè) 30 年前設(shè)計(jì)的芯片能在 21 世紀(jì)深入人類大腦的領(lǐng)先研究中做什么呢？

用一個(gè)詞說，答案就是“能量”。

開始新的突破

如今，世界越來越依賴計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的處理器。Furber 的研究也處在幾項(xiàng)國際研究的前沿，其中包括歐洲自然科學(xué)基金資助下的幾項(xiàng)大的挑戰(zhàn)。

如今，我們已經(jīng)在筆記本、智能手機(jī)和平板電腦中，使用雙核、四核乃至八核處理器，但“嵌入式”多核技術(shù)的潛力是隨著核數(shù)量的增多而增大的；不斷增加核的數(shù)量，也會(huì)帶來超級(jí)強(qiáng)大的可移動(dòng)設(shè)備和智能技術(shù)，從預(yù)測交通信號(hào)燈到智能 MRI 掃描儀再到無人駕駛汽車和“聰明的”家用機(jī)器人。

Furber 說：“新一代的嵌入式系統(tǒng)將改變我們工作、商業(yè)、購物、旅行以及進(jìn)行各種各樣事情的方式，而低能耗和穩(wěn)定性將是其中的關(guān)鍵?！?/p>

“最終，這些系統(tǒng)將塑造一個(gè)全新的數(shù)字時(shí)代?！?/p>

現(xiàn)在，F(xiàn)urber 和他的團(tuán)隊(duì)正在致力于研究并行計(jì)算系統(tǒng)，也就是將一大批處理器在同一時(shí)間進(jìn)行計(jì)算。

然而，并行的處理器數(shù)量越多，挑戰(zhàn)也就越大，穩(wěn)定性和可持續(xù)性就成了關(guān)鍵，比如軟件持續(xù)流暢運(yùn)行的時(shí)間，以及硬件使用壽命等等。

近來，歐洲自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目專注于一系列問題，研究人員討論的話題從開發(fā)口袋大小的超級(jí)計(jì)算機(jī)，到連接有機(jī)物與電子元件的“智能”假肢。其中，最為宏偉的項(xiàng)目還是制作一個(gè)電子大腦。

這個(gè)電子大腦由人腦結(jié)構(gòu)啟發(fā)而來，Steve Furber 和他的團(tuán)隊(duì)正在嘗試一項(xiàng)大膽的研究計(jì)劃。被稱為 SpiNNaker（Spiking Neural Network Architecture），這個(gè)系統(tǒng)與今天所有的計(jì)算系統(tǒng)都大為迥異。

SpiNNaker 主要由歐洲自然科學(xué)基金資助，其基礎(chǔ)是由 100 萬個(gè) ARM 處理器并行組成的計(jì)算平臺(tái)，模仿人腦神經(jīng)元實(shí)時(shí)發(fā)送信號(hào)的方式。

現(xiàn)在，SpiNNaker 能夠建模達(dá)到人腦百分之一的比例，是人腦的第一個(gè)低功耗、大規(guī)模數(shù)字模型。有了它，研究人員將能夠精確地模擬腦區(qū)，并且測試有關(guān)大腦工作的假說。

SpiNNaker 是斥資 10 億歐元打造的歐洲人腦計(jì)劃的一部分。歐洲人腦計(jì)劃聯(lián)合了 100 多所高校、企業(yè)研究院和其他科研機(jī)構(gòu)，覆蓋從神經(jīng)科學(xué)、計(jì)算科學(xué)和腦科學(xué)相關(guān)醫(yī)藥領(lǐng)域，一起通力打造信息和通信技術(shù)為基礎(chǔ)的研究基礎(chǔ)設(shè)施。

團(tuán)隊(duì)希望從 SpiNNaker 獲得的洞見能夠幫助他們開發(fā)強(qiáng)有力的工具，應(yīng)對抑郁癥、阿爾茨海默氏癥等腦相關(guān)的疾病。此外，他們還希望相關(guān)信息能夠幫助他們創(chuàng)建一個(gè)超快且低能耗的下一代芯片。

能量是關(guān)鍵

能量在這里又一次成了關(guān)鍵，也是 Furber 和他的團(tuán)隊(duì)想要揭開大腦秘密的關(guān)鍵之一。為何大腦能夠利用如此少的能量，進(jìn)行如此強(qiáng)大的計(jì)算？

“人腦大約以 20~25 瓦的能量運(yùn)行，和節(jié)能燈一樣?！盕urber 說，現(xiàn)在的技術(shù)完全無法達(dá)到這一點(diǎn)?！皩τ谝粋€(gè)與大腦等比例的計(jì)算模型，消耗的能量大概在幾十兆瓦。”

“在可以預(yù)見的未來，你根本無法把這樣一個(gè)系統(tǒng)安裝到可以移動(dòng)、說話的機(jī)器人里面——你得在里面修一座核電站才能讓計(jì)算機(jī)運(yùn)行?！?/p>

“在開發(fā)原始 ARM 芯片和 SpiNNaker 的過程中有很多可以類比的地方，兩者都消耗不到一瓦特的電量，兩者都裝在塑料外包裝里。兩者的設(shè)計(jì)都由簡單這一條基準(zhǔn)線主導(dǎo)，雖然在規(guī)模上不可同日而語?！?/p>

讓我們用 ARM 有限公司的 CEO Mike Muller 的話做結(jié)束語，他說：“Steve 是 ARM 家庭的一員，這個(gè)項(xiàng)目是與他和曼徹斯特大學(xué)合作絕好的方式，也是 ARM 促進(jìn)英國科研世界領(lǐng)先的絕好手段。”