Совместная группа исследователей из Пекинского университета и Шанхайского института микросистем Китайской академии наук разработала первый в мире чип с нейроморфной динамикой миллисекундного уровня, основанный на фазопереходных мемристорах. Эта разработка была опубликована в журнале Science 14 июля.
Архитектура и принцип работы чипа
Данный чип размером всего 0,28 квадратных миллиметра способен достигать задержки вычислений в 2,12 миллисекунды. Он интегрирует массивы вычислений в памяти для выполнения матричных операций и массивы ступенчатого смещения для адаптивной интеграции.
Чип принципиально меняет подход к вычислениям в системах нейронной динамики. Традиционная архитектура фон Неймана разделяет память и процессор, что вынуждает данные постоянно перемещаться между ними, создавая узкие места по задержке и энергопотреблению при решении дифференциальных уравнений, необходимых для нейронной динамики. Команда Пекинского университета решила эту проблему иначе, используя физические свойства самих устройств фазопереходной памяти для проведения вычислений, вместо создания более быстрых цифровых схем.
Роль фазопереходных мемристоров
Фазопереходные мемристоры обладают непрерывно изменяемой проводимостью, которую можно точно программировать и предсказуемо развивать со временем. Исследователи сопоставили поиск адаптивной интеграции, требуемый решателями нейронной динамики, непосредственно с эволюцией проводимости этих мемристоров. Это означает, что поиск, оценка и корректировка размера шага, которые цифровые схемы выполняют через множество тактовых циклов, происходит посредством физической эволюции внутри самого устройства.
Кроме того, многоуровневый контроль проводимости позволяет создавать высокоплотные массивы вычислений в памяти, которые одновременно хранят веса нейронной сети и выполняют матричные операции в пределах одного массива.
Результаты экспериментальных испытаний
Экспериментальные данные демонстрируют впечатляющую производительность. По сравнению с самыми передовыми ASIC-ускорителями, система обеспечивает ускорение от 3,82 до 36,27 раз при снижении энергопотребления до 3,9–7,8%. При задачах высокоточной реконструкции поверхности коры мозга система превосходит GPU NVIDIA A100 в 50,38–478,18 раза. Это стало первым случаем, когда аппаратное обеспечение нейронной динамики было доведено до работы в режиме реального времени миллисекундного уровня, что позволило превратить приложения, ранее ограниченные офлайн-обработкой, в возможности онлайн-реального времени.
Перспективы и поддержка исследования
В статье, опубликованной в Science, также содержится обзорная статья, описывающая эту работу как смену парадигмы в физически управляемых вычислениях. Значимость этой разработки выходит за рамки продемонстрированного моделирования мозга и включает потенциал для интерфейсов мозг-компьютер в реальном времени, цифровых двойников мозга, нейронной навигации для хирургии и интеллектуальной диагностики нейродегенеративных заболеваний. Чип, работающий на частоте 50 МГц с 9-ступенчатым конвейеризацией, показывает, что архитектурные инновации могут обеспечить улучшение на порядки по сравнению с подходом «грубой силы» с использованием GPU для специализированных вычислительных задач.
Исследование было поддержано программами New Cornerstone Investigator, Национальная программа НИОКР и Национальный фонд естественных наук, а также Ключевой лабораторией по чипам с вычислениями в памяти Гуандун. Этот чип представляет собой отчетливо китайский вклад в развивающуюся область физически управляемых вычислений с вычислениями в памяти, где повышение производительности обусловлено физикой устройств, а не масштабированием по закону Мура.