惹高通、IBM、英特尔、惠普四大巨头关注，神经形态芯片有啥用-控制器/处理器-与非网
(模拟人眼与人脑神经元的晶片)是由超大型积体电路(VLSI)发明者之一的Carver Mead在1980年打造的。Mead的创举最终获得了美国太空总署(NASA)与国家卫生研究院(NIH)的重视，甚至将年定为&大脑年代&(Decade of the Brain)。
1990年，VLSI发明者Carver Mead将神经形态晶片定义为人脑、感官与运动神经中的电子版神经网路
如今，市调公司Markets-and-Markets在其&年全球神经形态晶片市场预测&报告中再次宣告&大脑年代&即将来临&&不过，这次他们并未使用这一词。
&实际上神经形态的发展已经有40年的历史了，但要成为一项广泛被采用的技术，大概还要10年的时间。然而，(Qualcomm)现正开发其Zeroth平台，瞄准认知运算与机器学习。该公司的研究人员从2014年开始开发神经形态硬体。在2018年以前，该公司计划扩展Zeroth平台的神经形态功能至嵌入式应用，例如穿戴式装置与无人机。
如今，高通公司开发出基于Zeroth平台的Snapdragon 820行动处理器晶片中据说就有这些神经形态功能。因此，即使该公司尚未证实该处理器的硬体规格，但一般预计Snapdragon 820晶片就属于神经形态的范畴。Markets-and-Markets预计在未来6年内，在高阶智慧型手机与穿戴装置导入这一晶片的态势，将带动对于神经形态晶片的需要求。根据Markets-and-Markets分析师Sachin Garg预计，从年，针对消费终端产业的整体市场数字将会持续走高。
从2022年神经形态晶片市场来看，消费市场占据了大部份的比重(图左)
除了高通以外，还有其他厂商涉足这个领域，包括从General Vision拆分而来的加州 公司。根据 Garg表示，Neuromem是唯一一家授权IP给SoC业者整合神经形态处理功能的公司。
另外像&、(Intel)、(HP)等巨擘，也都跨足这个领域，为神经形态晶片开发硬体，同时，高通也计划在2018年以前商用化其认知运算与机器学习平台Zeroth，从而将神经形态功能整合在嵌入式系统中，&Garg表示。
Markets-and-Markets预测，神经形态市场将从2016年的几百万美元快速成长，在2022年以前达到几亿美元的市场规模。而这还不包括消费终端产业，而是指由工业检测、航空、军事与国防等领域所带动的神经形态晶片市场需求。因此，这这一市场数字也不包括Snapdragon 820与Zeroth平台，使其他领域从2016年时几近于零的市场随着越来越复杂的高阶作业进展而缓步成长，例如更先进的影像辨识与分类。然而，根据Markets-and-Markets表示，如果把终端消费市场加进来看的，这一预测数字还得再加3个0。
Markets-and-Markets预测，到了2022年，亚洲将占据一半以上的神经形态市场
&整体神经形态晶片市场在2016年时约有12亿美元的价值，并以26.3%的复合年成长率(CAGR)成长，在2022年时达到48亿美元的市场规模，&Garg表示，&随着据传拥有神经形态的高通Snapdragon 820行动处理器晶片推出，神经形态晶片预计将在2016年以前针对高阶应用实现商用。因此，消费终端产业预计推动对于神经形态晶片的需求。然而，与巨量资料(big data)相关应用预计也将在2018年以前导入神经形态晶片。&
根据Markets-and-Markets表示，除了智慧型手机，神经形态晶的主要驱动力量之一是&兆级感测器&(trillion-sensor)经济的快速成长。连续创业家Janusz Bryzek提出在&兆级感测器&时代，需要分析内建于感测器中枢感测器，以期减少需要上传至云端的资料量。
&2014年总共售出220亿颗感测器。其中，有五分之一的感测器都必须整合于感测器中枢，因为感测器中枢可从不同感测器中融合资料。因此，如感测器中枢的数量通常是感测数量的20%&&也就是说，大约有44亿个感测器中枢，这将为2015年时约40亿的神经形态晶片带来成长的机会。另一个驱动力量的云端网路中心的巨量资料分析成长，因为它需要更高速的即时处理能力，&Garg表示。
以晶片的应用来看，在2022年时，影像辨识预计将占据超过60%的比重，而资料探勘将占有20%的市场。根据Markets-and-Markets的报告表示，如同传统的处理器市场，美国、德国、中国与南韩预计将会是神经形态晶片的重要市场，而且在这些市场将以最高的CAGR成长。
&虽然，2016年时在航空、军事与国防、汽车、消费、医疗、金融服务、基础设施和公用事业等产业中使用神经形态技术的应用并不多，但在接下来的十年，这些产业将开始大量采用神经形态技术，&Garg预期。
当然，过去也曾经作过这些预测&&最早就是在1990年，我早已深信这些预测是正确的。你认为呢？神经形态时代终于来临了吗？
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IBM公开神经型态芯片:类人脑电脑计划开始着眼
[导读]IBM在4月初于美国加州举行的年度国际物理设计研讨会(International Symposium on Physical Design 2016，ISPD)公布了其根据人脑结构所设计的神经型态混合讯号晶片TrueNorth现况，包括其晶片架构、评估板阵列、参考设计系统以及软体生态系统。
IBM在4月初于美国加州举行的年度国际物理设计研讨会(International Symposium on Physical Design
2016，ISPD)公布了其根据人脑结构所设计的神经型态混合讯号晶片TrueNorth现况，包括其晶片架构、评估板阵列、参考设计系统以及软体生态系统。
在ISPD期间，IBM畅谈该公司的类人脑电脑计划，期望该公司将成为家喻户晓的品牌，支援包括超智慧物联网(IoT)到超智慧车辆、摄影机、无人机、医疗装置，以及当然还有超智慧超级电脑等等应用。
IBM的低功耗神经型态电路设计师(Low-Power Neuromorphic Circuit Designer) Filipp Akopyan
在一篇题为&IBM TrueNorth 设计与工具流程：一颗内含百万神经元的超低功耗可编程神经型态晶片(An Ultra-Low Power
Programmable Neurosynaptic Chip with 1-Million
Neurons)&中，介绍了该公司的相关软硬体与支援生态系统。
IBM的类人脑晶片架构，是透过研究人脑的皮层神经元发展而来
Akopyan表示，IBM的TrueNorth晶片目标是网路边缘(Edge-of-the-Net)以及巨量资料(Big
Data)解决方案，支援以超低功耗元件处理大量即时资料──该内含54亿个电晶体的神经型态晶片，耗电量仅700毫瓦(milliWatts)。
&今日我们正用行动装置制造大量资料，必须由云端电脑来处理，但TrueNorth
可配置在网路边缘，让资料流馈入并进行处理，被传送到云端的只有重要项目以及摘要;&Akopyan
指出：&但运算资源却正往错误的高功率方向发展，它们最好要被降低到生物性水准。&
IBM以神经型态核心(neuromorphic
core)──也就是一批与树突(dendrites，输入端)与轴突(axons，输出端)连结的神经元──为起点，任何一个神经元都能传送讯息──称为棘波(spike)──到其他任何一个神经元做为1或是0
(电压脉冲或棘波)。
晶片上的神经元能传送/接受来自任何其他晶片神经元的讯息──这是更佳的通讯方法，因为稀疏的本地通讯不只像是大脑里所进行的那样，而且可达到最低的讯号延迟。任何神经元也能传送讯息到晶片外，甚至电路板外的神经元，但延迟会较高。
TrueNorth 晶片规格
TrueNorth能实现70毫瓦功耗的关键是采用异步逻辑(asynchronous
logic)，整个晶片除非是某特定神经元正被开启应用于与其他神经元通讯期间，其功率消耗为零。在结构上，其内含的54亿电晶体如果采用同步架构，可能会消耗50~100瓦，但异步架构使其功耗降到最低。为了实现在结构上的任何神经元相互连结，晶片上有一个巨大的纵横栓开关(crossbar
独特的晶片设计工具
IBM采用来自众多EDA供应商的工具来设计TrueNorth晶片，包括Cadence、Synopsys以及Spice，但也不得不自己开发EDA工具来支援部分同步、部分异步架构的共同设计。由IBM自行开发的工具命名为CoSim，顾名思义，该工具能让晶片的不同部分，在不同工具上同步进行共同模拟。
&我们使用不同的模拟器来设计TrueNorth晶片的不同部分，&Akopyan表示：&我们的CoSim工具能提供混合式的工具流程，以支援TrueNorth的客制化共同模拟。&而IBM的开发成果，是一个由64&64、共4，096个神经型态核心组成的中央阵列，每个核心有256个神经元以及64k记忆体突触;整个晶片有2.56亿突触、54亿个电晶体、功耗仅70毫瓦。
此外那些神经型态核心能无限制组合，让未来的神经型态记忆体能扩展成更大的晶片;目前IBM的TrueNorth晶片采用Samsung的28
奈米低功耗制程。为向潜在客户(从物联网设备制造商到军用无人机、超级电脑制造商)展示TrueNorth晶片的功能，IBM打造了单晶片单电路板，也有内含16片、48片电路板的机箱，以及内含16颗TrueNorth的单片电路板。
未来IBM还计画打造配备64、256、1，024、4，096颗TrueNorth晶片的电路板，最后一种的功能可达到人脑能力的1%。
IBM并有一个针对TrueNorth的软体开发与应用城市开发生态系统，更多资讯可连结TrueNorth的官方网站;点击以下原文连结也可看到更多
IBM在ISPD的简报图片。
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新的芯片让电脑模拟人脑，会自我“学习”
发布时间：
21:31:15 & 作者：ST岸天 & 来源：
摘要： 电脑进入了新纪元，这种说法估计大家耳朵都听出茧子了。加州帕罗奥多研究中心(wiki)宣称电脑已经能自我学习，这个发展即将改变...
电脑进入了新纪元，这种说法估计大家耳朵都听出茧子了。加州帕罗奥多研究中心(wiki)宣称电脑已经能自我学习，这个发展即将改变整个数字世界的发展方向。
这种芯片计划于今年放出，它不仅可以自动完成那些现在需要艰苦编程的任务 - 例如，顺利，高效地移动机器人的手臂。而且它也可以回避，甚至容忍错误，可能使术语&电脑死机&成为过去时。
实际上这种新的计算方法已经在一些大型科技公司开始使用了。它是基于生物神经系统，特别是对刺激作出反应的神经元与其他神经元一起来解释信息的系统。它允许电脑在执行一项任务的时候同时吸收新的资讯，并调根据得到的信号调整他们的做法。(现在的电脑都是单线程，也就是同时只能执行一项任务)
加州理工学院电信和信息技术部门的天体物理学家拉里&斯马说道：&我们在计算机工程系统里添加了很多生物算法的特征。&
在未来几年，该方法将有可能允许新一代的人工智能系统执行某些人类能够轻松做到的任务，例如：看，讲，听，导航，操纵和控制。可以处理像面部，语音识别，导航和规划诸如此类计算量及其巨大的任务，但是这仍然只在初级阶段在很大程度上依旧依赖于人的编程。
传统的计算机一直被编程限制着。计算机视觉识别系统中， &识别&是通过编程指导它们获取识别对象的统计学意义从而面向算法来识别物体。一种算法就像是一种食谱，一组一步一步的指示来执行运算。 去年谷歌研究人员发展出了一个机器学习算法，称为神经网络，在没有监督的情况下来执行识别任务任务。这个系统通过网络扫描得到的10万张图片作为资料库，以此训练系统本身来识别猫。
事实上，直到现在，计算机的设计仍旧是源于大约65年前最初由数学家约翰&冯&诺伊曼的想法。微处理器以迅雷不及掩耳的速度进行操作，使用1和0的长串编码。他们表达这些信息在内存上的位置，信息之间的相邻关系，以及信息需要做怎样的处理。
这里所说的新的处理器，可以通过模仿生物神经突触的连接方式来连接电子元器件。因为它们是基于大集团的神经元排列方式，所以它们被称为神经形态处理器，这个概念概念在80年代末率先由加州物理学院的技术物理学家Carver Mead提出。
与其说他们被&编程&了，更恰当的说法是在电路间的连接被根据处理器已经学到的&教训&&加权&了。在芯片上的数据流如果到达的是已经学习到是错误的连接上时就会被跳过从而只会去沿着较为正确的计算路径前进。这样的影响会传播到相邻的单位从而修正它们的错误。这种方式十分接近人类神经思考的方式。
IBM和高通以及斯坦福大学的研究团队已经完成了这种神经形态处理器的设计。 高通表示，即将在今年的商业版本，预计将主要用于该系统进一步发展。
PS：这项技术并不能让电脑思考，而是能让它们自己修正存在的错误从而&学习&让运算的效率越来越强。
华为P9要卖近4000元，你买吗？
买，信赖华为的品质
不买，赶上水果价了。
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