基于ASIC芯片的硬件神经元会如何改变人工智能发展

随着科学技术和生物学的不断融合，基于ASIC的神经网络硬件正在成为解锁下一级人工智能的开创性工具。ASIC芯片能高度模拟人类大脑进行信息处理，提高计算效率、降低能耗。本文将探讨基于ASIC芯片的硬件神经元会如何改变人工智能发展。

人工智能（AI）芯片是支撑人工智能发展的核心技术之一，它的迭代升级推动了人工智能领域的飞速发展，对人类生活及生产产生了巨大的影响。根据Precedence Research数据显示，22年全球AI芯片市场规模约为168.6亿美金，随着专用AI向通用AI的发展，以及AI应用领域持续拓宽、算力需求爆发等因素，预计2032年全球AI芯片市场规模将达到2,274.8亿美金。另据McKinsey Analysis数据分析显示，ASIC在AI芯片中的占比将大幅提升。在数据中心侧，25年ASIC在推理/训练应用占比分别达到40%、50%，在边缘侧，25年ASIC在推理/训练应用占比分别达到70%、70%。

人工神经网络（ANN）设计模拟了生物神经元的特点，可以处理大型复杂的机器学习任务，可以说是推动人工智能快速发展的无名英雄。 ANN有着广泛的应用，例如图像、语音识别以及自然语言处理、汽车自动驾驶、医疗保健等。事实上ANN背后的概念和科学已经存在了数十年，但是直到近几年才引发了人工智能在多个领域的爆发式增长。

为充分了解ANN的潜在计算能力，我们需要了解神经元的基本原理、硬件结构以及它在神经网络中的功能，并利用ASIC芯片或FPGA实现硬件结构优化，从而实现更快的运算速度和更低的能耗，进而在人工智能领域取得更大的进步。

什么是神经网络硬件？

对人工智能的认识源于对神经科学的深入理解。生物神经元是神经网络的基本组成单位，由胞体、众多树突、单个轴突组成，信息由树突接收，胞体处理之后以脉冲形式通过轴突向下一级神经元传递。这种原理决定了模拟神经元的神经形态硬件天然具有存算一体的信息处理方式，在原理上具有非常高效的计算能力。

科学家将这个复杂的生物系统创建成一个简单的数学模型，称之为感知器，它为开发神经网络硬件扫清了道路（如下图1）。与更为复杂、逼真的Izhikevich神经元模型及Hodgkin Huxley神经元细胞模型模型不同，感知器只能捕捉神经元的基本行为，无法获取生物学细节。

图1：神经形态硬件

乘积累加运算单元（MAC），硬件大脑

神经网络硬件的核心称之为乘积累加运算单元（Multiplier Accumulator Unit, MAC）（如下图2）。MAC模拟了神经元树突和细胞体的功能，对输入信号进行接收并处理。

图2：MAC示意图

就像生物轴突突触一样，当输入信号的累积强度超过预定义阈值时，MAC能输出信号。MAC拥有强大的计算能力，能利用感知器数学模型，通过对加权输入信号求和来反映神经元的输入，并产生最终输出。

模拟神经元，连接现实

图3显示了基于FPGA的小型神经元网络模拟结果，实验使用两个单比特输入执行逻辑OR运算，波形图展示了神经元如何对输入的0和1组合做出反应。结果与我们的预期一致，当至少一个输入为1时，输出峰值为1，当两个输入均为0时，输出降至0（如下输入表1）。

图3：硬件神经元模拟波形结果

输入表1

通过实验可知，合成神经元（如下图4）能有效提高逻辑运算能力，是更为复杂的人工神经网络关键元素之一。

当前主流的用于AI的芯片可分为三类，GPU、FPGA以及ASIC。相较于GPU和FPGA，ASIC在运算速度、体积和功耗方面更具优势。此外，ASIC的另一个优势还在于其低延迟操作。在部署推理计算时，ASIC芯片可以更高效、更快、更准确地进行实时处理和分析数据，无需与云端进行持续通信，能为实时人工智能应用提供强大、高效的解决方案。

图4：合成神经元

ANN将如何改变我们的生活？

也许你对ANN人工神经网络这个名词还不太熟悉，但它却渗透在了我们的衣食住行中。例如能实时监测环境温度并自动调整室温的自动化温度控制系统（如下图5）、智慧照明及智能镜子（如下图6）等，神经形态芯片能提供更高的能效，快速唤起传感器，满足实际生活场景中各类严苛的需求。

图6：智慧照明及智能镜子

此外，ANN还可被广泛应用于图像识别、自然语言处理、自动驾驶、医疗诊断等多种应用场景。随着数据量的增大和计算能力的提升，ANN在各个领域中的应用还在不断扩展。未来，ANN有望成为推动人工智能技术进一步发展的重要驱动力。

ASIC设计领导厂商

Socionext在AI ASIC芯片设计领域也颇有建树。2019年公司与人工智能方案商BrianChip合作开发了神经网络处理芯片Akida，以现有技术无法实现的方式将AI引入边缘设备。这款基于事件的处理器无需主处理器或外部存储器，能有效识别出视频中的人脸、图像、语音等信息，可适用于广泛的边缘计算应用场景。

Socionext在芯片设计领域拥有丰富的Know-how和经验，支持市面上最先进的工艺节点，在10nm/7nm/5nm工艺节点上有多个大型芯片项目设计经验，能为客户量身定制所需芯片，提供从芯片前、后端设计、生产管理，一直到芯片硬件交付的全套业务，赋能客户在核心算法和系统及市场上的核心价值，快速迭代出他们自己的芯片。

今年以来，ChatGPT的爆火代表着AI芯片技术的新一轮突破。随着机器学习、边缘计算等的快速发展，大量数据处理任务对计算效率、计算能耗等都提出了更高的要求，ASIC芯片正逐渐受到重视。作为SoC设计与应用技术的领导者，Socionext期望凭借自身的Know-how积累，并通过持续不断地自主创新，助力客户实现更高的创新发展。

审核编辑：刘清