

SynSense時識科技創始人兼首席執行官喬寧
人腦有太多值得機器學習和借鑒的能力,包括低功耗、高容錯、創造性等等。而類腦計算實際上正是借鑒人腦的信息處理方式,因此也被稱為神經形態計算。
“類腦賽道有兩大維度,一是感知,二是計算。感知包括視覺、語音等的感知,可以理解為把環境的變量變成脈沖序列。而計算是基于稀松的數據來連續地做計算,包含了event-driven,也就是事件觸發運算的概念?!盨ynSense時識科技創始人兼首席執行官喬寧道。
他進一步說道,“如果用關鍵詞來對類腦計算做一個界定的話,那么首先它是一個時域加空域的計算,其次它的計算是稀松的?!?/p>

由于邊緣計算和5G網絡等新技術更依賴于瞬時響應,數據中心固有的延遲和資源占用問題將變得愈發難以接受。而類腦技術作為一種新型范式,憑借其實時處理非結構化信息、自主學習、超低功耗、超低延時等強大能力,開始受到人們的廣泛關注。
當前,無論是中國還是歐美國家,對類腦技術均保持著足夠的耐心和期盼,斥巨資支持此類研究或長期布局的案例屢見不鮮。企業和科研人員對類腦技術的關注度也正在逐漸提升。

SynSense時識科技全球首款感算一體動態視覺智能SoC-Speck
以英特爾神經擬態芯片Loihi2為例,該芯片建立在英特爾4nm工藝節點的預生產版本之上,集成的神經元數量達到了100萬,性能提升超過Loihi110倍。但就目前而言,其并不會成為產品出現在商業化場景里。
英特爾神經擬態計算實驗室應用研究負責人尤利婭·桑達米爾斯卡婭說:“我們更多將Loihi2視為一種研究型芯片,以此為研究人員提供途徑,來探索不同的應用方向。……