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当科幻走近现实:欢迎关注闪存峰会“类脑计算应用论坛”

人类大脑活动是复杂而连续的动力学过程,其复杂程度远超当前算力资源所能模拟的上限。

(图片源于网络)

与现有计算机系统相比,人类大脑具有明显优势:一是人类大脑的功耗低,仅有20瓦左右,远远低于现有的计算系统;二是人类大脑的容错性强,即使少部分神经元死亡,对大脑的整体功能影响不大;三是人类大脑对信息的并行处理能力强,分布于大脑各处的数百亿神经元可同时对信息进行分析处理;四是人类大脑神经网络的可塑性好,可根据环境变化进行自我学习与进化。

类脑计算,是借鉴生物神经系统信息处理模式和结构的计算理论、体系结构、芯片设计以及应用模型与算法的总称。它保留了计算机的既有优势,还可以叠加人脑处理信息的诸多优势,有望打破冯·诺伊曼架构的束缚,实现存储处理一体化、超低能耗和超大规模并行信息处理,让结构逼近人脑、性能媲美人脑的“人造超级大脑”成为可能,为新一代计算变革带来了希望。

类脑计算技术的发展将推动图像识别、语音识别、自然语言处理等前沿技术的突破,在智慧城市、智能工厂乃至国防军事等领域具有重大意义,可有效增强国家竞争力,带来新一轮产业革命。

为此,欧盟、美国等均斥巨资长期支持此研究,及时抢占类脑计算领域的制高点。我国也于2021年正式启动科技创新2030——“脑科学与类脑研究”重大项目,大力开展类脑研究,推进类脑研究进入了前所未有的高速发展期。

类脑研究发展迅猛、前景广阔,但总体仍处于起步阶段。

针对类脑研究的过程中,面临很多的挑战。

脑科学与类脑研究所产生的数据,主要以影像大文件为主,也包含了大量临时小文件数据。有分析表明,人类大脑存储容量相当于7.6亿TB的数据,换作8TB硬盘来存储这些数据,也需要9500万块硬盘;而模拟脑神经网络,探索人脑上亿个神经元之间是如何连接与工作的,带来的是每秒高达100TB数据高吞吐量。

存储的数据量极大并且始终保持着很高的增长速度,传统纵向扩展的存储已经出现明显瓶颈。而通过公有云的方式来保存和传输数据,不仅带来额外的带宽成本,还存在效率等方面挑战。由于学科的不同,对于存储的性能、功能要求也千差万别。如机器视觉研究对存储空间极度渴求,而模拟脑神经网络相关的研究,当前存储性能只能满足5%的要求。另外,科研数据的共享及管理方式也变得越来越重要。

没有强大的存储和算力做支撑,科研工作难以为继。

7月28-30日,由百易传媒和华中科技大学计算机科学与技术学院联合主办的2022全球闪存峰会将于线上召开,峰会第三天、7月30日举行的“类脑计算应用论坛”,将就类脑相关话题进行探讨,欢迎关注!

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