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PFSK162 3BSE015088R1備件使用方式ABB

        一般地說，類腦計算是指借鑒大腦中進行信息處理的基本規(guī)律，在硬件實現與軟件算法等多個層面，對于現有的計算體系與系統(tǒng)做出本質的變革，從而實現在計算能耗、計算能力與計算效率等諸多方面的大幅改進。過去幾十年來通訊與計算機技術的長足發(fā)展帶來了信息化革命，但現有計算系統(tǒng)仍然面臨2個嚴重的發(fā)展瓶頸：一是系統(tǒng)能耗過高，二是對于人腦能輕松勝任的認知任務（比如語言及復雜場景的理解等）處理能力不足，難以支撐高水平的智能。大腦在這兩個方面的明顯優(yōu)勢使得借鑒大腦成了一個非常有前景的方向。類腦計算是生命科學，特別是腦科學與信息技術的高度交叉和融合，其技術內涵包括對于大腦信息處理原理的深入理解，在此基礎上開發(fā)新型的處理器、算法和系統(tǒng)集成架構，并將其運用于新一代人工智能、大數據處理、人機交互等廣泛的領域。類腦計算技術有望使人工信息處理系統(tǒng)以非常低的能耗，產生出可以與人腦相比擬的智能。很多人認為，這一方向的實質進展將可能真正開啟智能化革命的序幕，從而對社會生產生活帶來深刻地變革[2] 類腦計算的研究大致可以分為神經科學的研究、特別是大腦信息處理基本原理的研究，類腦計算器件（硬件）的研究和類腦學習與處理算法（軟件）的研究3個方面。在神經科學領域，過去幾十年間，特別是過去10年左右的時間，取得了非?？焖俚陌l(fā)展。現在對于大腦的工作原理已經積累了豐富的知識，這為類腦計算的發(fā)展提供了重要的生物學基礎。人腦是一個由近千億的神經元通過數百萬億的接觸位點（突觸）所構成的復雜網絡。感覺、運動、認知等各種腦功能的實現，其物質基礎都是信息在這一巨大的網絡當中的有序傳遞與處理。通過幾代神經科學家的努力，目前對于單個神經元的結構與功能已經有較多了解。但對于功能相對簡單的神經元如何通過網絡組織起來，形成我們現在所知的1為高效的信息處理系統(tǒng)，還有很多問題尚待解決。腦網絡在微觀水平上表現為神經突觸所構成的連接，在介觀水平上表現為單個神經元之間所構成的連接，在宏觀水平上則表現為由腦區(qū)和亞區(qū)所構成的連接。在不同尺度的腦網絡上所進行的信息處理既存在重要差別，又相互緊密聯系，是一個統(tǒng)一的整體。目前神經科學的研究熱點就主要集中于在上述各層面解析腦網絡的結構，觀察腦網絡的活動，1終闡明腦網絡的功能，即信息存儲、傳遞與處理的機制。要實現這一目標，需要突破的關鍵技術是對于腦網絡結構的1與快速測定，腦網絡活動的大規(guī)模檢測與調控，以及對于這些海量數據的高效分析，此外也亟需在實驗數據的約束下，建立適當的模型和理論，形成對腦信息處理的完整認識[3]。  類腦計算器件研究的初衷是在不影響性能的前提下，大大降低功耗，或者在相似功耗下，極大提高速度。現代計算機雖然具有驚人的運算能力與運算速度，但與之相伴的是高昂的能量消耗。大型計算機的功耗往往在兆瓦量級以上，與之相比，成年人大腦的功耗只有大約20 W。巨大的能耗嚴重限制了系統(tǒng)進一步向微型化的方向發(fā)展（因為難以散熱），也會使得復雜的嵌入式應用和遠程應用，比如宇航探索，缺乏足夠的計算能力支持（因為難以攜帶足夠的能源）?，F代計算機能耗高的一個重要原因是計算機普遍采用的馮.諾依曼架構。馮氏架構中，信息處理單元與存儲單元是分離的，這樣在運算過程中，勢必要經常將數據在處理單元與存儲單元之間進行傳遞，這一看似簡單的過程卻能貢獻系統(tǒng)近50%的功耗。與之相比，在生物腦中，信息的處理是在神經網絡中實現，而數據本身則是分布式的存儲于網絡的各個節(jié)點（比如由神經元內的離子濃度表征）以及節(jié)點之間的連接（比如由突觸的強弱表征）上，運算和存儲在結構上是高度一體化的。這樣，用少量甚至單個電子器件模仿單個神經元的功能，而將數量巨大的電子“神經元”以類腦的方式形成大規(guī)模并行處理的網絡，以進行計算，就成為了非常有吸引力的方向。目前研究的熱點包括尋找更適合的器件以模擬單個神經元（比如憶阻器）Generally speaking, brain-like computing refers to making essential changes to existing computing systems and systems in hardware implementation, software algorithm and other aspects by referring to the basic rules of information processing in the brain, so as to achieve significant improvements in computing energy consumption, computing power and computing efficiency. Communication with the rapid development of computer technology in the past decades has brought the information revolution, but the development of the existing computing systems are still facing two serious bottleneck: one is the system energy consumption is too high, the second is for the human brain can easily do cognitive tasks (such as language and understanding of the complex scene, etc.) processing power is insufficient, it is difficult to support a high level of intelligence. The brain's obvious advantages in these two areas make borrowing from the brain a very promising direction. Class cerebral calculation are life science, especially the height of the cross and fusion brain science and information technology, the technical connotation includes for a deep understanding of the principle of brain information processing, on this basis to develop new type of processor, algorithm and system integration architecture, and applied it to a new generation of artificial intelligence, data processing, human-computer interaction and so on widely. Brain-like computing technology is expected to enable artificial information processing systems to produce intelligence comparable to the human brain with very low energy consumption. Many people believe that the substantial progress in this direction will be the prelude to the intelligent revolution and bring profound changes to social production and life. [