普乐斯收集：神经拟态芯片渐成主流
文章导读：人工智能渐渐进入我们生活的方方面面，人工神经网络为主流算法开始渐成主流。通过资料数据显示，在目前情况下，人工智能能量效率相对较低，这成为人工智能进入对于功耗要求较高的边缘端的一个重要阻碍。要解决人工智能芯片功耗过大问题，神经拟态芯片将渐成主流。普乐斯小伙伴给大家收集了一些相关信息。
人工智能渐渐进入我们生活的方方面面，人工神经网络为主流算法开始渐成主流。通过资料数据显示，在目前情况下，人工智能能量效率相对较低，这成为人工智能进入对于功耗要求较高的边缘端的一个重要阻碍。要解决人工智能芯片功耗过大问题，神经拟态芯片将渐成主流。普乐斯小伙伴给大家收集了一些相关信息。
在以往的神经拟态芯片中，最著名的可能就是IBM的True North和Intel的Loihi。这两块芯片主打大规模神经拟态，主要场景是神经科学研究等领域。而在Intel和IBM等巨头推出的以研究性质为主的神经拟态芯片之外，在今天神经拟态芯片更多地以其计算能量效率高的优势在边缘端找到了商用场景。
在边缘端的神经拟态芯片设计中，通常使用混合信号电路设计，其中每个神经突触在传递脉冲信号使用模拟信号（电荷），而接受到突触和处理神经元内部状态的过程则可以使用数字电路。如前所述，由于神经元仅仅在累积到足够电荷数量之后才会激活，因此在大多数时间处于低功耗的待机状态，因此大大降低了功耗。或者从另一个角度上来说，神经拟态芯片仅仅在检测到有意义的事件才会进行处理，因此大大降低了能量，因此神经拟态芯片又可以称为“事件驱动处理”芯片。
神经拟态芯片在边缘端的第一个主要应用场景是低功耗机器视觉，超高速机器视觉也是神经拟态视觉芯片的重要应用场景。最近，中国神经拟态芯片初创公司时识科技（SynSense）发布的Speck就是这样一款实现强强联合的SoC，同时集成了神经拟态视觉芯片和神经拟态计算芯片，从而能在边缘端实现亚毫瓦级的超低功耗和低延时机器视觉，应用场景可以覆盖智能家庭、智能安防、工业监测等重要IoT场景。
除了机器视觉之外，对于时间序列的分析也是神经拟态计算芯片的重要应用场景。语音、生理信号（如心脏ECG）等时间序列信号非常时候脉冲神经网络处理，因此使用基于脉冲神经网络的神经拟态芯片可以以很高的效率处理这些信号。可穿戴式产品（如TWS无线耳机等）对于这类低功耗时间序列处理有很强的需求，而随着可穿戴式产品市场的爆发，使用神经拟态芯片进入这些市场也成为了一个很有潜力的方向。
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