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Nanoclast半导体设备 超导突触可以使神经形态的芯片击败大脑的能量效率

2018-01-30 12:31大渝新闻网编辑:admin人气:


插图显示了NIST人造突触的基本操作,可以连接处理器和将存储器存储在像人脑一样运行的神经形态计算机中。

位于美国科罗拉多州博尔德市美国国家标准与技术研究院的科学家们开发出了一种超导装置,其作用就像人类突触的超高效版本。

神经突触是神经元之间的连接,这些连接的强度的变化是神经网络如何学习。美国国家标准与技术研究院(NIST)的团队已经提出了一个纳米尺度的磁性元件制成的超导突触,它的能量效率非常高,似乎超过了人类突触的100倍。

NIST物理学家迈克·施耐德Mike Schneider)在新闻稿中说:“NIST突触对人类突触的能量需求较低,我们不知道任何其他使用较少能量的人造突触

这个新的突触的核心是一个称为磁性约瑟夫森结的装置。一个普通的Josphson结基本上是“超导体之间的薄弱环节”,Schneider解释说。达到一定的电流强度时,电流将流经这样一个连接点所需的电压,通过在弱点上隧穿,例如一条很薄的非超导材料。然而,如果你推动更多的电子直到你通过一个“临界电流”,电压将会以极高的速率(100千兆赫或更高)达到峰值。

在一个磁性约瑟夫森结中,这个“薄弱环节”是磁性的。磁场越高,产生电压尖峰所需的临界电流就越低。在施耐德和他的同事们设计的装置中,磁场是由嵌入硅中的2万个左右的纳米级锰簇所引起的。每个纳米团簇都有自己的领域,但是这些领域都是以随机方向开始 - 总计为零。美国国家标准与技术研究院的研究小组发现,他们可以使用小的外部磁场结合微小的皮秒脉冲电流,使越来越多的锰团簇排列其磁场。其结果是结点处的磁场逐渐增加,降低了器件的临界电流,并且更容易引起电压尖峰。

这个过程类似于在神经元向突触发送电压尖峰的大脑中学习。无论这个峰值是否足以导致下一个神经元发出峰值电压,这取决于突触连接的强度。学习发生在更多的电压尖峰加强突触联系。在NIST设备中,临界电流就像突触强度。磁约瑟夫森结是否达到临界电流取决于纳米团簇如何对齐,这是由他们收到的尖峰控制的。

仅凭这个比喻是不足以使这样一个设备如此有趣的:事实上,它可以在100 GHz的频率下工作,而且每个尖峰消耗不到一个焦耳--10 - 18焦耳。人类神经元的速度不到百万分之一,能量消耗超过1000倍。更好的是,基于Josephson结的磁性突触可以很容易地堆积成密集的3D电路。

美国国家标准与技术研究院的科学家们已经用超导突触模拟了一个简单的神经网络。下一步是建立电路和更复杂的电路。但施耐德表示,这不是他们所有的存在。

他们也想要消除学习所需的小型外部磁场,因为这会使电路更加复杂。施耐德认为他们可以通过使用磁性RAM技术获得相同的效果。在那里,一种特定类型的电流扭转磁性层的自旋状态。施耐德预计类似的工作可能会在锰纳米团簇。

更宏大的目标是获得学习脉冲的能量以匹配人造神经元的输出脉冲的能量。现在,每个输出电压尖峰的能量不到一个焦耳。但是,至少需要3个焦耳才能使纳米团簇发展并导致学习。所以,现在学习必须“脱机”,因为一个神经元不能在没有帮助的情况下教另一个神经元。(即便如此,一旦训练完毕,系统运行速度将会更快,能耗也会比其他任何系统低)。

根据NIST的模拟和实验,他们可能通过缩小连接点的尺寸,使得输入和输出能量更接近地匹配,并略微提高其寒冷的5个开尔文的工作温度。通过匹配的输入和输出,他们可以创建一个自己学习的低功耗系统。施奈德说:“这很令人兴奋,因为现在我们可以得到一些非常像大脑的东西。

NIST科学家在本周的“ 科学进展”中描述了这种设备,并在11月份IEEE国际重新启动计算会议上详细介绍了他们系统的其他方面(请参阅“ 计算四种奇怪的新方法 ”,IEEE Spectrum,2017年12月)

(来源:未知)

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