Trong hai ngày qua, IBM đã đưa ra một tin tức nhẹ nhàng và tung ra con chip lấy cảm hứng từ não bộ "NorthPole". So với GPU NVIDIAH100 được triển khai trên nút 4nm, hiệu suất sử dụng năng lượng của NorthPole đã tăng gấp 5 lần, khiến nó trở thành chip AI mạnh nhất trên thế giới. Hiệu suất đáng kinh ngạc như vậy nhưng có rất ít tin tức về con chip này ở Trung Quốc. Vậy, đó là ai?

Chỉ cần cho não vào chip là xong?

Trước hết, NorthPole "Bắc Cực" của IBM là một con chip giống như bộ não. Đầu tiên chúng ta cần hiểu chip giống bộ não là gì.

Cái gọi là chip giống bộ não, đúng như tên gọi, là một con chip mô phỏng cao các nguyên tắc tính toán của bộ não con người. Dựa trên sự hiểu biết về khoa học thần kinh hiện đại, chúng tôi liên tục suy nghĩ về cách bắt chước các phép tính của bộ não con người từ bóng bán dẫn đến thiết kế kiến ​​trúc, thuật toán và phần mềm. Nếu con chip giống bộ não được chế tạo giống bộ não con người hơn, nó sẽ được đặt một tên mới - Máy tính thần kinh (Máy tính thần kinh) .

Có rất nhiều điểm khác biệt giữa cách suy nghĩ của con người và các con chip truyền thống hiện nay. Ví dụ, con người không có bộ nhớ riêng, không có bộ nhớ truy cập ngẫu nhiên động, không có phân cấp băm, không có bộ nhớ dùng chung, v.v.

"Bộ lưu trữ" và "bộ xử lý" được đan xen một cách phức tạp trong bộ não con người và có các "tế bào thần kinh" trong cấu trúc của bộ não con người. Trong máy tính, các lõi kỹ thuật số trao đổi thông tin dựa trên sự kiện với nhau, được gọi là xung, tương tự như cách bộ não con người truyền thông tin.

Con người lấy cảm hứng từ bộ não con người và tạo ra một con chip như vậy để cải thiện hiệu suất và trở thành một "trí tuệ nhân tạo" thực sự, thậm chí gần gũi với con người vô cùng và có được khả năng suy nghĩ.

Tất nhiên, bộ não con người rất phức tạp và các thiết bị IC do con người sản xuất cũng có những ưu điểm nên mục tiêu cuối cùng của con người là tích hợp những ưu điểm của cả hai.

Tóm lại, để giải thích theo cách hiểu của con người, chip giống não là một con chip được thiết kế và sản xuất bằng cách kết hợp những ưu điểm của bộ não sinh học và thiết bị nhân tạo, đồng thời nó có thể tự suy nghĩ và học hỏi như con người.


Nếu muốn tạo ra một con chip như vậy, bạn không thể chỉ thay đổi cấu trúc thiết bị bằng ánh sáng mà còn phải thúc đẩy những thay đổi về thuật toán và ứng dụng từ vật liệu, thiết bị, mạch điện và kiến ​​trúc. Nói một cách dễ hiểu, đó là sự kết hợp của những công nghệ tiên tiến nhất để tạo ra một con chip như vậy.

Mặc dù có nhiều con đường thực hiện nhưng công nghệ chip này quá khó. Chưa kể chế tạo dễ thì thiết kế mới khó. Vì vậy, nó vẫn đang trong giai đoạn phát triển và chưa đạt đến mức độ thương mại hóa.

Nhưng tác giả hiểu rằng sở dĩ chip giống não người vẫn chưa được thương mại hóa trên quy mô lớn là do khó khăn trong thiết kế . Lấy loại CMOS, loại được Intel và IBM ưa chuộng, và có nhiều lõi và kết nối chip thiết kế không đồng bộ hoàn toàn kỹ thuật số. Các vấn đề như tính hiệu quả và kịp thời của kết nối chip, cũng như tính toán liên kết lớp phần mềm, tính toán phân tán và phân vùng linh hoạt đều khó giải quyết; Thứ hai, sản xuất, phần mềm và sinh thái phải bị đảo lộn hoàn toàn. Mặc dù tuyến bán dẫn dựa trên silicon có thể tái sử dụng một phần nhưng lớp dưới cùng không thể được sao chép hoàn toàn, điều này càng làm tăng thêm khó khăn trong việc thương mại hóa quy mô lớn.

Vậy tại sao chúng ta lại dành nhiều công sức cho những con chip lấy cảm hứng từ não bộ?

Những con chip giống não bộ quá tuyệt vời. Tác giả đã biết rằng trong một số trường hợp, những con chip thần kinh hoàn hảo có thể giải quyết các vấn đề với mức tiêu thụ năng lượng thấp hơn 1000 lần so với các giải pháp truyền thống. Điều này có nghĩa là chúng ta có thể đóng gói nhiều chip hơn để giải quyết các vấn đề quy mô lớn hơn với nguồn điện cố định.

Tỷ lệ hiệu suất năng lượng cực cao của con chip giống như bộ não đủ để chúng ta nỗ lực hết mình nghiên cứu và tạo ra những bước đột phá. Lấy ví dụ điển hình nhất. AlphaGo đã đánh bại con người trong môn cờ vua, nhưng con người chỉ sử dụng 20 watt năng lượng não, trong khi AlphaGo sử dụng 20.000 watt.


Các lĩnh vực và cơ hội liên quan đến chip thần kinh, nguồn hình ảnh | Khoa học tính toán tự nhiên

Về mặt cấu trúc, các con chip giống não hiện nay trên khắp thế giới về cơ bản là giống nhau. Chúng bao gồm ba phần: tính toán nơ-ron, lưu trữ trọng lượng khớp thần kinh và giao tiếp định tuyến. Họ cũng sử dụng mô hình mạng nơ-ron tăng đột biến (SNN).

Nhưng dựa trên vật liệu, thiết bị và mạch, chúng được chia thành ba trường: hệ thống hình thái thần kinh bị chi phối bởi các mạch tương tự (loại CMOS lai kỹ thuật số-tương tự), hệ thống thần kinh mạch kỹ thuật số hoàn toàn (loại CMOS kỹ thuật số) và hệ thống thần kinh lai kỹ thuật số-tương tự dựa trên các thiết bị mới (memristor là một công nghệ ứng cử viên).

Trên toàn cầu, các tổ chức liên quan đến phát triển chip điện toán hình thái thần kinh chủ yếu bao gồm ba loại: các gã khổng lồ công nghệ do Intel, IBM, Qualcomm, v.v. đại diện, các trường đại học/tổ chức nghiên cứu do Đại học Stanford và Thanh Hoa đại diện, và các công ty khởi nghiệp.

Theo cuộc đối thoại trước đây của tác giả với Viện nghiên cứu Intel, loại CMOS kỹ thuật số hiện là hình thức công nghiệp hóa dễ dàng nhất. Một mặt, trình độ công nghệ và sản xuất cao, mặt khác, không có mối lo ngại và hạn chế nào đối với các mạch tương tự .

Tất nhiên, cần phải nhấn mạnh rằng loại CMOS kỹ thuật số chỉ là loại chip giống não người ra đời sớm nhất. Nó không phải là một thiết bị mô phỏng thần kinh hoàn toàn mô phỏng bộ não con người. Nó chỉ có thể được coi là một con chip dựa trên khái niệm hình thái thần kinh. Nhưng chỉ cần vay mượn từ bộ não con người, con chip này có thể nghiền nát bất kỳ con chip nào trên thế giới. NorthPole của IBM là một con chip lấy cảm hứng từ bộ não CMOS kỹ thuật số.


Các loại chính và tiến trình nghiên cứu phát triển của chip giống não bộ, lập bảng丨Thế giới Kỹ thuật Điện tử

Trình độ chip của IBM là bao nhiêu?

Hãy để tôi nói về kết luận trước. Cho đến nay, nó có lẽ là , con chip giống não cấp cao nhất của con người. Nghiên cứu về chip giống não đã đạt đến một tầm cao mới .

Năm 2008, IBM bắt đầu nghiên cứu điện toán lấy cảm hứng từ não bộ. Năm 2011, hãng đã đạt được bước đột phá đầu tiên: chip máy tính tiếp hợp thần kinh thế hệ đầu tiên của IBM. Các nhà nghiên cứu đã tạo ra hai mô hình chip như vậy: một mô hình chứa 262.144 khớp thần kinh có thể lập trình và một mô hình chứa 65.536 khớp thần kinh có thể học được. Thông qua các thử nghiệm, họ đã chứng minh rằng họ có thể thực hiện các chức năng đơn giản như điều hướng, thị giác máy, nhận dạng mẫu, bộ nhớ liên kết và phân loại.

Cho đến năm 2014, IBM đã xuất bản một bài báo trên tạp chí Science, cho thế giới thấy tiến bộ công nghệ mang tính kỷ nguyên của họ: một bộ xử lý giống bộ não với 1 triệu tế bào thần kinh đáp ứng các thông số kỹ thuật của dự án DARPASyNAPSE, cụ thể là TrueNorth, tạo ra sự bùng nổ nghiên cứu về chip giống bộ não vào thời điểm đó.

Sau 8 năm im hơi lặng tiếng, “NorthPole” ra mắt. NorthPole được xây dựng trên con chip lấy cảm hứng từ bộ não cuối cùng của IBM, TrueNorth. Vào thời điểm đó, TrueNorth có khả năng xử lý vi mô như vậy so với truyền thống. Tỷ lệ hiệu suất năng lượng của bộ xử lý thấp hơn bốn bậc. So sánh cả hai, bạn có thể cảm nhận một cách trực quan những thay đổi trong công nghệ IBM:

Một chip TrueNorth duy nhất chứa 4096 lõi điện toán, có thể thực hiện ánh xạ động các khớp thần kinh và cách sắp xếp nơ-ron. Điểm hấp dẫn của hệ thống IBM TrueNorth là một con chip đơn bao gồm 5,4 tỷ bóng bán dẫn và chỉ tiêu thụ mật độ điện năng 70mW, chỉ chiếm 1/10000 đơn vị tính toán truyền thống;

NorthPol e được sản xuất bằng quy trình nút 12nm, tích hợp 22 tỷ bóng bán dẫn trong phạm vi 800 mm vuông và có 256 lõi. Với độ chính xác 8 bit, mỗi lõi có thể thực hiện 2048 thao tác trên mỗi chu kỳ; ở độ chính xác 4 bit và 2 bit, số lượng thao tác có thể tăng gấp đôi và gấp bốn lần tương ứng. Tốc độ chạy thuật toán nhận dạng hình ảnh do trí tuệ nhân tạo điều khiển gấp 22 lần so với các chip tương tự hiện có trên thị trường và hiệu suất năng lượng gấp 25 lần so với các chip tương tự. Không sử dụng công nghệ tiên tiến nhất nên mức tiêu thụ năng lượng của chip NorthPole chỉ bằng 1/5 so với chip trí tuệ nhân tạo sử dụng công nghệ tiên tiến nhất. Nhìn chung, NorthPole nhanh hơn TrueNorth khoảng 4.000 lần.


Hình ảnh/IBM

Về mặt cấu trúc, NorthPole, giống như TrueNorth, bao gồm một mảng đơn vị điện toán lớn (16×16), mỗi đơn vị chứa bộ nhớ cục bộ và khả năng thực thi mã.

Về tài nguyên điện toán, mỗi đơn vị của NorthPole đã được tối ưu hóa để thực hiện các phép tính với độ chính xác thấp hơn, từ 2bit đến 8bit. Để đảm bảo việc sử dụng các đơn vị thực thi, chúng không thể thực thi các nhánh có điều kiện dựa trên các giá trị biến, nghĩa là mã người dùng không thể chứa các câu lệnh if. Việc thực thi đơn giản này cho phép thực thi song song ồ ạt trên mỗi đơn vị máy tính. Với độ chính xác 2 bit, mỗi đơn vị có thể thực hiện song song hơn 8.000 phép tính.

Về mặt lưu trữ, tất cả bộ nhớ được đóng gói trong một chip duy nhất, nghĩa là mỗi lõi có thể dễ dàng truy cập vào bộ nhớ trên chip. Nhìn từ bên ngoài thiết bị, NorthPole trông giống như một chip nhớ hoạt động, giúp tích hợp NorthPole vào hệ thống.

Hơn thế nữa, NorthPole này hiện được sản xuất bằng quy trình nút nano 12nm. Công nghệ CPU tiên tiến nhất hiện nay là 3nm và IBM vẫn đang phát triển công nghệ nút nano 2nm. Nếu sử dụng quy trình 2nm, hiệu năng của những con chip lấy cảm hứng từ não bộ của IBM có thể được cải thiện đáng kể.


Hình ảnh/IBM

Các ứng dụng tiềm năng của thPole chủ yếu bao gồm phân tích hình ảnh và video, nhận dạng giọng nói và mạng nơ-ron biến áp, là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hỗ trợ các chatbot như ChatGPT. Những nhiệm vụ trí tuệ nhân tạo này có thể được sử dụng trong các lĩnh vực như ô tô tự lái, robot, trợ lý kỹ thuật số và quan sát vệ tinh.

Một số ứng dụng yêu cầu mạng lưới thần kinh quá lớn để có thể chứa vừa một con chip NorthPole. Trong trường hợp này, các mạng này có thể được chia thành các phần nhỏ hơn và phân phối trên nhiều chip NorthPole.

Tỷ lệ tiết kiệm năng lượng cực cao của NorthPole có nghĩa là nó không cần hệ thống làm mát bằng chất lỏng cồng kềnh để hoạt động, chỉ cần có quạt và bộ tản nhiệt và cũng có thể triển khai ở những không gian nhỏ hơn.

Trung Quốc đã bắt đầu nghiên cứu chip lấy cảm hứng từ não bộ chưa?

Một con chip mạnh mẽ như vậy đã được sản xuất tại Trung Quốc.

Nghiên cứu trong nước bao gồm các trường đại học và tổ chức hàng đầu như Đại học Thanh Hoa, Đại học Chiết Giang, Đại học Phúc Đán và Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc. Đồng thời, các công ty khởi nghiệp đã xuất hiện trong hai năm qua, như Công nghệ Lingxi, Công nghệ Shishi, Hình thái học thần kinh Zhongke, v.v. Trong số đó, lõi Tianji của Đại học Thanh Hoa và chip Darwin của Đại học Chiết Giang là tiêu biểu nhất.


Cụ thể, các kết quả chính trong nước bao gồm:

Đại học Thanh Hoa 2015 Lõi Tianji thế hệ đầu tiên được phát triển sử dụng quy trình 110nm. Năm 2017, lõi Tianji thế hệ thứ hai bắt đầu đạt được những kết quả tiên tiến. Nó dựa trên quy trình 28nm và bao gồm 156 lõi chức năng FCore, chứa khoảng 40.000 tế bào thần kinh và 10 triệu khớp thần kinh. So với thế hệ đầu tiên, mật độ tăng 20%, tốc độ tăng ít nhất 10 lần và băng thông tăng ít nhất 100 lần. Ngoài ra, Đại học Thanh Hoa đã độc lập phát triển chuỗi công cụ phần mềm hỗ trợ lập bản đồ và biên dịch tự động từ framework deep learning đến lõi Tianji. Theo kế hoạch của Đại học Thanh Hoa, lõi Tianji thế hệ tiếp theo sẽ là tiến trình 14nm trở lên và sẽ mạnh mẽ hơn;

Máy tính giống não do Đại học Chiết Giang và Phòng thí nghiệm Zhijiang hợp tác phát triển có số lượng tế bào thần kinh bằng số lượng tế bào thần kinh trong não chuột. Máy tính chứa 792 chip Darwin thế hệ thứ 2, hỗ trợ 120 triệu nơ-ron thần kinh và 72 tỷ khớp thần kinh, đồng thời mức tiêu thụ điện năng hoạt động thông thường của nó chỉ là 350W ~ 500W;

Vào tháng 10 năm 2020, Zhang Youhui, Khoa Khoa học Máy tính, Nhóm Shi Luping của Đại học Thanh Hoa từ Khoa Dụng cụ Chính xác và các cộng tác viên của họ đã xuất bản một bài báo trên tạp chí Nature lần đầu tiên đề xuất "tính hoàn thiện của máy tính giống như bộ não" và cấu trúc phân cấp của các hệ thống máy tính giống như bộ não với sự tách rời giữa phần mềm và phần cứng;

Tháng 9 năm 2023, Công nghệ máy tính của Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc Nhóm nghiên cứu do các nhà nghiên cứu You Haihang và Tang Guanming của viện dẫn đầu đã phát triển chip nguyên mẫu bộ xử lý thần kinh siêu dẫn "SUSHI", là chip điện toán siêu dẫn dựa trên mạch lượng tử thông lượng đơn (SFQ) siêu dẫn;

20 Vào tháng 10 năm 2023, dịch vụ siêu máy tính lấy cảm hứng từ não bộ do Viện Nghiên cứu Công nghệ Thông minh Nam Kinh của Khoa học và Công nghệ Trung Quốc phát triển độc lập đã chính thức ra mắt. Nó đã đạt được quy mô trí tuệ gồm 500 triệu tế bào thần kinh và 250 tỷ khớp thần kinh. Nó tiết kiệm năng lượng hơn 10 lần so với hệ thống máy tính hiện có và chip lõi có thể được điều khiển độc lập.

Kết quả của IBM cho thấy công nghệ sẽ định hình tương lai này đang tiến gần hơn một bước đến chúng ta và hiện tại một số công ty khởi nghiệp đang dần hình thành kế hoạch và bắt đầu áp dụng nó. Không khó để dự đoán rằng trong những năm gần đây, quá trình thương mại hóa công nghệ này sẽ dần bắt đầu và kết quả nghiên cứu khi đó cũng sẽ được phản ánh trên thực tế.