中国类脑计算研究又有新进展。北京时间10月14日，由清华大学团队主创的论文在《自然》杂志刊发。该论文首次提出了“类脑计算完备性”的概念，设计了一种能实现软硬件去耦合的系统层次结构，扩展了类脑计算系统的应用范围。

据了解，这篇论文题为《一种类脑计算系统层次结构（A system hierarchy for brain-inspired computing）》，由清华大学计算机科学与技术系（以下简称“计算机系”）张悠慧团队、精密仪器系（以下简称“精仪系”）施路平团队与美国特拉华大学等机构的合作者完成。

什么是“完备性”？什么是计算机系统的层次结构？它们为什么这么重要？

“通俗来讲，‘完备性’可以回答系统能够完成什么、功能边界在哪里等问题。”论文第一作者、清华大学计算机系研究员张悠慧解释说。

计算机系统的层次结构，则可以简单理解为系统组成。一般而言，计算机系统由软件层、编译层、硬件层组成。

从现有通用计算机的发展历史来看，完善的计算完备性与软硬件去耦合的层次结构，是计算系统蓬勃发展的基础。

软硬件去耦合，指的是计算机系统层次结构内的软件、硬件、指令集能在独立发展的同时相互兼容。

但在新兴的类脑计算领域，上层应用和下层的软硬件往往被绑定在一起。这意味着，对于每一种新的类脑芯片架构和系统，研究人员都要单独开发相应的软硬件，即便两种系统运行的是相同的算法，研究人员也很难比较它们的表现。

目前，许多团队都在展开类脑芯片研究，比如清华大学团队的“天机”芯片、斯坦佛大学和滑铁卢大学合作的Braindrop芯片、欧洲人脑计划中的SpiNNaker项目，等等。每种芯片都有自己特有的软硬件接口以及工具链，导致以特定芯片为基础的应用缺乏可移植性。

论文提出“类脑计算完备性”的概念，正是旨在解决类脑计算领域的基础性问题，实现软硬件的去耦合。

据了解，在定义这一概念时，研究人员放松了对系统计算过程和精度的约束——他们的定义是，针对任意给定误差ϵ≥0和任意图灵可计算函数f(x)，如果一个计算系统可以实现函数 F(x) 使得 ‖F(x)-f(x)‖≤ϵ对所有合法的输入x均成立，那么该计算系统是类脑计算完备的。

“张悠慧等作者通过提出类脑计算完备性的概念，为解决类脑计算领域的（软硬件去耦合）问题提供了一种突破性的解决方案。”《自然》杂志评论文章称。

在理论研究的基础上，论文还提出一种全新的类脑计算系统层次结构。该结构具有三层次：具备图灵完备性的软件模型；具备类脑计算完备性的硬件体系结构；位于两者之间的编译层。

类脑计算机层次结构（左）与现有通用计算机的对比。

研究人员表示，新的层次结构有多个优点。第一是软件模型具有图灵完备性，为支持不同应用程序的编程提供了基础。第二是编译可行性，可以降低软硬件开发的耦合程度，增强应用系统的开发效率。

为了证实设计的可行性，研究人员构建了一个软件工具链，并通过实验证明，该工具链可以支持不同的程序在三类典型的硬件平台（通用图形处理器、类脑天机芯片和基于阻变存储器的神经形态芯片）上运行。

《自然》杂志评论文章指出，新层次结构的提出是类脑计算领域的重要一步，研究人员能以此为基础，在同一标准下比较不同的硬件平台和算法。在进行类脑架构的基准测试时，这些任务非常关键。

值得注意的是，在一年多的时间里，清华大学相关团队完成了类脑计算领域《自然》正刊的三连发——分别是2019年8月1日施路平团队的《面向通用人工智能的混合芯片架构》，2020年初吴华强团队的《基于忆阻器件的卷积神经网络》，以及此次的论文。

“施路平教授团队的研究面向新型类脑计算芯片与系统，是在面向通用人工智能的应用方面开展工作，可以说是我们工作的牵引。而吴华强教授团队在新器件、新工艺层面的创新，则是我们工作的推动。对于我们研究的计算机系统结构而言，两者都是重要的支撑。”张悠慧说，“我们很荣幸能参与其中，进一步探索计算理论和计算系统架构的问题。”

据了解，在类脑计算完备性和软硬件去耦合方面，团队已在开展进一步研究。他们希望继续提高类脑计算系统的效率和兼容性，促进包括通用人工智能在内的各个应用方向的发展。

张悠慧。图自清华大学

论文原文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-020-2782-y

综合自清华大学、北京智源研究院、《自然》等

采写：南都记者冯群星

编辑：李玲

本文作者

李玲

3.64亿

南方都市报记者