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美國開發(fā)出“大腦芯片”人造突觸

美國麻省理工學院的研究人員設計了一種人造突觸，能夠精確地控制流過其中的電流強度，類似于離子在神經(jīng)元之間流動的方式，并已利用硅鍺制成了人造突觸芯片。該芯片及其突觸在模擬研究中可用于識別手寫樣本，準確率達95%。這標志著人類向便攜式，低功耗神經(jīng)形態(tài)芯片邁出了重要一步。

研究人員利用硅鍺制成人造突觸組成的神經(jīng)形態(tài)芯片，每個芯片由輸入、隱藏、輸出“神經(jīng)元”組成，每個神經(jīng)元通過基于細絲的人造突觸連接到其它“神經(jīng)元”。每個突觸約25nm，且突觸之間離子流的差異僅為4%，是目前實驗室能達到的一致性最好的裝置，也是演示人工神經(jīng)網(wǎng)絡的關鍵。隨后，研究人員進行了人造神經(jīng)網(wǎng)絡的計算機模擬，在手寫樣本識別測試中，其準確率達到了95%，而現(xiàn)有軟件算法的精度為97%。

目前，研究人員正在模擬研究的基礎上研制真正可執(zhí)行手寫樣本識別任務的神經(jīng)形態(tài)芯片，并期望利用其人工突觸設計制造出更小型、便攜式的神經(jīng)網(wǎng)絡設備用于執(zhí)行復雜計算，最終實現(xiàn)利用指甲蓋大小的芯片代替超級計算機。

(科技部)

全球首款量子計算云平臺APP上線

中國科學技術大學的研究人員開發(fā)的全球首款量子計算云平臺APP“本源量子計算云服務平臺”上線，旨在為手機用戶打造量子計算在線演示、教育科普及模擬服務的掌上平臺?？蒲性核?、高校、專業(yè)用戶，以及有需求的公眾均可通過該手機APP操作量子計算，讓量子“門外漢”也能快速上手，進入神奇的量子編程世界。

據(jù)介紹，量子計算是一種遵循量子力學規(guī)律、通過調(diào)控量子信息單元運行的新型計算模式，可使數(shù)字化計算能力實現(xiàn)顯著提升。量子位數(shù)越多，計算速度隨之成倍增長，其發(fā)揮的功能也越強大?！氨驹戳孔佑嬎阍品掌脚_”于2018年1月成功上線32位量子虛擬機，與國際通用的量子語言相比，其算

法效率更高、更具可操作性；其于2月實現(xiàn)了64位量子電路模擬，打破了IBM Q的仿真紀錄。在該APP上，用戶可免費編寫和運行量子程序，查看已編輯程序的圖形化顯示效果，在遠程量子服務器上完成編譯、執(zhí)行與測量，其結果可迅速傳回本地。該APP基于此前的手機網(wǎng)頁版平臺進行了進一步優(yōu)化、完善，解決了量子編程操作中的適應性問題。目前，該APP已面向安卓手機開放，并正在加速開發(fā)、完善其它版本。

(RM.0403)

美國提出新處理器設計使計算和存儲器結合更緊密

為了滿足日益增加的數(shù)據(jù)密集任務，美國伊利諾伊大學香檳分校的研究人員提出了一種不同于傳統(tǒng)馮·諾依曼架構的全新架構設計，能夠使計算和存儲器更緊密地結合在一起，提高設備的智能化水平，并最終使人工智能（AI）從云端擴展到手機等消費電子產(chǎn)品。

傳統(tǒng)馮·諾依曼處理器的基本架構特征是“共享數(shù)據(jù)和串行執(zhí)行”的計算機模型。按照這種架構，程序和數(shù)據(jù)放在共享存儲器內(nèi)，CPU取出指令和數(shù)據(jù)進行相應的計算。但是，CPU與共享存儲器間的信息通路——總線數(shù)據(jù)的吞吐量制約了計算速度，造成了所謂的“馮·諾伊曼瓶頸”。研究人員基于現(xiàn)有材料，以新方式使用圍繞存儲單元陣列的模擬控制電路：其不是將數(shù)據(jù)發(fā)送到處理器，而是編程這些模擬電路以運行簡單的AI算法。研究人員表示，要使AI從云端延伸到消費電子設備，必須對傳統(tǒng)處理器的架構進行全新的設計，因為采用傳統(tǒng)架構將數(shù)據(jù)從存儲器轉移到處理器需要消耗大量的電力，其能耗可達運行計算所需能量的10倍～100倍。新架構設計并不是完全取代處理器，而是給存儲器增加額外的功能，使得設備在無需消耗更多電力的情況下變得更為智能。

(KJ.0328)

浪潮推出基于OCP Project Olympus規(guī)范的四路服務器

浪潮集團有限公司推出基于OCP Project Olympus規(guī)范的首款四路服務器——NF8380M5。該服務器專為芯片級封裝（CSP）用戶和超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心設計，有效地豐富了Olympus項目。

據(jù)介紹，Project Olympus是微軟和OCP（開放計算項目）社區(qū)于2016年合作實施的下一代超大規(guī)模云硬件項目，旨在研究提供新一代超大規(guī)模云硬件設計和開源硬件開發(fā)的新模式，解決軟硬件發(fā)展速度不匹配的問題。該服務器具有出色的大規(guī)模交易處理能力及數(shù)據(jù)分析

處理能力，還能通過外接GPU BOX，覆蓋從小規(guī)模到超大規(guī)模的AI模型線下訓練需求。此外，該服務器具備良好的通用性，通過調(diào)整配置可以為多種業(yè)務應用提供豐富的平臺，而且在實際應用測試中表現(xiàn)出了卓越的性能。該服務器的推出將為開放計算項目的發(fā)展提供新的選擇，推動CSP產(chǎn)品走向標準化。未來，浪潮還將持續(xù)推進融合架構數(shù)據(jù)中心和智慧計算戰(zhàn)略，推動開放計算技術的融合，推動開放計算產(chǎn)業(yè)生態(tài)良性進化。

(浪 潮)

我國研究人員創(chuàng)新研發(fā)第三類存儲技術

復旦大學的研究人員實現(xiàn)了具有顛覆性的二維半導體準非易失存儲原型器件，開創(chuàng)了第三類存儲技術，解決了國際半導體電荷存儲技術中“寫入速度”與“非易失性”難以兼得的難題。

據(jù)介紹，目前半導體電荷存儲技術主要有兩類：第一類是易失性存儲，僅需幾納秒即可寫入數(shù)據(jù)，掉電后數(shù)據(jù)會立即消失；第二類是非易失性存儲，需要幾微秒到幾十微秒才能把數(shù)據(jù)保存下來，在寫入數(shù)據(jù)后無須額外能量可保存10年。

該新型電荷存儲技術既滿足了10ns寫入數(shù)據(jù)速度，又實現(xiàn)了按需定制（10s～10年）的可調(diào)控數(shù)據(jù)準非易失特性，不僅在高速內(nèi)存中可大幅降低存儲功耗，還可實現(xiàn)數(shù)據(jù)有效期截止后自然消除，在特殊應用領域解決了保密性和傳輸?shù)拿?。該新型電荷存儲技術創(chuàng)新性地選擇多重二維材料堆疊構成了半浮柵結構晶體管：二硫化鉬、二硒化鎢、二硫化鉿分別用于開關電荷輸運和儲存，氮化硼作為隧穿層，制成階梯能谷結構的范德瓦爾斯異質(zhì)結。一部分如同一道可隨手開關的門，電子易進難出；另一部分則像一面密不透風的墻，電子難以進出。而對于“寫入速度”與“非易失性”的調(diào)控，就在于這兩部分的比例。

基于二維半導體的準非易失性存儲器可在大尺度合成技術基礎上實現(xiàn)高密度集成，將在極低功耗高速存儲、數(shù)據(jù)有效期自由度利用等領域發(fā)揮重要的作用。

(KX.0410)

日本研發(fā)新算法可模擬人腦整體神經(jīng)電路

日本理化學研究所領導的一個國際聯(lián)合研究團隊成功開發(fā)出一種模擬人腦整體神經(jīng)電路的算法，可應用于下一代超級計算機，不僅節(jié)省內(nèi)存，還能夠大幅提高現(xiàn)有超級計算機的腦模擬速度。

大腦的超級運算能力使其成為研究人員競相模擬的對象。在大腦模擬中，所有神經(jīng)細胞的電信號被發(fā)送到每個計算節(jié)點，并判斷哪個電信號應該被遞送到哪個神經(jīng)細胞。但是，當模擬的大腦范圍非常巨大時，每個計算節(jié)點接收到的無用電信號比例加大，造成運算效率降低，并增大了內(nèi)存消耗。因此，對整個大腦神經(jīng)電路的模擬變得非常困難。

該新算法在模擬開始時即交換信息，以判斷在計算節(jié)點之間是否需要預先發(fā)送電信號，因而能夠僅發(fā)送和接收每個計算節(jié)點所需的電信號，避免了發(fā)送和接收無用信號，也避免了讓內(nèi)存判斷是否發(fā)送電信號給神經(jīng)細胞。這樣，即使神經(jīng)電路的規(guī)模增加，每個計算節(jié)點的內(nèi)存量也不會增加，因而可大幅節(jié)省內(nèi)存。

未來，研究人員將通過下一代超級計算機“后京”模擬整個人腦神經(jīng)電路，以闡明運動控制及思維的信息處理機制。

(科 技)