IT之家 6 月 1 日消息，人脑能够运行非常复杂且庞大的神经网络，而功耗却仅有 20W，远小于现有 AI 系统。因此，在算力比拼加速，能耗日益攀升的今日，借鉴人脑的低功耗特性发展新型智能计算系统成为极具潜力的方向。

中国科学院自动化研究所宣布，该所李国齐、徐波课题组提出了“神经形态动态计算”的概念，与国内科技企业等单位合作设计了一套能够实现动态计算的算法-软件-硬件协同设计的类脑神经形态 SoC 系统 Speck，从而实现基于注意力机制的动态计算，能够在硬件层面做到“没有输入，没有功耗”，在算法层面做到“有输入时，根据输入重要性程度动态调整计算”，在典型视觉场景任务功耗可低至 0.7 毫瓦，进一步挖掘了神经形态计算在性能和能效上的潜力。

相关研究成果已经在线发表于《自然・通讯》上（IT之家附 DOI:10.1038/s41467-024-47811-6）。

据介绍，Speck 是一款异步感算一体类脑神经形态 SoC，采用全异步设计，在一块芯片上集成了动态视觉传感器（DVS 相机）和类脑神经形态芯片，具有极低的静息功耗（仅为 0.42 毫瓦）。

Speck 能够以微秒级的时间分辨率感知视觉信息，以全异步方式设计抛弃了全局时钟控制信号，避免时钟空翻带来的能耗开销，仅在有事件输入时才触发稀疏加法运算。

▲ 类脑神经形态 SOC 系统 Speck 设计框架

官方表示，该工作的实践证实高、低抽象层次大脑机制的融合能进一步激发类脑计算潜力，为未来将大脑进化过程中产生的各种高级神经机制融合至神经形态计算提供积极启发。

▲ 人脑中的注意力机制 

▲ 融合了注意力脉冲动态计算的 Speck 

                                        
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