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1.？？？ 神經(jīng)突觸芯片

自從1946年埃尼阿克（ENIAC）電子計算機(jī)誕生以來，一直沿用馮 諾伊曼體系結(jié)構(gòu)：計算機(jī)有存儲器，用于存儲程序和數(shù)據(jù)；有運(yùn)算器，用于執(zhí)行算術(shù)運(yùn)算和邏輯運(yùn)算；有控制器，控制系統(tǒng)按存儲器內(nèi)的程序一條一條的按部就班執(zhí)行指令；有輸入和輸出設(shè)備，用于人機(jī)通信。50多年來，盡管經(jīng)歷了電子管、晶體管、集成電路、大規(guī)模集成電路等幾代的發(fā)展，但還是一直遵守馮 諾伊曼體系結(jié)構(gòu)。
馮 諾伊曼體系結(jié)構(gòu)是為數(shù)值“計算”設(shè)計的，因而不擅長“認(rèn)知”處理。長期以來，人們一直在尋求突破馮 諾伊曼體系結(jié)構(gòu)，模仿人類大腦是計算機(jī)科學(xué)家尋求體系結(jié)構(gòu)突破的方向。人類大腦擁有千億個神經(jīng)元，每個神經(jīng)元通過成千上萬個突觸與其他神經(jīng)元相連，因而神經(jīng)元相互之間能傳導(dǎo)信號，利于“認(rèn)知和知識”處理。因此，神經(jīng)突觸計算機(jī)芯片、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機(jī)等類型的計算機(jī)體系結(jié)構(gòu)多年來一直受到計算機(jī)界的廣泛注意和追捧，并有不少研究機(jī)構(gòu)和計算機(jī)公司對此進(jìn)行著深入探討。
IBM公司2014年8月發(fā)布了新一代“神經(jīng)突觸計算機(jī)芯片”。一張郵票大小的芯片有100多萬個“神經(jīng)元”，2.56億個“突觸”，集成了54億個晶體管。這種芯片就是模仿人腦結(jié)構(gòu)，從而模擬人腦認(rèn)知和活動能力。這種芯片基于一種被稱為“認(rèn)知計算系統(tǒng)”的全新架構(gòu)，能夠模擬人腦認(rèn)知和活動能力，其尺寸只有一張郵票大小，性能卻直逼超級計算機(jī)；70毫瓦的超低功耗更是讓普通芯片望塵莫及。研究人員稱，這種芯片能同時處理大量數(shù)據(jù)，對來自多個不同渠道的信息作出響應(yīng)，包括自動駕駛汽車、人工智能以及便攜設(shè)備在內(nèi)多個領(lǐng)域都或?qū)⒁虼税l(fā)生革命性的變革。
[caption id="attachment_1207" align="aligncenter" width="400"] IBM的新型“神經(jīng)突觸計算機(jī)芯片”[/caption]
有資料斷言，擁有100萬個“神經(jīng)元”的“神經(jīng)突觸計算機(jī)芯片”，就像蜜蜂的大腦一樣復(fù)雜。另有行家評價，該芯片的認(rèn)知能力達(dá)到青蛙水平。如果這種體系結(jié)構(gòu)的方向走對的話，認(rèn)知能力遲早會達(dá)到鳥類、猴子的水平，甚至最終達(dá)到人類大腦水準(zhǔn)。

2.？？？ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機(jī)

據(jù)統(tǒng)計，人腦由上百億條神經(jīng)組成——每條神經(jīng)平均連結(jié)到其它幾千條神經(jīng)。通過這種連結(jié)方式，神經(jīng)可以收發(fā)不同數(shù)量的能量。神經(jīng)的一個非常重要的功能是它們對能量的接受并不是立即作出響應(yīng)，而是將它們累集起來，當(dāng)這個累集的總和達(dá)到某個臨界閾值時，它們將它們自己的那部分能量發(fā)送給其它的神經(jīng)。大腦通過調(diào)節(jié)這些連結(jié)的數(shù)目和強(qiáng)度進(jìn)行學(xué)習(xí)。盡管這是個生物行為的簡化描述，但同樣可以充分有力地被看作是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也許是計算機(jī)發(fā)展模式的未來，據(jù)此制造出所謂的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機(jī)”。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機(jī)是指具有模仿人的大腦判斷能力和適應(yīng)能力、可并行處理多種數(shù)據(jù)功能的計算機(jī)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機(jī)可以判斷對象的性質(zhì)與狀態(tài)，并能采取相應(yīng)的行動，而且可同時并行處理實(shí)時變化的大量數(shù)據(jù)，并引出結(jié)論。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機(jī)除有許多處理器外，還有類似神經(jīng)的節(jié)點(diǎn)，每個節(jié)點(diǎn)與許多點(diǎn)相連。若把每一步運(yùn)算分配給每臺微處理器，它們同時運(yùn)算，其信息處理速度和智能會大大提高。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機(jī)的信息不是存在存儲器中，而是存儲在神經(jīng)元之間的聯(lián)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)中。若有節(jié)點(diǎn)斷裂，電腦仍有重建資料的能力，它還具有聯(lián)想記憶、視覺和聲音識別能力。
許多新型的電子計算機(jī)不僅擁有高速的計算功能，而且還能模擬人腦的某些思維活動，就是說，擁有某些智能化的功能。然而，如果嚴(yán)格地來鑒定一下，它們離真正的人腦思維功能實(shí)在差得太遠(yuǎn)了，而且有許多本質(zhì)的差異。主要表現(xiàn)在人腦擁有高度的自我學(xué)習(xí)和聯(lián)想創(chuàng)造的能力，以及更為高級的尋找最優(yōu)方案和各種理性的、情感的功能。
一種稱之為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機(jī)的新型電腦芯片已經(jīng)制造出來了。它能像人腦那樣進(jìn)行判斷和預(yù)測。它不需要輸人程序，可以直觀地作出答案，也就是說它“看”到什么就能自行作出反應(yīng)。它能同時接收幾種信號并進(jìn)行處理，而不像目前已有的計算機(jī)那樣一次只能輸入一個信號。
[caption id="attachment_1208" align="aligncenter" width="296"] 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機(jī)一例[/caption]
譬如，它區(qū)別出一個簽名的真?zhèn)危皇菓{簽名的圖形是否相像來判斷，而是根據(jù)本人在簽名時筆尖上的壓力隨時間的變化以及移動速度來判斷。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機(jī)目前主要的用途是識別各種極細(xì)微的變化和趨勢，并發(fā)出信號。已經(jīng)有人用它來控制熱核聚變反應(yīng)，監(jiān)督機(jī)器的運(yùn)行，甚至用來挑選蘋果和預(yù)測股市行情。
人腦有140億個神經(jīng)元及10多億神經(jīng)鍵，人腦總體運(yùn)行速度相當(dāng)于每秒1 000萬億次的計算機(jī)功能。用許多微處理機(jī)模仿人腦的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，采用大量的并行分布式網(wǎng)絡(luò)就構(gòu)成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機(jī)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機(jī)將會廣泛應(yīng)用于各個不同領(lǐng)域。它能識別文字、符號、圖形、語言以及聲納和雷達(dá)收到的信號，判讀支票，對市場進(jìn)行估計，分析新產(chǎn)品，進(jìn)行醫(yī)學(xué)診斷，控制智能機(jī)器人，實(shí)現(xiàn)汽車自動駕駛和飛行器的自動駕駛，發(fā)現(xiàn)、識別軍事目標(biāo)，進(jìn)行智能決策和智能指揮等。日本科學(xué)家開發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電子計算機(jī)用的大規(guī)模集成電路芯片，在1. 5厘米正方的硅片上可設(shè)置400個神經(jīng)元和40 000個神經(jīng)鍵，這種芯片能實(shí)現(xiàn)每秒2億次的運(yùn)算速度。美國研究出由左腦和右腦兩個神經(jīng)塊連接而成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機(jī)。右腦為經(jīng)驗(yàn)功能部分，有1萬多個神經(jīng)元，適于圖像識別；左腦為識別功能部分，含有100萬個神經(jīng)元，用于存儲單詞和語法規(guī)則。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要特點(diǎn)是大量神經(jīng)元之間的加權(quán)互連。這就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與光學(xué)技術(shù)相結(jié)合的重要原因。電子技術(shù)與光學(xué)技術(shù)相比，精確度高，便于程序控制，抗噪聲能力強(qiáng)。但是，隨著計算機(jī)芯片集成度和速度的提高，計算機(jī)中的引線問題已成為一個嚴(yán)重的障礙。由于電子引線不能互相短路交叉，引線靠近時會發(fā)生耦合，高速電脈沖在引線上傳播時要發(fā)生色散和延遲，以及電子器件的扇入和扇出系數(shù)較低等問題，使得高密度的電子互連在技術(shù)上有很大困難。超大規(guī)模集成電路（VLSI）的引線問題造成的時鐘扭曲，嚴(yán)重限制了馮 諾依曼型計算機(jī)的速度。而另一方面，光學(xué)互連是高度并行的，光線在傳播時可以任意互相交叉而不會發(fā)生串?dāng)_，光傳播速度極快，其延時和色散可以忽略不計，加上光學(xué)元件的扇入和扇出系數(shù)都很高，因此光學(xué)互連具有明顯的優(yōu)勢。
正因如此，許多科學(xué)家早已開始研究采用光學(xué)互連來解決VLSI的引線問題，以及芯片之間、插板之間的連接問題。此外，光學(xué)運(yùn)算的高度并行性和快速實(shí)現(xiàn)大信息量線性運(yùn)算的能力，如矩陣相乘，二維線性變換，二維卷積、積分等，也是用光學(xué)手段實(shí)現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有利條件。光學(xué)信息處理雖有高速度及大信息量并行處理和優(yōu)點(diǎn)，但要滿足模糊運(yùn)算和隨機(jī)處理的要求還是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。光學(xué)信息處理性能的改進(jìn)，要求在傳統(tǒng)的線性光學(xué)處理系統(tǒng)中引入非線性，而這些問題的解決與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光學(xué)實(shí)現(xiàn)恰好不謀而合。光學(xué)信息處理中的許多課題，如光計算、圖像變換、相關(guān)濾波、特征提取、邊緣增強(qiáng)、聯(lián)想存儲、噪聲消除等，都可以用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法來完成。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機(jī)已取得重要的進(jìn)展，但仍存在許多亟待解決的問題。如處理精確度不高，抗噪聲干擾能力差，光學(xué)互連的雙極性和可編程問題以及系統(tǒng)的集成化和小型化問題等。這些問題直接關(guān)系到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機(jī)的進(jìn)一步發(fā)展、性能的完善及廣泛的實(shí)用化。

3.？？？ 計算機(jī)體系結(jié)構(gòu)與馮 諾依曼結(jié)構(gòu)

計算機(jī)體系結(jié)構(gòu)（Computer Architecture）是程序員所看到的計算機(jī)的屬性，即概念性結(jié)構(gòu)與功能特性。按照計算機(jī)系統(tǒng)的多級層次結(jié)構(gòu)，不同級程序員所看到的計算機(jī)具有不同的屬性。一般來說，低級機(jī)器的屬性對于高層機(jī)器程序員基本是透明的，通常所說的計算機(jī)體系結(jié)構(gòu)主要指機(jī)器語言級機(jī)器的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。
經(jīng)典的關(guān)于計算機(jī)體系結(jié)構(gòu)的定義具體描述為：計算機(jī)體系結(jié)構(gòu)是程序員所看到的計算機(jī)的屬性，即概念性結(jié)構(gòu)與功能特性。計算機(jī)體系結(jié)構(gòu)就是指適當(dāng)?shù)亟M織在一起的一系列計算機(jī)系統(tǒng)元素的集合，這些系統(tǒng)元素互相配合、相互協(xié)作，通過對信息的處理而完成預(yù)先定義的目標(biāo)。通常包含的系統(tǒng)元素有：計算機(jī)軟件、計算機(jī)硬件、人員、數(shù)據(jù)庫、文檔和過程。其中，軟件是程序、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和相關(guān)文檔的集合，用于實(shí)現(xiàn)所需要的邏輯方法、過程或控制；硬件是提供計算能力的電子設(shè)備和提供外部世界功能的電子機(jī)械設(shè)備(例如傳感器、馬達(dá)、水泵等)；人員是硬件和軟件的用戶和操作者；數(shù)據(jù)庫是通過軟件訪問的大型的、有組織的信息集合；文檔是描述系統(tǒng)使用方法的手冊、表格、圖形及其他描述性信息；過程是一系列步驟，它們定義了每個系統(tǒng)元素的特定使用方法或系統(tǒng)駐留的過程性語境。
現(xiàn)在，計算機(jī)體系結(jié)構(gòu)以圖靈機(jī)理論為基礎(chǔ)，屬于馮？諾依曼體系結(jié)構(gòu)。本質(zhì)上，圖靈機(jī)理論和馮？諾依曼體系結(jié)構(gòu)是一維串行的，而多核處理器則屬于分布式離散的并行結(jié)構(gòu)，需要解決二者的不匹配問題。首先，串行的圖靈機(jī)模型和物理上分布實(shí)現(xiàn)的多核處理器的匹配問題。圖靈機(jī)模型意味著串行的編程模型。串行程序很難利用物理上分布實(shí)現(xiàn)的多個處理器獲得性能加速。與此同時，并行編程模型并沒有獲得很好的推廣，僅僅局限在科學(xué)計算等有限的領(lǐng)域。研究者應(yīng)該尋求合適的機(jī)制來實(shí)現(xiàn)串行的圖靈機(jī)模型和物理上分布實(shí)現(xiàn)的多核處理器的匹配問題或縮小二者之間的差距，解決并行程序編程困難，串行程序加速小的問題。
馮？諾依曼理論的要點(diǎn)是：數(shù)字計算機(jī)的數(shù)制采用二進(jìn)制；計算機(jī)應(yīng)該按照程序順序執(zhí)行？。
[caption id="attachment_1209" align="aligncenter" width="199"] 馮？諾依曼結(jié)構(gòu)圖
人們把馮？諾依曼的這個理論稱為馮？諾依曼體系結(jié)構(gòu)。從ENIAC到當(dāng)前最先進(jìn)的計算機(jī)都采用的是馮？諾依曼體系結(jié)構(gòu)。[/caption]
馮.諾曼結(jié)構(gòu)有以下幾個特點(diǎn)：（1）必須有一個存儲器；（2）必須有一個控制器；（3）必須有一個運(yùn)算器，用于完成算術(shù)運(yùn)算和邏輯運(yùn)算；（4）必須有輸入設(shè)備和輸出設(shè)備，用于進(jìn)行人機(jī)通信。另外，程序和數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲并在程序控制下自動工作
根據(jù)馮諾依曼體系結(jié)構(gòu)構(gòu)成的計算機(jī)，必須具有如下功能：（1）把需要的程序和數(shù)據(jù)送至計算機(jī)中；（2）必須具有長期記憶程序、數(shù)據(jù)、中間結(jié)果及最終運(yùn)算結(jié)果的能力；（3）能夠完成各種算術(shù)、邏輯運(yùn)算和數(shù)據(jù)傳送等數(shù)據(jù)加工處理的能力；（4）能夠根據(jù)需要控制程序走向，并能根據(jù)指令控制機(jī)器的各部件協(xié)調(diào)操作；（5）能夠按照要求將處理結(jié)果輸出給用戶。
為了完成上述的功能，計算機(jī)必須具備五大基本組成部件：（1）輸人數(shù)據(jù)和程序的輸入設(shè)備；（2）記憶程序和數(shù)據(jù)的存儲器；（3）完成數(shù)據(jù)加工處理的運(yùn)算器；（4）控制程序執(zhí)行的控制器；（5）輸出處理結(jié)果的輸出設(shè)備。
將CPU與內(nèi)存分開并非十全十美，反而會導(dǎo)致所謂的馮？諾伊曼瓶頸（Von？Neumann？bottle neck）：在CPU與內(nèi)存之間的流量（資料傳輸率）與內(nèi)存的容量相比起來相當(dāng)小，在現(xiàn)代電腦中，流量與CPU的工作效率相比之下非常小，在某些情況下（當(dāng)CPU需要在巨大的資料上執(zhí)行一些簡單指令時），資料流量就成了整體效率非常嚴(yán)重的限制。CPU將會在資料輸入或輸出內(nèi)存時閑置。由于CPU速度以及內(nèi)存容量的成長速率遠(yuǎn)大于雙方之間的流量，因此瓶頸問題越來越嚴(yán)重。