改变AI发展格局 神经拟态计算还差关键一步(3)

　　“神经拟态计算不是实现智能的唯一方式。”黄铁军强调。(记者 代小佩)

　　延伸阅读

　　神经拟态芯片不会与AI加速器形成竞争

　　神经拟态芯片是实现神经拟态计算不可或缺的硬件之一。目前，神经拟态芯片和当下备受市场青睐的AI加速器均为处理神经网络而设计，都比CPU性能高，且都声称能耗更低。在这样的发展背景下，有人提出疑问：神经拟态芯片和AI加速器之间会发生竞争吗?

　　英特尔神经拟态计算实验室主管迈克戴维斯(Mike Davies)认为，神经拟态芯片不能直接与传统的AI加速器相比。AI加速器是为深度学习而设计的，它使用大量数据训练大型网络，而神经拟态计算处理单个数据样本。神经拟态芯片接收到真实世界的数据信息后，以最低的延迟和最低的功耗进行处理，此模型与AI加速器完全不同。

　　黄铁军称，神经拟态芯片和AI加速器的价值取向完全不同。神经拟态芯片是面向未来的技术，旨在打造全新的架构，建立新的智能模型和体系。而AI加速器则是立足当下产业的技术，其目的是把“计算机+软件”打造的人工神经网络硬件化，提高运行效率。“至于让人工智能处理时空信息，构建更复杂的神经网络，并非AI加速器当下的着眼点。毕竟，从产业化角度来说，应用于现实场景解决实际问题才是最重要的。”

　　“所以，神经拟态芯片和AI加速器之间不会发生竞争。”黄铁军称，假如脉冲神经网络最终替代了深度学习技术，今天做AI加速器的生产商或许会转战神经拟态计算市场，不过那是另一回事。