英国曼彻斯特大学科技家将把ARM芯片联结起来,作为巨型电脑的系统架构,取名“SpiNNaker”,又叫Spiking Neural Network架构。
不要认为它就能与人脑相提并论,科技家所建立的模型只及人脑的百分之一。
目前芯片已经送达、正在进行功能测试。
曾经,科学家也用迅驰芯片进行过相似的实验。新实验由史蒂夫•菲布尔(Steve Furber)领衔,它有望成为神经系统科学家和心理学家理解人脑工作的革命性工具。
SpiNNaker的目标是复制1000亿神经原以及10亿个连接的工作,神经原和连接能让细胞具备高连通性。SpiNNaker会模拟神经原的信号,每一次脉冲变成数据,正如互联网上的信息一样。数据发送到其它神经原,相当于ARM处理器实时解决一个方程式。
芯片由曼彻斯特设计,在台湾生产,每一个包括18个ARM处理器。18核芯片可以提供一台PC的计算能力,但只占用小部分空间,能耗不到一瓦特。
菲布尔说:“项目以芯片制作为中心,它花了五年时间。随着项目规模的增长,未来18个月它会成型,到时会用到100万颗处理器。我们的系统已经小规模运行,现在可以模拟60万个神经原工作。”
SpiNNaker一旦成功,不仅可以提供科学研究工具,菲布尔还希望能帮助计算进化。他说:“它将帮助分析人脑的中间水平能力……在建立更可靠的计算系统上也有帮助。随着芯片制造越来越接近摩尔定律的极限,晶体管变得越来越不可靠。制造晶体管对电脑系统的影响也越来越大。”
生物却并不这样。菲布尔说:“从生物角度看,对问题神原的反应相当好,所有大脑都一样,这有助于让未来芯片变得更可靠。”
那么,新项目与英特尔的比起来又如何呢?菲布尔无法具体讲出大黄蜂大脑的能力,但他谈到了蜜蜂,他说:“蜜蜂大约有85万个神经原,未来几个月我们就能达到这个水平。我们没有运行蜜蜂大脑的模型,但我们有这个计算能力。”
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本文以某制药产线的灌装机设备为研究对象,采用计算流体动力学(CFD)仿真技术对充氮装置的充氮性能进行分析,并结合分析结果对氮幕结构进行了优化设计。随后,针对优化方案进行性能仿真验证,结果显示优化后的顶空残氧量降低至0.252%。为了进一步验证优化方案的实际效果,将优化方案应用于实际产线进行性能测试,测得的顶空残氧量为0.68%,这一结果满足了小于1%的要求,表明其充氮保护性能已达到国际先进水平。
作者:王志刚、刘依宽、刘佳鑫
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