神经形态芯片：高并行互联与事件驱动特性

"神经形态芯片的特性-igbt和ipm及其应用电路" 神经形态芯片是一种借鉴生物神经网络结构的先进芯片，它旨在模仿人脑的处理方式，以实现更高效、灵活的计算。该类芯片的核心特性在于其可缩放、高并行的神经网络互联，允许任意神经元之间的通信，提供了其他传统神经网络和深度学习芯片所不具备的强大互联能力。 神经形态芯片的互联结构通常由横纵交叉矩阵（crossbar）、片上网络（NoC）以及芯片外部的高互连链路组成。横纵交叉矩阵是最基础的结构，其连接点代表神经元之间的突触连接，权重值用于表示连接的强度。为了扩展规模，可以利用高速、共享的物理链路，如2D Mesh网络和SerDes接口/光纤接口，这些方案允许多神经元分时共享，需要数据包携带目标地址信息，并采用存储-转发的方式在共享链路上传输。 神经元的激活值在神经形态芯片中有显著区别。在人工神经网络(ANN)中，激活值是不带时间轴的多值（定点或浮点数），而脉冲神经网络(SNN)则使用脉冲串（带有时间的二值）。SNN的时间表达方式主要通过膜电位和网络回环实现，而ANN通常依赖RNN等网络中的回环结构。此外，SNN的连接可以是非规则的，无需滑窗过程，适合并行化处理。 在推理和训练方面，ANN依赖于卷积、池化和多层感知器模型（MLP）等，而SNN则采用泄露积分发放模型（LIF）等。ANN的训练通常采用反向传播，而SNN可能使用STDP、Hebb定律或反向传播。在归一化方法上，ANN常见批归一化，而SNN则采用赢者通吃策略。负数神经元激活值在ANN中表示抑制，而在SNN中对应抑制型神经元。 典型的传感器类型也有所不同，ANN常与数字相机、麦克风等配合，而SNN则与事件驱动的DVS相机更为匹配。神经形态芯片的设计灵感来源于数理推导和大脑结构，两者都有积分过程，且在拓扑结构上存在相似性。 AI芯片的关键特征包括新型计算范式、训练和推断能力、大数据处理、数据精度、可重构性和软件工具。当前AI芯片的发展趋势涉及云端和边缘设备的计算需求，以及应对冯·诺伊曼瓶颈和CMOS工艺挑战的新存储技术和计算技术，如近内存计算和存内计算。 神经形态芯片的机遇和挑战并存，它们在提供高效能、低能耗计算的同时，也需要解决软件栈的复杂性、标准统一和兼容性等问题。AI芯片基准测试和发展路线图对于评估和推动这一领域的进步至关重要。未来，我们可以期待神经形态芯片在更多领域，如物联网、自动驾驶和智能医疗等，发挥其独特优势。