中国成功研制全球最大规模神经元的类脑计算机：集成792颗达尔文2代类脑芯片，与小鼠大脑神经元数量规模相当

从浙江大学官方获悉，近日，浙江大学联合之江实验室共同研制成功了我国首台基于自主知识产权类脑芯片的类脑计算机（Darwin Mouse）。

据介绍，这台类脑计算机包含792颗浙江大学研制的达尔文2代类脑芯片，支持1.2亿脉冲神经元、近千亿神经突触，与小鼠大脑神经元数量规模相当，典型运行功耗只需要350-500瓦，同时它也是目前国际上神经元规模最大的类脑计算机。

与此同时，团队还研制了专门面向类脑计算机的操作系统——达尔文类脑操作系统（DarwinOS），实现对类脑计算机硬件资源的有效管理与调度，支撑类脑计算机的运行与应用。

目前的计算机都采用以数值计算见长的冯·诺依曼架构，也就是以数字加减乘除的方式来进行信息架构。

随着摩尔定理逐渐失效，冯·诺依曼架构带来的局限日益明显，存储墙、功耗墙、智能提升等问题，让当前计算机发展面临重大挑战。

如何突破现有计算运行方式导致的计算机瓶颈？

全球科学家们再次将目光瞄准到模仿生物大脑这个最初的梦想，通过模拟人脑结构与运算机制来发展新的计算技术，以期实现高能效与高智能水平的计算。

2015年和2019年浙江大学分别研制成功达尔文1代和达尔文2代类脑计算芯片，用芯片去模拟大脑神经网络的结构与功能机制，在图像、视频、自然语言的模糊处理中具有优势。

而这次的成果是将792颗我国自主产权的达尔文2代类脑计算芯片集成在3台1.6米高的标准服务器机箱中，形成了一台强大的机架式类脑计算机。

项目研究骨干金孝飞介绍，每颗芯片上有15万个神经元，每4颗芯片做成一块板子，若干块板子再连接起来成为一个模块。这台类脑计算机就是这样像搭积木一样搭起来。

目前，浙江大学与之江实验室的科研人员基于Darwin Mouse类脑计算机已经实现了多种智能任务。

研究者将类脑计算机作为智能中枢，实现抗洪抢险场景下多个机器人的协同工作，涉及到语音识别、目标检测、路径规划等多项智能任务的同时处理，以及机器人间的协同。

同时，还用类脑计算机模拟了多个不同脑区，建立了丘脑外侧膝状核的神经网络模型，仿真了不同频率闪动的视觉刺激时该脑区神经元的周期性反应；借鉴海马体神经环路结构和神经机制构建了学习-记忆融合模型，实现音乐、诗词、谜语等的时序记忆功能；实现了脑电信号的稳态视觉诱发电位实时解码，可“意念”打字输入。

浙江大学和之江实验室研究员的目标是，希望随着神经科学发展和类脑计算机的系统软件、工具链及算法的成熟，有朝一日能够让类脑计算机像冯·诺依曼架构计算机一样通用化，真正像大脑一样高效工作，与冯·诺依曼架构并存与互补去解决不同的问题。