美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室（LLNL）和IBM公司近日公布了一款最新深度学习超级电脑，或将配备人工智能系统。这将是最接近人脑的计算机产品了。该计算机以一款名叫IBM TrueNorth的“神经突触”计算机芯片为基础，能够复制出相当于1600万个神经元和40亿个突触的“神经系统”。但它的能耗只有2.5瓦特，仅相当于一块助听器电池。

　　这款IBM仿神经系统采用了类似大脑神经元网络的设计，能够完成复杂的认知行为任务，如识别图案、整合多种感官处理等，且远高于传统芯片的效率。新系统将被用来提高计算机的运算能力，这对美国国家核安全局在网络安全、核武器储备和防扩散管理等方面的任务具有十分重要的意义。

　　NASA高级模拟与运算项目（ASC）将对机器学习应用、深度学习算法和体系结构进行评估，并开展通用计算可行性的研究。该项目是国家核安全局储备管理项目的奠基石，力图在不进行地下测试的情况下，保证美国核威慑力量的安全和稳定。

　　“仿神经运算为我们创造了令人激动的新机会，这正是我们国家安全任务的核心——高性能运算和模拟技术的未来发展方向。” 劳伦斯利弗莫尔国家实验室数据科学的副主任吉姆·布雷斯（Jim Brase）说道。“仿神经计算机的潜在能力，以及它可以实现的机器智能，将改变我们研究科学的方式。”

　　该技术与过去70年间的主流计算机设计之间存在根本性的不同，并将对下一代超级计算机的研发做出有力的补充。下一代超级计算机的运行速度将比目前最先进的petaflop系统（每秒千万亿次浮点运算）快50倍。就像人脑一样，“神经突触”系统所需的电量和体积都将大大减少。

　　“这些模拟人脑的处理器耗能很少，正反映出了当今工业的发展趋势，也是在将来研发超级计算机的过程中降低所有组件耗能的一种富有创造力的方式。” 劳伦斯利弗莫尔国家实验室的武器模拟与运算项目主管迈克尔·麦考伊（Michel McCoy）说道。

　　“这一先进的运算平台的出现具有里程碑的意义，代表着我们进入了认知运算的新时代。”IBM仿人脑计算机研发中心的首席科学家达曼德拉·莫德哈（Dharmendra Modha）表示，“我们很重视与国家实验室间的合作关系。事实上，在设计与制造之前，我们首先用劳伦斯利弗莫尔国家实验室的红杉超级计算机（Sequoia supercomputer）对IBM的TrueNorth处理器进行了模拟。”“本次合作将进一步推动仿人脑运算技术的发展，让未来的计算机系统具有前所未有的运算能力和吞吐量，同时将投资、运行和编程成本降到最低，让我们的国家始终走在科技前沿。”

　　一台TrueNorth处理器包含54亿个晶体管，它们连接在一起之后，能够创造出100万个数字神经元，并通过2.56亿个电子突触实现互相交流。它的实时耗电量为70毫瓦，每秒突触运算达46千兆次，耗能比利用同一神经元网络进行运算的传统计算机低好几个数量级。

　　TrueNorth处理器最开始是在美国国防部高级研究计划署（DARPA）的自适性可塑可伸缩电子神经系统项目（Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics）的支持下研发的，并与康奈尔大学进行了合作。按照这份价值100万美元（约合645万人民币）的合同上规定的条款，劳伦斯利弗莫尔国家实验室将得到一套含16块芯片的TrueNorth系统，其中共包含1600万个神经元和40亿个突触。

　　该实验室还将获得一个终端对终端的“生态系统”，用来创造能够模拟人脑的感知、行动和认知能力的节能机器，并为其编写程序。这套“生态系统”包含一台模拟器、一套编程语言、一个集成编程环境、一个算法库及应用、固件、帮助神经元网络进行深度学习的工具、一套教学课程、以及云计算支持。

　　劳伦斯利弗莫尔实验室的计算机科学家将与IBM研发中心、能源部和部分大学开展合作，进一步促进神经突触架构、系统设计、算法、以及软件生态系统的发展。