據(jù)英國(guó)《新科學(xué)家》周刊在線(xiàn)版近期報(bào)道，定于明年在澳洲投入運(yùn)行的“深南”超級(jí)計(jì)算機(jī)，其獨(dú)特之處在于它能夠全面模擬人類(lèi)大腦中的突觸運(yùn)作過(guò)程，運(yùn)營(yíng)效率達(dá)到驚人的每秒鐘2.28×104萬(wàn)億次，這一數(shù)字幾乎等同于人類(lèi)大腦實(shí)際所需的突觸操作量，有望幫助我們更深入地理解人腦如何以低耗能高效處理海量信息的秘密。

項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)指出，雖然之前已經(jīng)出現(xiàn)過(guò)類(lèi)似的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算機(jī)，但是“深南”無(wú)疑將是其中的佼佼者。該機(jī)器由總部位于悉尼的國(guó)際神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)中心聯(lián)手英特爾以及戴爾共同研發(fā)生產(chǎn)。與一般的計(jì)算機(jī)不同， “深南”的硬件配置能夠精準(zhǔn)模擬尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而進(jìn)一步了解大腦如何通過(guò)突觸來(lái)處理復(fù)雜信息。

負(fù)責(zé)此項(xiàng)目的安德魯·范·斯?？吮硎?，這將是人工智能界首次能夠?qū)崟r(shí)模擬與人腦大小相仿的尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)。盡管“深南”的性能不及現(xiàn)有的超級(jí)計(jì)算機(jī)那樣優(yōu)越，然而它將有助于推動(dòng)人們對(duì)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算和生物大腦機(jī)理的認(rèn)識(shí)，從而更深入地洞察我們的大腦運(yùn)作機(jī)制。

值得一提的是，超級(jí)計(jì)算機(jī)作為耗能大戶(hù)，而人腦所需要的能量甚至比一個(gè)燈泡還要少，這其中的差異主要源于數(shù)據(jù)處理方式的不同 —— 傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)執(zhí)行行動(dòng)中有大量的數(shù)據(jù)在處理器和存儲(chǔ)器間穿梭運(yùn)轉(zhuǎn)；而神經(jīng)形態(tài)架構(gòu)則可以平行啟動(dòng)多項(xiàng)任務(wù)，大幅降低了數(shù)據(jù)搬運(yùn)的能量需求。由于數(shù)據(jù)搬運(yùn)是能耗的重要來(lái)源之一，因此神經(jīng)形態(tài)架構(gòu)可以有效降低能耗。另外，尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)作模式是由事件觸發(fā)的，也就是說(shuō)，每個(gè)事件發(fā)生后，系統(tǒng)才會(huì)做出相應(yīng)反應(yīng)，而非像傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)那樣始終處于待命狀態(tài)，這樣就進(jìn)一步降低了能耗。

研究者們表示，“深南”的投入使用，將極大地促進(jìn)神經(jīng)科學(xué)的研究進(jìn)程，同時(shí)也可能引領(lǐng)更高能效的計(jì)算機(jī)時(shí)代。如果這項(xiàng)技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)微型化，將有望提升無(wú)人駕駛飛機(jī)和機(jī)器人的自主決策能力。