清華大學類腦晶片天機芯X登Science子刊封面，機器人版貓捉老鼠上演

清華大學舉辦的一場機器人版貓捉老鼠遊戲，登上了Science子刊封面。

這裡的湯姆貓有了新的名字：“天機貓”，它搭載了清華大學類腦晶片的最新研究成果 ——一款名為TianjicX的28nm神經形態計算晶片。

它的任務是抓住一隻隨機奔跑的電子老鼠：在複雜的動態環境下，各種障礙物被隨機地、動態地放置在不同的位置，「天機貓」需要透過視覺識別、聲音追蹤或兩者結合的方式來追蹤老鼠，然後在不與障礙物碰撞的情況下向老鼠移動，最終追上它。

在這個過程中，「天機貓」需要實現即時場景下的語音辨識、聲源定位、目標檢測、避障和決策，而TianjicX能夠以節能的方式同時運行跨計算範式的多種AI 演算法，並處理多種機器人協調方式；在相同的任務下，TianjicX的功耗比英偉達AI 晶片的低一半，跑多個網路的延遲大幅降低了79.09倍！

「人工智慧領域的重要里程碑」再獲突破

2019年8月，清華大學施路平教授團隊研發了全球首款類腦運算晶片「天機（Tianjic）芯」 ，登上了Nature封面，也被Nature總編斯基珀博士讚譽為「人工智慧領域的重要里程碑」！

當時，搭載了「天機芯」的自行車實現了真正的自行，能自主控制平衡、避障，辨識語音指令、探測前方行人。

那是中國晶片第一次登上Nature，也成為了2019年科學界的年度熱點研究之一。

而這次，清華大學團隊在先前的基礎上研發了TianjicX 晶片，支援運算資源的自適應分配和每項任務的執行時間調度，解決了目前移動智慧機器人計算硬體研發的難題。

說到難題，使用神經網路（NN）演算法讓機器人智慧化的道路已經走了很久，但既要實現多種NN的並發執行，又要延遲低、效率高，還得能異步執行、靈活交互，這恐怕目前還沒有人能做到。

克服神經擬態晶片關鍵挑戰

所謂神經形態運算晶片，就是模仿人類的神經系統運算框架、運算模式的晶片，它基於分散的非-馮諾依曼架構，可以同時執行多個神經網路模型。

然而，一般的神經形態晶片通常使用空間切片以流水線方式預配置內核並處理神經網絡，每次都要重複執行預先配置的操作，這種固有瓶頸阻礙了現有運算硬體在本地實現多個密集型演算法，無法實現低延遲、高效率。

因此，TianjicX 晶片的研發就面臨了兩個關鍵挑戰：

一是要滿足延遲‑並發‑功率  (LCP)的性能要求，特別是對於各種神經網路的實現；

二是保持每個任務的獨立執行不受干擾，同時為任務間交互提供支援。

為了克服這些挑戰，研發人員從架構、晶片和模型部署等不同層面進行了一系列設計。

1.基礎架構－ Rivulet執行模型

在該模型中，每個空間單元都有其記憶體和控制器用於計算，將神經網路和SNN統一為“靜態資料”和“動態資料”，靜態資料固定在相應的記憶體中，動態數據則在相鄰的執行單元之間流動。

這使Rivulet成為了機器人算力要求和硬體實現之間的一座橋樑，透過靜態資料的分發和動態資料的流化，抽象化了神經網路任務的執行，採用時間和空間切片實現對每個活動進行彈性資源分配，並進行可設定的混合同步非同步分組。

2.晶片的硬體

以Rivulet模型為基礎，清華研究人員設計並製作了基於28nm製程的互補金屬氧化物半導體（CMOS）的TianjicX晶片。它整合了160個可配置的交叉運算範式核心（FCore），具有海量平行運算單元、豐富的片上記憶體以及每個核心可任意配置的原語序列。

控制器僅佔FCore面積的1%左右，但顯著提高了任務執行和互動的彈性和效率。核心記憶體模組由五個靜態隨機存取記憶體  (SRAM)  區塊組成，總容量為  144  KB。透過高位寬並行讀寫存取接口，整個晶片在400MHz時可以擁有高達5.12TB/s的記憶體存取頻寬，由於優化了片上記憶體利用率，實現了單位面積運算能力高達0.2  TOPS/mm2 。

為了自動產生快速、適當的策略，編譯器堆疊採用時空映射方法，統一了各種神經網絡以滿足硬體功能約束，包括原始變換和量化，能根據不同場景的實際需要，靈活配置多個任務。

3.顯著提高機器人性能

#為了展示TianjicX的能力，研究人員將4個TianjicX陣列部署在了多智能任務移動機器人中，並配備了多模態感測器，每個晶片可以單獨激活，而在貓捉老鼠的實驗中，天機貓僅激活了一個TianjicX。

在複雜動態的環境中，天機貓展示了在使用極少能量的情況下，利用多種神經網路演算法來完成即時場景中的語音辨識、聲源定位、物件偵測、避障和決策。

偵測特定物件：

在昏暗室內追逐老鼠：

#具有多個障礙物的複雜環境：

未來，進一步探索更多可能

TianjicX為行動智慧機器人運算硬體的研發開闢了一條新的道路，對於大多數商業化的機器人，通常在倉庫或工廠中遵循可預測的例程運作，對於更複雜的場景中也會依賴人類的遠端操縱，或者必須與遠端資料中心保持無線連線。

TianjicX晶片展現出的強大能力，不僅可以用於提高機器人的智慧水平，還可以為替代運算架構設計方法提供想法。 “對於機器人來說，這種能力非常重要，可以讓自主系統在難以到達的環境中自動運行更長時間”，加州大學Irvine分校的Jeffrey Krichmar對此表示。

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論文的結尾，作者寫到：「未來，我們將繼續研究神經形態運算硬體與機器人運算的結合，探索更多無人機器人的可能性。

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