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来历：神经实际
2012年，计较机科学家达曼德拉·莫达（Dharmra Modha）用一台壮大的超等计较机仿真了跨越5000亿个神经元的勾当，其数量甚至跨越了人脑中850亿个摆布的神经元数 。 这是莫达近十年工作的颠峰，在这十年里，莫达从仿真啮齿动物和猫的脑起头直到仿真有人脑规模的系统 。
该仿真耗损了庞大的计较资本，它用了150万个处置器和1.5PB（150万GB）的存储器，然而其速度仍然慢得令人抓狂，比脑计较速度要慢1500倍 。 莫达估量，若是要使它和生物的现实运行速度一样快，就需要12吉瓦的能量，大约是胡佛大坝最大供电量的6倍 。 加州海说神聊部IBM阿尔马登研究中间（IBM Almaden Research Center）的脑开导计较首席科学家莫达说：“然而，这对脑来说只是小菜一碟 。 ”这种仿真远远无法复制人脑的功能，而人脑的功率与一个20瓦的灯胆差不多 。
自2000年头以来，硬件的改良以及尝试和理论神经科学的前进，使研究人员可以或许建立更大、更邃密的脑模子 。 但这些仿真越复杂，就越会受到传统计较机硬件的限制，莫达极端耗电的模子就申明了这一点 。
莫达的人脑仿真是在劳伦斯·利弗莫尔国度尝试室（Lawrence Livermore National Lab）的蓝基因/Q红杉超等计较机（Blue Gene / Q Sequoia supercomputer）上运行的，这台计较机是传统计较机硬件的一个无比壮大的调集体：它的工作要靠一大堆传统的计较机芯片，这些芯片是指甲大小的硅片，此中包含数百万个晶体管 。 传统计较机芯片的布局和功能原则与我们的脑完全分歧 。
计较机的“思虑”与我们的脑判然不同，这一事实让它们在处置数字运算等使命时具有优势，同时也让它们在其他一些范畴里较着显得很原始，好比理解人类的说话或从经验中进修 。 若是科学家们想要仿真脑，使其能与人类智力相媲美，更不消说超越人类智力，他们可能就必需先要研制更好的构件——某些受我们脑开导的计较机芯片 。
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伶俐芯片（SMART CHIP）：由物理学家卡尔海因茨·迈尔（Karlheinz Meier）带领的海德堡小组设计的神经形态芯片（neuromorphic chip） 。 该芯片有384小我工神经元，由10万个突触彼此毗连，运行速度比脑计较速度快约10万倍 。
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HEIDELBERG UNIVERSITY
所谓的神经形态芯片（neuromorphic chips）复制了脑的架构，也就是说，它们经由过程近似于神经元动作电位的“神经锋电位”彼此交流 。 这种发放锋电位的行为体例使得芯片的功耗很是小，即使将其拼接当作很是大规模的系统，也能连结高能效 。
滑铁卢大学的理论神经科学家克里斯·伊莱亚史姑娘（Chris Eliasmith）说道：“在我看来，最大的优势是可扩展性 。 ”在他的《若何构建脑》（How to Build a Brain）一书中，伊莱亚史姑娘描述了他建立并定名为“语义指针架构同一收集”（Spaun）*的功能脑的大规模模子[1] 。 当伊莱亚史姑娘运行Spaun的初始版本时，该模子有250万个“神经元”，即使在最好的传统芯片上运行，它的运行速度也比生物神经元要慢20倍 。 他说道：“每当我们增添几百万个神经元时，它就会变慢那么多 。 ”当伊莱亚史姑娘在数字神经形态硬件上运行他的一些仿真时，他发现它们不仅速度快得多，并且功能也提高了50倍摆布 。 更妙的是，跟着伊莱亚史姑娘仿真更多的神经元，神经形态平台变得加倍高效 。 这也是神经形态芯片要从天然界复制过来的体例中之一，在天然界，跟着规模的扩大，好比说，从蠕虫脑的300个神经元扩大到人脑的850亿个摆布，脑似乎会同时增添功率和效率 。
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