神经计算机  neural computer

定义：模仿神经网络的工作机理而设计的计算机。

学科：计算机科学技术_通论_计算机系统类型

相关名词：大数据 人工神经网络 仿脑机

图片来源：视觉中国

【延伸阅读】

计算机的发展，最初是基于冯·诺依曼架构的。冯·诺依曼以数值计算见长，在冯·诺依曼架构中，计算模块和存储单元是分离的，CPU（中央处理器）在执行命令时必须先从存储单元中读取数据。每一项任务，如果有十个步骤，那么CPU会依次进行十个回合的“读取—执行”，这就造成了延时，并将大量功耗花费在了数据读取上。当然多核、多CPU或一些常用数据的就地存储，会一定程度上缓解这些问题，但这种中心处理的架构会限制处理能力的进一步发展。

反观人的大脑，在处理模糊信息、将分离信息进行互联分析上具有很高的灵活性，科学家们试图通过模拟人脑结构与运算机制来发展新的计算技术，克服传统的冯·诺依曼计算机高功耗、存储数据分离等问题，以期实现高能效与高智能水平的计算。神经计算机应运而生。

神经计算机可以模仿人类大脑的判断能力和适应能力，并行处理多种数据，判断事物的性质与状态，并能采取相应的行动。神经计算机除有许多处理器外，还有类似神经的节点，每个节点与其他节点相连。它把每一步运算分配给多台微处理器同时运算，其信息处理速度和智能会大大提高。神经计算机的信息不是存在存储器中，而是存储在神经元之间的联络网中。若有节点断裂，电脑仍有重建资料的能力。它还具有联想记忆、视觉和声音识别能力。

2020年，我国研制成功了首台基于自主知识产权类脑芯片的类脑计算机，也是目前国际上神经元规模最大的类脑计算机。这台类脑计算机包含792颗自主研制的达尔文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。与此同时，研发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，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。

模仿人类大脑功能的神经计算机已有多个开发成功实例，它标志着电子计算机的发展进入第六代。与以逻辑处理为主的第五代计算机不同，它本身可以判断对象的性质与状态，并能采取相应的行动，而且可同时并行处理实时变化的大量数据，并引出结论。神经计算机从模拟人脑的神经元互连结构和相互作用出发，来改善传统计算机的复杂问题，运作原理越来越接近人脑分析处理问题的方式。这种发展仅仅是刚刚起步，前途没有止境。

（延伸阅读作者：大连理工大学计算机科学与技术学院教授 杨鑫）

责任编辑：张鹏辉