第一财经头条 10月25日 00:04
类脑计算:赋能智能应用新时代
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本次类脑智算论坛暨创新产品发布会聚焦类脑计算的发展与应用。现有计算系统的挑战,特别是人工智能和大型模型对算力的爆炸式需求,催生了类脑计算的迫切需求。清华大学赵蓉教授介绍了其16亿神经元规模的类脑云脑-异构融合平台,以及万亿级突触的全模式端到端类脑仿真平台。会上,全球首款超小型、移动式类脑智算体“智者一号”BIE-1正式发布,该设备体积小巧,性能强大,核心技术在于自主研发的“直觉神经网络”(INN),能够高速高效地运行大模型训练与推理,并模拟人脑运算机制。该技术在CPU单节点上可实现百亿token训练,训练与推理速度分别达到10万和50万token/秒。未来,类脑计算将致力于构建具身智能,实现开放场景下的终身学习能力。

🧠 **类脑计算的必要性与发展需求:** 智能时代,特别是以大模型为代表的新型人工智能,对计算能力提出了爆炸式增长的需求。同时,现有计算系统在功耗和成本上面临严峻挑战,这都成为发展类脑计算的强大驱动力,旨在通过模拟人脑的结构和功能来提供更高效、更节能的计算解决方案。

💻 **先进的类脑计算平台与仿真技术:** 清华大学类脑中心构建了包含16亿神经元的类脑云脑-异构融合平台,并开发了万亿级突触的全模式端到端类脑仿真平台。这些平台不仅支持人脑科学研究,还为脑模拟、智能医学等应用提供了强大的计算支持,并致力于缩短硬件开发周期。

🚀 **“智者一号”类脑智算体发布:** 全球首款超小型、移动式的类脑智算体“智者一号”BIE-1正式亮相。该设备集成高配置于迷你体积,核心技术在于其自主研发的“直觉神经网络”(INN),该算法能模拟人脑运算机制,实现大模型的高速高效训练与推理,训练速度可达10万token/秒,推理速度达50万token/秒。

💡 **未来展望:类脑具身智能与终身学习:** 广东省智能院正致力于构建类脑具身智能系统,通过在视觉、定位、多模态连续学习等方面的布局,目标是打造在开放场景下具备终身学习能力的智能系统,进一步拓展类脑计算的应用边界。

类脑计算平台为更多智能应用提供助力

现有的计算系统本身的挑战,是类脑计算发展的需求来源之一。

10月24日,由广东省智能科学与技术研究院(下称“智能院”)主办的2025类脑智算论坛暨类脑智算创新产品发布会举行。论坛围绕类脑智算设置了学术报告及研讨环节,来自国内多家高校和科研机构的专家学者就类脑计算的前沿技术方向进行分享。

广东省智能科学与技术研究院院长、中国科学院院士张旭在致辞时表示,智能院的研究领域横跨整个感知认知神经网络,在整个创新链中不断地与产业创新链结合,参加的人不仅仅是基础研究者,而且有来自企业的科学家。产学研用相结合研发,是国家科技体制机制转变的一个重要内容。

当谈到类脑计算的重要性时,清华大学精密仪器系及类脑计算研究中心教授赵蓉表示,智能时代带来的对计算和智能计算的新需求,尤其以大模型为代表的新的人工智能对计算的需求呈爆炸式发展。其次,类脑计算的重要性是由于现有的计算系统本身的挑战所带来的需求。

“我们看到一个非常严峻的现实,以现有的方式所需要的功耗和成本是不成正比的,所以急需发展新的类脑计算。”赵蓉表示,清华类脑中心有一个类脑云脑-异构融合类脑计算研究平台,已构建了大概16亿神经元的规模。它是一体两翼,能够同时支持人脑科学和类脑科学。为了减少硬件开发所带来的周期长问题,中心构建了一个万亿级突出的全模式,端到端的类脑仿真平台,同时为脑模拟、智能医学等应用提供了服务。

当天,全球首款超小型、移动式的类脑智算体“智者一号”BIE-1正式对外发布,据了解,该款设备由珠海横琴新近纪智能科技有限公司和燧人(珠海)医疗科技有限公司联合推出。

据广东省智能院智能计算系统联合实验室主任、珠海横琴新近纪智能科技有限公司总经理聂磊介绍,“智者一号”实现了高配置、小体积和稳定性的结合,在仅为迷你单门冰箱大小的空间里,集成了1152个CPU核心、4.8T DDR5内存、204T存储空间以及40G高速网络接口,可部署在家庭、小型办公室甚至移动环境中。

据相关方介绍,该产品核心技术突破在于自主研发的独特类脑算法“直觉神经网络”(Intuitive Neural Network, INN),可以高速高效地运行包含大模型在内的各种模型训练与推理。其可解释的数值与符号统一的类脑学习网络,高度模拟人脑运算机制,融合了符号计算与数据驱动的三值逻辑类脑模型,采用全新的“结构信息抽取—逻辑组网”架构机制。

据广东省智能院多模态脑机接口系统联合实验室主任、燧人(珠海)医疗科技有限公司董事长蔡江介绍,基于INN的技术特点,“智者一号”在CPU单节点上仅用30小时便可完成百亿token训练,训练与推理速度可分别达到10万token/秒和50万token/秒。

广东省智能科学与技术研究院青年研究员徐明坤在介绍智能院科研领域时提到,希望能够构建类脑具身智能,构建了一个验证平台,布局了一系列工作,比如说视觉和位置定位,以及多模态连续学习等,目标是打造开放场景下具有终身学习能力的类脑智能系统。

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