近日，中国科学院自动化研究所李国齐、徐波课题组与时识科技公司等单位合作设计了一套能够实现动态计算的算法-软件-硬件协同设计的类脑神经形态SOC（System on Chip，系统级芯片）Speck，展示了类脑神经形态计算在融合高抽象层次大脑机制时的天然优势，而功耗只有毫瓦级别。相关研究在线发表于《自然·通讯》。

图为人脑中的注意力机制  供图/中国科学院自动化研究所 

人脑能够运行非常复杂且庞大的神经网络，总功耗却仅为20瓦，远小于现有的人工智能系统。因此在算力比拼加速、能耗日益攀升的今日，借鉴人脑的低功耗特性发展新型智能计算系统成为极具潜力的方向。 

自动化研究所的这项研究提出了“神经形态动态计算”的概念，通过设计了一种类脑神经形态芯片Speck来实现基于注意力机制的动态计算，在硬件层面做到“没有输入，没有功耗”，在算法层面做到“有输入时，根据输入重要性程度动态调整计算”，从而在典型视觉场景任务功耗可低至0.7毫瓦，进一步挖掘了神经形态计算在性能和能效上的潜力。

Speck是一款异步感算一体类脑神经形态SOC，采用全异步设计，在一块芯片上集成了动态视觉传感器（DVS相机）和类脑神经形态芯片，具有极低的静息功耗（仅为0.42毫瓦）。Speck能够以微秒级的时间分辨率感知视觉信息，以全异步方式设计抛弃了全局时钟控制信号，避免时钟空翻带来的能耗开销，仅在有事件输入时才触发稀疏加法运算。 

该工作的实践证实高、低抽象层次大脑机制的融合能进一步激发类脑计算潜力，为未来将大脑进化过程中产生的各种高级神经机制融合至神经形态计算提供积极启发。

文/北京青年报记者 雷嘉
编辑/高艳