百億年前的宇宙大爆炸
給地球帶來了變化萬千的碳基生命。
而硅基生命經(jīng)歷了70多年的發(fā)展,
最像人腦、會(huì)說人話的機(jī)器人ChatGPT,
終于在去年橫空出世。
其實(shí),在ChatGPT的背后,
需要約26萬個(gè)CPU在一起運(yùn)行,
這些CPU堆在一起仿佛巨獸,
相比之下人腦則顯得十分迷你。
因此,從面積能耗比上來看,
CPU比起人腦還是相去甚遠(yuǎn)。
CPU如何工作?
從1936年CPU發(fā)明至今,
其核心原理就未曾改變過:
CPU不停地從存儲(chǔ)系統(tǒng)中讀取數(shù)據(jù)作為指令,
再根據(jù)指令,決定改變存儲(chǔ)系統(tǒng)的哪些數(shù)據(jù)。
對于同一份作為指令的數(shù)據(jù),
不同的CPU有著不同的理解,這就是指令集。
CPU一旦形成芯片,指令集通常就固定了下來。
現(xiàn)代CPU的指令集都是圖靈完備的,
簡單來說就是能夠進(jìn)行通用計(jì)算。
所以說,CPU在通用計(jì)算上天賦異稟,
各種不同類型的應(yīng)用需求都可以滿足。
人腦 PK CPU
與CPU的工作原理不同,
人腦有1000億個(gè)神經(jīng)元和100萬億個(gè)突觸,
神經(jīng)元和突觸互聯(lián)形成了復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),
由化學(xué)信號(hào)在神經(jīng)元之間傳遞信息。
如果按CPS(每秒計(jì)算次數(shù))考量,
人腦的算力是1016CPS,
相當(dāng)于每秒進(jìn)行1億億次運(yùn)算,
目前只有造價(jià)過億的超級(jí)計(jì)算機(jī)才能擔(dān)此重任。
超低能耗是大腦的最強(qiáng)優(yōu)勢之一。
CPU工作需要消耗大量能量并保持散熱,
而人腦在執(zhí)行基本任務(wù)時(shí),
卻能神奇地以較低的能耗運(yùn)行。
此外,人腦能通過各個(gè)感官系統(tǒng)
處理豐富的環(huán)境信息,形成全面認(rèn)知。
憑借高度并行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),
大腦能夠同時(shí)處理多個(gè)信息流,
CPU雖然具備并行計(jì)算能力,
但在規(guī)模和效率上遠(yuǎn)不及人腦。
人腦可以主動(dòng)思考,做出復(fù)雜決策,
是“軟硬件”高度融合的體現(xiàn),
這條路對于CPU來說很難走通。
如果非要問人腦有啥槽點(diǎn)?
也有,比如處理速度較慢、存儲(chǔ)容量有限、
有時(shí)迷糊犯錯(cuò)、運(yùn)行太久腦殼疼……
缺點(diǎn)還是有那么一丟丟的,
否則,我們何必發(fā)明電腦呢。
讓CPU學(xué)習(xí)人腦
雖然碳基與硅基有著“跨物種”之別,
但二者之間的溝壑正在逐漸彌合。
通過模仿人腦神經(jīng)元和突觸的機(jī)制,
神經(jīng)形態(tài)計(jì)算讓芯片也擁有“硅腦”。
神經(jīng)處理單元(NPU)
可以用更接近人腦的方式運(yùn)轉(zhuǎn)。
在同一個(gè)AI任務(wù)中NPU和CPU相比,
能耗減少1000倍,效率卻提升10000倍,
這樣的數(shù)字多么令人心動(dòng)!
新思科技的NPU IP核和工具鏈
DesignWare ARC NPX6和NPX6FS NPU IP,
面向AI應(yīng)用提供高算力并降低實(shí)時(shí)能耗,
可以利用最新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
滿足日益增長的性能需求,
并加快下一代智能SoC上市時(shí)間。
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原文標(biāo)題:碳基文明vs硅基文明:人腦相當(dāng)于什么水平的CPU?
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原文標(biāo)題:碳基文明vs硅基文明:人腦相當(dāng)于什么水平的CPU?
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