[摘要]这台计算机集成了16个用来模拟人脑工作方式的微处理器，为同类计算机的首创。

　　 3月30日，为解决世界上最棘手的一些计算难题，美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室(Lawrence Livermore National Laboratory)希望能够从人脑结构中获取灵感，因此该实验室计划于本月31日对一台价值100万美元的超级计算机展开测试。需要指出的是，这台超级计算机最特别的地方是集成了16块专门用于模拟人脑工作方式的处理器。

　　据悉，这台超级计算机使用的处理器芯片名为“TrueNorth”，由IBM在2014年首次推出。事实上，IBM、高通和微软此前曾联手希望设计、开发出一款能够提高计算机算法处理速度的芯片。而诸如“TrueNorth”这类芯片则更适合于被应用于包括深度学习在内的先进人工智能技术领域。需要指出的是，这一芯片技术其实就是对人脑运行模式的一种模拟，虽然其尚未经过检验，但其未来前景却非常吸引人。

　　具体来说就是，“TrueNorth”这款芯片与当前服务器或个人电脑中使用的芯片有着非常大的区别。该芯片集合了54亿个晶体管，构成了一个有100万个模拟神经元的网络，而这些神经元均由数量庞大的模拟神经突触相连结。而且，IBM主要是利用的是美国国防部先进研究计划局(DARPA)的下发资金来研发TrueNorth芯片。

　　从事TrueNorth研发工作已经12年的IBM首席研究员德哈蒙德拉-摩德哈(DharmendraModha)表示：“虽然从某种程度上来说大脑的构造看起来相当简单，但它却能够解决一些非常复杂的问题。”说道。

　　IBM透露，现在距离TrueNorth大规模投入商用还需要五至七年时间，但劳伦斯利弗莫尔国家实验室此番展开的测试是朝这一方向迈出的重要一步。

　　同人脑类似，TrueNorth在运行的时候不需要消耗很多能量。比如，一般的服务器芯片功耗在150瓦以上，而TrueNorth芯片的功耗却只有2.5瓦。不过，TrueNorth无法被用于运行网页服务器，甚至不能完成在一个Excel表格中输入几列数据的工作。这主要是因为该芯片的设计目的是为了执行诸如图像识别，或是某类人工智能应用(比如最近谷歌(微博)母公司Alphabet的AlphaGo软件击败韩国围棋大师李世石那样)的次时代计算任务。

　　“对于深度学习应用以及更广泛的机器学习应用领域而言，TrueNorth将非常有用。”劳伦斯利弗莫尔国家实验室的计算机科学家范-埃森(Brian Van Essen)说道。

    　事实上，劳伦斯利弗莫尔国家实验室早在2014年起就开始对TrueNorth进行评估，但这却是该芯片第一次有机会展开大型测试。范-埃森表示，自己的团队会将部分超级计算机的运算工作逐渐交接给TrueNorth进行测试，就像如今有许多PC都将图形处理的工作交接给显卡来处理的原理一样。他希望，这一技术能够帮助解决诸如亚原子粒子的相互作用论证(subatomicparticle interactions)以及网络安全等复杂问题。

　　在另一方面，劳伦斯利弗莫尔国家实验室展开的此番测试对于IBM来说也是证明TrueNorth实用性的重要舞台。

　　“他们这样做非常好，TrueNorth或许非常高效，但他们依然需要证明这一芯片模型的准确性。”美国华盛顿大学计算机科学副教授路易斯-瑟兹(Luis Ceze)说道。

　　需要指出的是，IBM并不是唯一一家希望在计算机深度学习领域掀起波澜的企业。目前，高通正在研发自己的智能认知平台Zeroth，该技术让移动设备具备“与生俱来”的深度学习能力，且不需要通过云端获得数据。比如，Zeroth可以在一张图片中辨别出特定的参数，因此人们可以利用手机进行特定摄影。此外，用户还可以利用Zeroth技术辨别图片中的人脸。更为重要的是，在接触到足够多的图片和人脸后，Zeroth技术还会变的越来越聪明。

　　同时，微软研究人员也正在展开让可编程芯片同公司Bing搜索引擎展开协同工作的试验。

　　“有关构建起全新时代计算芯片的竞赛已经开始了。老实说，现在的我们还处于领先阶段。”摩德哈说道。