近日，中国科学院自动化研究所消息，该所李国齐、徐波研究员团队与合作者共同研发出一套能够实现动态计算的算法-软件-硬件协同设计的、低功耗的类脑神经形态系统级芯片Speck，展示出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，相关研究成果在线发表于《自然-通讯》杂志。
论文通讯作者李国齐研究员介绍说，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。
在本项研究中，合作团队提出“神经形态动态计算”的概念，通过设计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，进一步挖掘出神经形态计算在性能和能效上的潜力。
Speck芯片的全异步设计是通过在一块芯片上集成动态视觉传感器（DVS相机）和类脑神经形态芯片来实现的。这种设计抛弃了全局时钟控制信号，避免了时钟空翻带来的能耗开销。
具体来说，Speck芯片采用全异步设计，这意味着它不依赖于传统的全局时钟来同步各个组件的工作，而是通过事件驱动的方式进行操作。也就是说，只有在有事件输入时，芯片才会触发计算，从而大幅度降低了静息功耗。
