11月6日消息，据国外媒体报道，科学家们日前激活了世界上最大的“大脑”:一台拥有100万个处理器核心和1200块互连电路板的超级计算机，其工作原理和人脑一样。科学家们宣布，这是世界上最大的神经形态计算机，也就是模拟神经元放电的计算机。

SpiNNaker超级计算机（图片来源：曼彻斯特大学）

这个被称为Spiking神经网络体系结构(SpiNNaker)的超级计算机位于英国曼彻斯特大学(University of Manchester)，项目成员、曼彻斯特大学计算机工程教授史蒂夫·弗伯(Steve Furber)在一份声明中说，它“重新构思了传统计算机的工作方式”。

但是SpiNNaker不仅仅是像大脑一样“思考”。根据这份声明，它创建了人类大脑中的神经元模型，并对神经元运行进行实时模拟，这比地球上任何其他计算机都多。“它的主要任务是支持部分大脑模型：例如皮质模型、基底神经节，或表示为棘波神经元网络的多个区域。”弗伯如是指出。

    更多的处理器  

弗伯解释说，自2016年4月以来SpiNNaker一直使用50万个核心处理器来模拟神经元活动，但是升级后的机器是此前容量的两倍。在欧盟“人脑计划”项目的支持下，SpiNNaker将继续让科学家们能够建立详细的大脑模型。弗伯在声明中说，现在SpiNNaker有能力同时执行200万亿次运算。

尽管其他一些计算机在处理器数量上可能与SpiNNaker不相上下，但这台超级计算机的与众不同之处在于连接这些处理器的基础设施。在人类大脑中，1000亿个神经元同时放电并向数千个目标神经元发送信号。弗伯解释说，SpiNNaker的架构支持处理器之间的特别通信，其行为很像大脑的神经网络。

“传统超级计算机的连接机制并不适合对大脑进行实时建模,”他说，“我相信SpiNNaker比其他任何机器都能实时模拟出规模更大的神经网络。”

    基于计算机的思维模拟  

在此之前，SpiNNaker只能运行50万个处理器，能对大脑皮层中的8万个神经元进行建模。另一项关于基底神经节(受帕金森氏症影响的大脑区域)的SpiNNaker模拟研究证实了计算机作为研究大脑疾病工具的潜力。弗伯表示，SpiNNaker还能控制一种名为SpOmnibot的移动机器人。SpOmnibot利用计算机来解读机器人视觉传感器的数据，并实时做出导航选择。

那么，凭借其所有的计算能力和模拟大脑的能力，SpiNNaker离真正的人类大脑有多远？弗伯称，目前来看完全模拟人脑是不可能的。像SpiNNaker这样的先进机器仍然只能处理一小部分人类大脑的交流，超级计算机在能够独立思考之前还有很长的路要走。

他说:“即使有一百万个处理器，在进行大量简化假设的前提下，我们也只能达到人类大脑规模的1%。”

然而，弗伯补充说，因为老鼠的大脑比人脑小1000倍，SpiNNaker可以模仿老鼠大脑的功能。“如果一个老鼠的想法只是基于将所有足够的神经元以正确的结构连接在一起(这本身就是有争议的),那么我们目前在SpiNNaker上运行的模型可以达到这一水平。”弗伯如是指出。

曼彻斯特大学教授、英国皇家学会会员、参与设计了 ARM 芯片的 Steve Furber，准备用 100 万个 ARM 微处理器创造一个大脑的电子模型。2016年8月，欧洲自然科学基金（EPSRC）最新一期 Pioneer 杂志，用封面文章对 Furber 和他的宏大计划做了介绍，下面是新智元此前报道的《欧洲人脑计划 SpiNNaker：用 100 万 ARM 芯片制造人类大脑》。

（文／Mark Mallett）1981 年，才从剑桥大学博士毕业的 Steve Furber 出任负责人，带领团队为艾康电脑（Acorn）旗下的 BBC Micro 计算机设计硬件。Furber 后来与人联合开发了 Acorn RISC Machine （ARM）32 比特微处理器，也是过去半个世纪英国最重要的一项发明。1987 年，ARM 上市销售，迄今销量已逾百亿台。

ARM 处理器的重要特性在于将高性能与非常低的能耗结合在一起，延长电池使用寿命，非常适用于智能手机、平板电脑等移动设备。据估计，如今有大约 750 亿台安装有 ARM 微处理器的设备，全部联网设备中的 75% 都由 ARM 驱动。

1990 年，Steve Furber 离开艾康，在曼彻斯特大学任教，如今他已是计算机工程 ICL 教授，计算机科学博士培养 EPSRC 中心负责人。自上世纪 90 年代起，他一共接受了 30 多项英国自然科学基金（EPSRC），总额超过 2000 万英镑。

在 Furber 离开艾康电脑几个月后，公司的研发部门成立了 ARM 有限公司，如今世界领先的半导体 IP 公司。

    计算机硬件设计的天才  

故事始于 1977 年，Stever Furber 那时还在写他航天动力学博士论文。Furber 利用空余时间，建造并且编程了一台计算机，希望用这台计算机写论文。Furber 用他所谓的全新技术建造了这台机器，关键是使用了从美国购买并且空运回来的微处理器。微处理器是如今计算机的核心，然而在 1977 年还处于婴儿期，一些技术爱好者仍然喜欢用逻辑门而不是微处理器。

Furber 的爱好让他结识了艾康电脑的创始人 Chris Curry 和 Hermann Hauser。后来，Furber 开始为艾康打零工。在 Furber 剑桥博士研究生涯的最后，艾康谈下了制造 BBC Micro 的单子，作为计算机认知项目（Computer Literacy Project）的一部分。Furber 在这个项目上与 Sophie Wilso 合作，后者是软件工程天才，也是计算机语言 BBC BASIC 的发明人。

受美国微处理器革命的影响，并去到美国进行实地考察后，Furber 和 Wilson 决定自己设计处理器，那时他们已经是艾康的全职员工。他们的任务是为一台“经济型”桌面计算机设计处理器。

Hermann 对成功非常有信心。他指出当时艾康的两大竞争对手——英特尔和摩托罗拉，称后者既没有钱也没有人。事实也确实差不多如此。Furber 表示，当时他们确实没有多少选择，处理器必须很便宜，因此他们选择使用塑料，此外，他们还必须确保处理器能耗不高，这样运行时温度才不会过高，整体不会出现问题。

1985 年 4 月 26 日，他们首次激活了原型机，但供电却出了问题。“我们原本打算将它用于台式计算机，”Furber 说：“结果却发现处理器适用于移动设备。”当初低能耗并不在原定目标内，出现这样的结果，是因为结构简单。

1987 年这款台式机销售，市场表现令人失望。后来，苹果公司将这款处理器用在了 Newton PDA 上面。尽管问世时间不长，但 Newton 的影响还是很大。后来，在上世纪 90 年代中期，诺基亚选择使用 ARM 处理器作为移动手机的芯片。剩下的故事大家都已经知道了。

ARM 的成功关键在于商业模式高度集中，而且自公司成立之后变没有改动过。ARM 设计芯片，但同时也允许其他公司生产处理器，因此能够确保预算流程中分配并指定至资源或部门的间接费用和未偿清债务相对较低。

Furber 说：“在英国有一种普遍的看法认为，英国人做研究，然后美国人进行探索并赚钱。我认为 ARM 是这个的最佳反例，我们把美国的研究拿过来做成了商业上的成功。”

2016 年 7 月，ARM 董事会决定以 243 亿美元的价格出售给日本软银公司。ARM 方面表示，这笔交易将会使合并后的集团“充分发掘物联网机遇”。

但一个 30 年前设计的芯片能在 21 世纪深入人类大脑的领先研究中做什么呢？

用一个词说，答案就是“能量”。

    开始新的突破  

如今，世界越来越依赖计算机强大的处理器。Furber 的研究也处在几项国际研究的前沿，其中包括欧洲自然科学基金资助下的几项大的挑战。

如今，我们已经在笔记本、智能手机和平板电脑中，使用双核、四核乃至八核处理器，但“嵌入式”多核技术的潜力是随着核数量的增多而增大的；不断增加核的数量，也会带来超级强大的可移动设备和智能技术，从预测交通信号灯到智能 MRI 扫描仪再到无人驾驶汽车和“聪明的”家用机器人。

Furber 说：“新一代的嵌入式系统将改变我们工作、商业、购物、旅行以及进行各种各样事情的方式，而低能耗和稳定性将是其中的关键。”

“最终，这些系统将塑造一个全新的数字时代。”

现在，Furber 和他的团队正在致力于研究并行计算系统，也就是将一大批处理器在同一时间进行计算。

然而，并行的处理器数量越多，挑战也就越大，稳定性和可持续性就成了关键，比如软件持续流畅运行的时间，以及硬件使用寿命等等。

近来，欧洲自然科学基金资助项目专注于一系列问题，研究人员讨论的话题从开发口袋大小的超级计算机，到连接有机物与电子元件的“智能”假肢。其中，最为宏伟的项目还是制作一个电子大脑。

这个电子大脑由人脑结构启发而来，Steve Furber 和他的团队正在尝试一项大胆的研究计划。被称为 SpiNNaker（Spiking Neural Network Architecture），这个系统与今天所有的计算系统都大为迥异。

SpiNNaker 主要由欧洲自然科学基金资助，其基础是由 100 万个 ARM 处理器并行组成的计算平台，模仿人脑神经元实时发送信号的方式。

现在，SpiNNaker 能够建模达到人脑百分之一的比例，是人脑的第一个低功耗、大规模数字模型。有了它，研究人员将能够精确地模拟脑区，并且测试有关大脑工作的假说。

SpiNNaker 是斥资 10 亿欧元打造的欧洲人脑计划的一部分。欧洲人脑计划联合了 100 多所高校、企业研究院和其他科研机构，覆盖从神经科学、计算科学和脑科学相关医药领域，一起通力打造信息和通信技术为基础的研究基础设施。

团队希望从 SpiNNaker 获得的洞见能够帮助他们开发强有力的工具，应对抑郁症、阿尔茨海默氏症等脑相关的疾病。此外，他们还希望相关信息能够帮助他们创建一个超快且低能耗的下一代芯片。

    能量是关键  

能量在这里又一次成了关键，也是 Furber 和他的团队想要揭开大脑秘密的关键之一。为何大脑能够利用如此少的能量，进行如此强大的计算？

“人脑大约以 20——25 瓦的能量运行，和节能灯一样。”Furber 说，现在的技术完全无法达到这一点。“对于一个与大脑等比例的计算模型，消耗的能量大概在几十兆瓦。”

“在可以预见的未来，你根本无法把这样一个系统安装到可以移动、说话的机器人里面——你得在里面修一座核电站才能让计算机运行。”

“在开发原始 ARM 芯片和 SpiNNaker 的过程中有很多可以类比的地方，两者都消耗不到一瓦特的电量，两者都装在塑料外包装里。两者的设计都由简单这一条基准线主导，虽然在规模上不可同日而语。”

让我们用 ARM 有限公司的 CEO Mike Muller 的话做结束语，他说：“Steve 是 ARM 家庭的一员，这个项目是与他和曼彻斯特大学合作绝好的方式，也是 ARM 促进英国科研世界领先的绝好手段。”

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