IBM即将为联邦政府最高研究机构之一提供劳动地利维罗尔国家实验室的脑卒中的超级计算机的基础。在服务器架内输送是一个小的“刀片”，具有16个芯片，被称为Truenorth，并在人脑功能之后建模。

硅谷对人工智能乐观令人敬畏，主要是基于深入学习神经网络在解决大问题的进展。从谷歌到NVIDIA的公司希望他们将为自动驾驶汽车和其他棘手的问题提供AI智慧。在这种环境中，IBM一直在追求脑激发超级计算机的解决方案。主要好处是，这种筹码可能能够在较低频率下运行，并在更小的功率上获得更多的工作。

Truentorth芯片本身拥有超过54亿晶体管，今天大约是最先进的传统硅芯片。但是这种芯片的晶体管是CONPD作为一百万神经元，或相当于脑细胞，以及2.56亿突触或连接。它仅消耗大约70毫瓦的功率，或相当于助剂电池。Dharmendra S. Modha，Sanif的IBM Almaden研究中心脑卒中计算中心的IBM Clower和首席科学家Dharmendra S. Modha表示，这是一个数量级。LiverMore项目是一项新的计算机架构的重要测试，这些计算机架构可用于从单片机到具有数千芯片的系统。

“我们可以大量扩展，从一个芯片到一个非常大的系统，”Modha说。

以上：该系统有16个IBMTruenorph脑激发芯片。

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“劳伦斯利弗莫尔委托了一个扩大的脑卒中的超级计算机，这就是你在这里看的，”莫赫说。“我们的长期目标是在一个盒子里建造一个大脑，含有10亿个神经元，体积2升，消耗大约一个千瓦的力量。这是我们所在的长期轨迹。”

LiverMore Lab正在开展新一代超级计算机，可以在“ExaSGale”速度下，或者比现在最先进的Petaflop系统快50倍。IBM认为，基于脑的计算机可以在显着更少的电力和体积上运行。

回到2011年，当我仔细看看IBM的原型“脑芯片”时，公司有一个核心和256个神经元的原型。现在，每个芯片有100万神经元，256个核心和2.56亿突触。它在70毫瓦的电力上运行。它可以每秒提供46个Giga Synaptic操作。

每个Truentorth芯片都是一个16芯片系统板的一部分，其容纳在服务器刀片中。这就是IBM正在向劳伦斯利弗尔派遣的东西。该董事会的能力为1600万神经元，4,096个核心和40亿突触。16个芯片在2.5瓦的电力上运行，而整个板消耗了大约7瓦特。最终，IBM将用一堆这些服务器板填充整个机架，并为其客户提供想要构建扩展超级计算机的客户提供一堆机架。IBM目前与伊利欧罗尔合同为100万美元。据推测，如果一切都向前，更多的钱将会受到威胁。

“Truenorph筹码的美丽是你可以把一个人放进，它只是开始沟通”用它周围的筹码，所说的。“它在无需任何通信接口的情况下执行此操作。我们可以缩放它。“

Modha说，IBM已经在16芯片电脑刀片中展示了它的送到Livermore。IBM的工业设计团队创建了一个花哨的围栏，所以它看起来更像是“标志性”，就像科幻小说的东西，而不是典型的计算机硬件，IBM高级软件工程师表示典型的计算机硬件。

以上：Dharmendra Modha，IBM Almaden研究中心脑激发电脑研究的同伴和首席科学家。

芯片可以操作脑状神经网络，以处理复杂的认知任务 - 例如模式识别和集成的感官处理 - 比传统芯片更有效。这意味着自动驾驶汽车中的计算机可以利用特鲁氏码的数据中心分析自行车周围环境中的所有行人，汽车，自行车和其他物体。

Lawrence Livermore可能会使用该系统测试核武器而不让他们离开。新的计算能力可能对国家核安全管理局（NNSA）在网络安全，国家核威慑和不扩散的管制方面的核安全管理局（NNSA）特派团的重要性。NNSA的高级仿真和计算（ASC）程序将评估机器学习应用，以及深度学习算法和架构，并进行一般计算可行性研究。

该技术代表了由计算机架构师John Von Neumann推广的70岁计算机设计的根本偏离。在von neumann机器中，存储器和处理器通过称为总线的数据路径分隔并链接。多年来，Von Neumann机器通过在总线上以更高的速度发送越来越多的数据作为处理器和内存交互来获得更快的数据。但是计算机的速度通常受到那辆公共汽车的能力的限制，导致一些计算机科学家称之为“von neumann瓶颈”。

与人类大脑一起，记忆位于与处理器相同的地方 - 至少是基于我们目前对大脑如何工作的理解出现的方式。具有集成存储器的大脑处理器不会通过传统测量快速运行，仅在10赫兹，或者比今天的5个Gigahertz计算机处理器慢。但人类大脑并行地进行了很大的工作，在所有方向上发送信号并使大脑的神经元同时工作。因此，大脑在那些神经元之间的100亿个神经元和10万亿连接（突触）相当于巨大数量的计算能力。

IBM的较旧的Blue Gene超级计算机，传统的冯诺伊曼机器，有150万个处理器，但与人类大脑相比，它比实时速度慢3500倍。使用von neumann设计的假设超级计算机将消耗12个千兆瓦的权力来实现大脑可以做的事情。 Modha说，这是新加坡岛消费的力量。

以上：IBM Truentorth Chip有一百万神经元。

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IBM正在用其新的Truenorth筹码模拟大脑的架构，这些筹码最初是根据国防高级研究项目局（DARPA）和康奈尔大学的主持开发的。

这种新的计算单元或核心类似于大脑。它具有计算信息的“神经元”或数字处理器。它具有“突触”，这是学习和记忆的基础。它具有连接计算机组织的“轴突”或数据途径。

这项工作结合了超级计算，纳米技术和神经科学，以努力超越计算对感知。Modha说，在三家公司网站和多个国家的IBM研究中有大约35人在IBM研究中致力于IBM脑激发项目。要创建Truenorth周围的完整生态系统，IBM必须创建模拟器;编程语言;综合编程环境;算法库以及应用程序;固件;构成深度学习神经网络的工具;教学课程;和云启用。

Brian Van Essen是Lawrence Livermore国家实验室应用科学计算中心的计算机科学家，在接受VidtureBeat采访时表示，与IBM的合作开始于2014年秋季。

以上：Truentorth芯片可以与识别品牌等物体的神经网络一起使用。

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“我们正在寻找超越冯·诺伊曼处理器，因为我们走向Exascale，”他说。“我们对特鲁北的非常低功率方面非常兴奋。它是能源使用量级别的级别。“

Van Essen表示，他对AI社区周围的深度学习和神经网络感到兴奋。

“我们正在研究我们如何用Truenorth应用它，”他说。

他说，特鲁族的辨别模式和运行大规模模拟的能力非常有前途。

“这绝不是唯一一个在社区中实现模仿生物学的方法，”他说。“它仍然是平衡的数字逻辑设计，从大脑中启示。它是模仿行为，但它不是奴役的抄袭大脑。该方法允许IBM创建一个利用先进半导体设计技术的芯片。“

以上：IBM的Truenorth芯片可以辨别行人和其他物体之间的差异。

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