曼徹斯特大學(xué)正在從臺灣得到最多一百萬個特制的ARM處理器核心，將在名為“U.K. Chips”(英國芯片)的研究項(xiàng)目中用于建造一個大規(guī)模并行計算機(jī)“SpiNNaker”(Spiking Neural Network Architecture/尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu))，試圖模擬人類大腦的工作方式。

SpiNNaker是曼徹斯特、南安普頓、劍橋、謝菲爾德等地多所大學(xué)和企業(yè)機(jī)構(gòu)聯(lián)合發(fā)起的項(xiàng)目，并得到了500萬英鎊(人民幣近5000萬元)的政府投資。負(fù)責(zé)領(lǐng)銜的是曼徹斯特大學(xué)教授Steve Furber，從事人腦功能與架構(gòu)研究很多年，同時也是ARM處理器核心鼻祖Acorn RISC Machine的聯(lián)合設(shè)計師之一。

在這一項(xiàng)目2005年獲得批準(zhǔn)之后，ARM公司也立即投入了大力支持，向科研團(tuán)隊提供了處理器和物理IP。

人腦中有大約1000億個神經(jīng)元和多達(dá)1000萬億個連接，即使是一百萬顆處理器也只能模擬人腦的1％。神經(jīng)元彼此通過模擬電子尖峰脈沖的方式傳遞信息，SpiNNaker則利用描述數(shù)據(jù)包的方式模擬，并建立虛擬神經(jīng)元。使用封包的電子數(shù)據(jù)意味著SpiNNaker能夠以更少的物理連接像人腦那樣快速傳遞尖峰脈沖。

我們知道，幾乎所有現(xiàn)代計算機(jī)都擁有一個中央計時器，負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)同步所有的三極管、門電路和其它所有CPU零部件，但是大腦卻沒有這樣的計時器，SpiNNaker系統(tǒng)也同樣沒有。

這就意味著，信號的發(fā)出和接收不會經(jīng)過任何時間同步，這些信號將會相互干擾，輸出結(jié)果也會隨著數(shù)百萬微小的隨機(jī)變化因素而發(fā)生改變。這聽起來似乎會造成混亂，對于數(shù)學(xué)計算等對精度要求很高的任務(wù)來說也確實(shí)如此，但是對于那些模糊運(yùn)算任務(wù)，比如你何時該松開手以便丟出一個球，或者用哪個詞來作為一句句子的結(jié)尾，這一系統(tǒng)就能從容應(yīng)付，畢竟大腦在處理這類任務(wù)時不會被要求要將計算結(jié)果精確到小數(shù)點(diǎn)后10位，人腦更像是一個混沌系統(tǒng)。

Furber的團(tuán)隊早在2009年就設(shè)計了一種測試芯片，而最新的方案每個物理Die上都整合了多達(dá)18個ARM處理器核心和一個用于路由節(jié)點(diǎn)互聯(lián)的通信層，以及55個32KB SRAM內(nèi)存塊，與每顆處理器相伴的則是是由美光提供的1Gb DDR SDRAM內(nèi)存，頻率166MHz。這種處理器采用聯(lián)電130nm CMOS工藝制造，300-BGA封裝，尺寸19×19毫米，約有1億個晶體管。

Furber說：“我們正在進(jìn)行初期模擬試驗(yàn)，會在接下來的18個月內(nèi)逐漸擴(kuò)大規(guī)模。……我們知道人腦這個信息處理系統(tǒng)是如何工作的，也根本不需要。希望我們的機(jī)器能在這一道路上取得重大進(jìn)步?！?/p>

Furber的團(tuán)隊計劃在2013年年底之前完成所有的工作。