Rain Neuromorphics在2019年間採用了台積電180奈米製程試產了基於其類比架構的測試晶片MN …

Rain Neuromorphics在2019年間採用了台積電180奈米製程試產了基於其類比架構的測試晶片MN3，也在2011年首次試產了結合公司自製軟硬架構的晶片。未來產品將能縮至40奈米，首代晶片將在2025年開始量產，支持影像及語音相關處理，且能耗將低於50瓦。美國AI晶片新創公司 Rain Neuromorphics 在A輪募資中成功募得美金250萬，投資者包含OpenAI共同創辦人兼執行長Sam Altman以及臉書創始工程師Jeff Rothschild。目前面對人工智慧(AI)時代的到來，主流的電腦設計架構又稱馮紐曼架構已逐漸面臨設計上的侷限。

圖/123RF

據了解， Rain Neuromorphics在軟硬整合上做出的突破有機會克服在類比硬體上運行神經網路的障礙。與邏輯晶片相比，利用全類比的晶片來進行AI訓練與推論可大幅減少功耗。雖然目前市面上已有ASIC晶片利用憶阻元件作為記憶體單元，並達到優於CPU和GPU的功耗，但其中的數位類比轉換器(DAC)與類比數位轉換器(ADC) 仍十分耗能。創立於2017，Rain推出的神經型態處理器結合了團隊開發出的平衡傳播訓練演算法與嶄新的類比晶片架構。

對此，從硬體層面來看，Rain設計的NPU試圖模擬人腦神經細胞：晶片的CMOS層可比擬神經元，而團隊利用可變電阻式記憶體作為憶阻元件(memristive)，也開始將其與源自NAND型快閃記憶體的垂直位線之結合，模擬神經細胞上面的軸突。此項突破也進而在硬體上實現了Bengio在2017年發明的平衡傳播演算法。Rain Neuromorphics 執行長Gordon Wilson在與「EETimes」的訪問中指出，當下神經型態演算主要基於棘波神經網路(Spiking Neural nNtworks，SNN)，但其性能還沒有勝過反向傳播模型。（記者／宋柏瑜）

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