從浙江大學官方獲悉，近日，浙江大學聯合之江實驗室共同研制成功了我國首臺基于自主知識產權類腦芯片的類腦計算機（darwin mouse）。

據介紹，這臺類腦計算機包含792顆浙江大學研制的達爾文2代類腦芯片，支持1．2億脈沖神經元、近千億神經突觸，與小鼠大腦神經元數量規模相當，典型運行功耗只需要350－瓦，同時它也是目前國際上神經元規模最大的類腦計算機。

與此同時，團隊還研制了專門面向類腦計算機的操作系統——達爾文類腦操作系統（darwinos），實現對類腦計算機硬件資源的有效管理與調度，支撐類腦計算機的運行與應用。

目前的計算機都采用以數值計算見長的馮·諾依曼架構，也就是以數字加減乘除的方式來進行信息架構。

隨著摩爾定理逐漸失效，馮·諾依曼架構帶來的局限日益明顯，存儲墻、功耗墻、智能提升等問題，讓當前計算機發展面臨重大挑戰。

如何突破現有計算運行方式導致的計算機瓶頸？

全球科學家們再次將目光瞄準到模仿生物大腦這個最初的夢想，通過模擬人腦結構與運算機制來發展新的計算技術，以期實現高能效與高智能水平的計算。

2015年和2019年浙江大學分別研制成功達爾文1代和達爾文2代類腦計算芯片，用芯片去模擬大腦神經網絡的結構與功能機制，在圖像、視頻、自然語言的模糊處理中具有優勢。

而這次的成果是將792顆我國自主產權的達爾文2代類腦計算芯片集成在3臺1．6米高的標準服務器機箱中，形成了一臺強大的機架式類腦計算機。

項目研究骨干金孝飛介紹，每顆芯片上有15萬個神經元，每4顆芯片做成一塊板子，若干塊板子再連接起來成為一個模塊。這臺類腦計算機就是這樣像搭積木一樣搭起來。

目前，浙江大學與之江實驗室的科研人員基于darwin mouse類腦計算機已經實現了多種智能任務。

研究者將類腦計算機作為智能中樞，實現抗洪搶險場景下多個機器人的協同工作，涉及到語音識別、目標檢測、路徑規劃等多項智能任務的同時處理，以及機器人間的協同。

同時，還用類腦計算機模擬了多個不同腦區，建立了丘腦外側膝狀核的神經網絡模型，仿真了不同頻率閃動的視覺刺激時該腦區神經元的周期性反應；

借鑒海馬體神經環路結構和神經機制構建了學習－記憶融合模型，實現音樂、詩詞、謎語等的時序記憶功能；

實現了腦電信號的穩態視覺誘發電位實時解碼，可“意念”打字輸入。

浙江大學和之江實驗室研究員的目標是，希望隨著神經科學發展和類腦計算機的系統軟件、工具鏈及算法的成熟，有朝一日能夠讓類腦計算機像馮·諾依曼架構計算機一樣通用化，真正像大腦一樣高效工作，與馮·諾依曼架構并存與互補去解決不同的問題。

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