但是在神經擬態計算機上的研發，並沒有停止，反而投入的力度逐年加大。
不僅僅智雲集團在搞，英特爾等部分企業也在搞，其中的英特爾比較早搞，前幾年還推出了所謂的第一代神經擬態晶片呢，只不過他們還是著急了些，弄出來的神經擬態晶片過於原始，沒啥實際用處，就匆匆忙忙推出來了。
所以自然也就沒有掀起什麼風浪來，更別提進行大規模運用了。
這種技術水平的神經擬態晶片，其實智雲集團老早就搞出來了，只是覺得技術過於原始，暫時沒啥用也就沒公佈而已。
神經擬態計算，這是模仿生物大腦的執行方式，而目前人類對生物大腦的研究其實還是比較處於非常原始的階段……在還沒有搞明白的基礎上想要模仿就變得非常困難了。
而神經擬態晶片沒能形成浪潮，其實還有一個很核心的因素那就是缺乏應用……或者說，科學家們還沒有找到一種可以高效發揮神經擬態計算的技術。
不像是傳統GPU，從深度學習開始，再到現在的多種人工智慧的訓練學習技術路線已經非常成熟……智雲集團所主導的GPU生態是非常完善的。
但是神經擬態計算，則是目前還沒有相應的應用技術……
這也是業界搞神經擬態計算也搞了不少年，但是沒傳出來什麼實際聲音的緣故……技術過於原始不說，而且還不知道該怎麼用！
但是今天，徐申學則是接到了智雲半導體旗下的神經擬態專案組的報告，說是搞出來了第三代神經擬態晶片，並且在報告中稱，最新研發成功的第六代神經擬態晶片已經具備了初步的實際應用價值……尤其是在人工智慧領域裡。
得到這個訊息後，徐申學也是直接到了邊上的大樓上的專案組，第一時間看到了這個第六代的神經擬態晶片。
智雲半導體的付正陽給徐申學介紹了專案的一些基本情況：“徐董，現在我們所看到的這枚晶片，就是我們的神經擬態計算專案組裡的最新成功，它已經是專案組來迭代了六次的產品！”
“晶片設計上，我們模仿了生物大腦的結構，設計出來了專屬的智腦6.0構架，並採用了我們集團最先進的五奈米工藝進行投產，該構架擁有512個神經元處理核心，每個核心擁有四萬個神經元，單枚晶片擁有兩千零四十八萬個神經元！”
“單純從硬體效能上來說，對比我們之前迭代的第五代技術有了大幅度的提升，之前的第五代技術裡，單枚晶片只256個神經元處理核心，每個核心只支援一萬個神經元，總支援神經元數量只有兩百五十六萬個！”
“而我們透過新的晶片構架以及更先進的晶片製造工藝，把神經元處理核心提升到了512個，更重要的是我們把每個神經元處理核心的支援神經元數量，從一萬個提升到了四萬個，這是個巨大的技術進步！”
“最終，我們就得到了這枚神經元數量達到兩千零四十八萬個的第六代神經擬態晶片。”
徐申學看著這枚晶片，這晶片的體積目測大概一百平方毫米左右，並不算大……也就比智雲S20Max手機上使用的S1103晶片略大一些！
從外觀上看上去，其實也和普通的晶片沒啥區別……但是徐申學確實知道，其內部結構和傳統的晶片是有巨大區別的。
一個重要特徵就是，這種晶片是自帶記憶體的，不需要依靠外部的記憶體來協助執行。
付正陽繼續道：“單枚晶片的算力還是不夠充足，所以我們設計了多枚晶片的設計構架，並利用了我們的先進3D封裝工藝，把一百二十枚晶片一起進行封裝，以此為晶片之間提供更大的通訊頻寬，最終我們得到這種更大體積的晶片：智腦6晶片！”
這個時候，徐申學就看到了一個體積相當大的晶片……這東西，就跟個大圓盤子一樣。
付正陽道：“我們的工程師使用一枚智腦6晶片，搭配其他輔助晶片，主機板組成一個基本的伺服器單元，再透過專門設計的通訊構架，把八個伺服器單元連線起來，就形成了一個神經擬態計算伺服器。”
“單個智腦6伺服器，可以提供一百九十六億六千零八十萬個神經元！”
“只要有五臺智腦伺服器連線起來，我們就能夠獲得九百八十三億個神經元，而這已經超過了人類大腦八百五十億個神經元。”
“如果透過這種智腦6伺服器組建伺服器叢集的話，我們就能夠獲得算力規模相當可觀的大規模神經擬態計算中心！”
“這種智腦算力中心，已經可以有效的執行我們的多種頂級人工智慧演算法，同樣也能夠執行一些比較普通的商用演算法，如YunAI以及GTAI！”
“除了硬體的技術進步外，更重要的是我們針對神經擬態計算模式，林安東教授親自操刀，設計開發了智腦系統的模糊低精度計算構架！”
這個時候，一旁的林安東教授也開口道：“我們研究院新開發的這一套模糊低精度計算構架，是一種模擬人類大腦執行模式，專門搭配神經擬態計算的演算法構架！”
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