发展人工通用智能有很多技术方向，其中计算机科学驱动的深度学习研究方向 (DNN) 和神经科学驱动的仿脑研究方向 (SNN) 是两个最主要的途径，学术界和产业界研发了相应的专用计算处理器，“网络加速器芯片”和“神经形态芯片”，掀起了一股人工智能芯片的热潮。目前，将两者融合的模式被认为是最佳解决方案之一。

　　灵汐科技研制的类脑计算芯片领启 KA200，实现了同时支持计算机科学和神经科学的神经网络模型，并支持两者融合的混合神经网络计算模型，开启了探索通用人工智能的新路径。

　　提名项目名称：类脑芯片领启 KA200

　　提名项目单位：北京灵汐科技有限公司、清华大学

　　作为首款具有通用编程能力的 SNN/ANN 深度融合的类脑计算芯片，领启 KA200 采用异构融合众核、存算一体的芯片架构，单芯片集成25万神经元和2500万突触（稠密模式），可扩展支持200万神经元和20亿突触的集成计算（稀疏模式）。KA200可高效支持卷积脉冲神经网络，支持新型类脑算法。此外，芯片针对神经网络的连接稀疏性、事件稀疏性，对脑仿真执行效率进行高度优化，较典型的冯诺依曼架构的芯片可实现百倍以上的计算效率提升。

　　基于“类脑计算完备性”的理论，灵汐科技还开发了类脑软件LynOS, 支持深度学习、高性能计算、机器学习和类脑计算等算法的高效图优化和全自动编译，支持多种算法模型的融合异构，实现应用算法的快速部署。此外，灵汐科技自主研发了面向深度脉冲神经网络的训练框架和脑仿真平台，支持多种类脑神经元模型、突触模型和在线学习机制，高效支持生物脑的脑神经元动力学模拟。

　　【技术指标】

　　神经元数目：25万

　　突触数目：2500万

　　能效比 ( 突触操作数 / 瓦 )：≥ 1TSops/W

　　扩展神经元数目：200万 @ 稀疏模式

　　扩展突触数目：20亿 @ 稀疏模式

　　内置视频和图片编解码器：480FPS@1080P

　　算力指标：16TFlops@FP16，32Tops@INT8

　　【产品特征 / 技术特点】

　　1. 全新架构特点

　　众核并行：集成 30个类脑计算核，各核可独立运行，支持矢量图计算。

　　存算一体：大规模片上分布式存储，计算存储融合，高带宽，算传并行。

　　多维互联：支持任意两个计算核之间的直接通信，支持一对多和多对一的广播模式。

　　2. 类脑软件 LynOS 特点

　　算法模型支持度广：支持深度学习模型（DNN）、类脑计算模型（SNN）以及二者融合的异构模型，支持任意SNN层和DNN层的混搭和组网，融合计算机科学的高精度和类脑计算的高能效优点。

　　控制流与数据流融合：采用众核预编译模式，支持数据驱动的众核控制模式和自动化物理映射，支持条件跳转、分支合并、事件触发等流水调度模式。

　　多层次多粒度协同工作：支持不同层次的、可延展的、多粒度的众核协同调度和控制。

　　来源 | 世界互联网大会官网