高端光芯片华中科技大学（聚焦类脑计算芯片研究）
高端光芯片华中科技大学（聚焦类脑计算芯片研究）基于高精度Izhikevich脉冲神经元的可重构类脑网络处理单元65 nm工艺实现版图针对上述问题，王超研究员课题组提出了一种基于快速收敛CORDIC (FC-CORDIC)的高精度、高能效Izhikevich神经元设计方法学。通过将快速收敛策略推广到计算平方函数的线性系统CORDIC中，减少了冗余迭代和不必要计算，从而减少了累积误差和能量消耗。建立了神经元计算的误差传播模型，对主要误差进行分类、来源和精度影响的系统分析，创新地提出了参数调整误差补偿法和位宽扩展误差抑制法，有效减小了Izhikevich神经元电路的误差，打破了Izhikevich神经元电路设计的精度记录。(a) 生物神经元；以及Izhikevich神经元的主要脉冲发放波形：(b) tonic spiking；(c) tonic bursting；(d) phasic spiking；(e) phasic bursting。
近日，华中科技大学光学与电子信息学院博士生王继鹏、硕士生彭子旋在学院集成电路工程系王超研究员的指导下，设计了一款高精度、高能效的脉冲神经元电路，在类脑计算芯片研究领域取得重要进展。该项研究提出了仿生脉冲神经元电路的高效误差补偿和抑制方法，打破了国际学术界仿生脉冲物神经元电路设计的精度记录，并大幅度提高了神经元膜电位更新的能量效率。
相关成果以“A High-Accuracy and Energy-Efficient CORDIC based Izhikevich Neuron with Error Suppression and Compensation”为题，发表在国际生物医学电路与系统顶级期刊IEEE TBioCAS上。
华中科技大学为论文第一和通讯作者单位，王超老师为论文通讯作者，合作者包括华中大光学与电子信息学院余国义老师和南洋理工大学张坤翔研究员。这也是华中大光学与电子信息学院第一次由博士生以第一作者身份在IEEE TBioCAS上发表学术论文。
近年来，类脑计算/神经形态计算技术的不断发展，不仅促进了众多能量受限边缘计算应用场景的芯片研发，而且也在帮助人们探索大脑奥秘，为神经修复提供了非常有效的解决方案。神经元是生物神经系统的核心基本单元，能够感知环境的变化，将信息传递给其他的神经元，并指令集体做出反应。其神经信号传递的本质是膜电位脉冲，这可被理解为细胞编码的时间离散式脉冲信号，类似于计算机中的数字信号0 和1。
(a) 生物神经元；以及Izhikevich神经元的主要脉冲发放波形：(b) tonic spiking；(c) tonic bursting；(d) phasic spiking；(e) phasic bursting。
类脑芯片往往由数以百万计个神经元组成，而整个芯片的面积和功耗非常受限，单个神经元电路的资源开销和能量消耗都不宜过大。因此，如何在不额外增加硬件资源和能量消耗等性能参数的情况下尽可能地提高神经元电路的精度，取得精度-面积-能效之间的优化设计，是亟需解决的关键问题。
基于线性系统下传统CORDIC的平方计算：(a) 迭代过程；(b) 仿真波形与平方函数对比图
针对上述问题，王超研究员课题组提出了一种基于快速收敛CORDIC (FC-CORDIC)的高精度、高能效Izhikevich神经元设计方法学。通过将快速收敛策略推广到计算平方函数的线性系统CORDIC中，减少了冗余迭代和不必要计算，从而减少了累积误差和能量消耗。建立了神经元计算的误差传播模型，对主要误差进行分类、来源和精度影响的系统分析，创新地提出了参数调整误差补偿法和位宽扩展误差抑制法，有效减小了Izhikevich神经元电路的误差，打破了Izhikevich神经元电路设计的精度记录。
基于高精度Izhikevich脉冲神经元的可重构类脑网络处理单元65 nm工艺实现版图
王超研究员课题组所提基于FC-CORDIC的Izhikevich神经元已在ZYNQ-7000 ZedBoard FPGA评估板(xc7z020clg484)中实现。通过选择基于传统CORDIC的Izhikevich神经元设计作为基准来进行神经元电路性能评估。为了验证所提出的高精度、高能效Izhikevich神经元设计，实现了8种典型的脉冲波形图，其输入激励具有不同的特性。得益于FC-CORDIC、以及所提的误差补偿和抑制方法，与重新复现的目前最先进的神经元电路工作相比，所提高精度、高能效Izhikevich神经元电路将ERRT误差降低了93.0%，将NRMSD误差降低了75.8%，将计算延迟降低了41.4%，将处理能效提高了41.9%，并具有最佳的归一化FoM指标。
自2019年回国后，王超研究员所组建的低功耗与智能集成电路研究室团队，将类脑神经科学与集成电路芯片技术相结合，开拓了新型类脑芯片关键技术研究的交叉学科新方向，取得了一系列的重要研究进展，初步解决了类脑芯片精度不高、资源开销大、可靠性不好等关键难题。截至目前，其研究成果在TBioCAS、TCAS-I、NEWCAS、ICTA等国际核心期刊和知名会议上发表类脑计算芯片相关的学术论文4篇。该领域的研究工作得到了国家自然科学基金类脑神经网络芯片项目（61974053）和自主创新研究基金科研启动项目（2019kfyXJJS049）的资助。
王超教授所在的华中科技大学光学与电子信息学院经过60年发展，已经成为华中大规模最大、实力最雄厚的院系之一。学院承建三个一级学科，“光学工程”“电子科学与技术”和2020年新设的“集成电路科学与工程”。其中，一级学科“光学工程”和二级学科“微电子学与固体电子学”为国家重点学科，“光学工程”在第四轮学科评估中获批A 、入选国家“双一流”建设学科。
学科的建设和发展离不开强劲的科研实力的支撑。学院拥有强大的科研平台，对“武汉·中国光谷”乃至全国的光电子信息产业发展、科技成果转化产生了重要推动作用。学院现依托武汉光电国家研究中心，拥有激光加工国家工程研究中心、下一代互联网接入系统国家工程研究中心、国家集成电路产教融合创新平台等国家级科学基地等众多科研平台，为学院的科学研究保驾护航。
类脑计算研究蓬勃的发展态势，为构建“人造超级大脑”带来希望。一直以来，华中科技大学瞄准世界科技前沿，着力攻破“卡脖子”的关键核心技术，致力于发挥高水平研究型大学的重大科技突破策源地的作用，努力为科技进步和经济社会发展作出更大贡献。欢迎加入华中科技大学，一同探索科技前沿，体会科技魅力！
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素材来源：华中科技大学官网/官微、华中科技大学光学与电子信息学院官网/官微、人民日报
