活体脑细胞做成16核芯片，用Python就能编程

梦晨 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

首个

这项研究来自瑞士生物计算创业公司FinalSpark ，并且他们宣称：

这种生物处理器（bioprocessor）的功耗比传统数字处理器低100万倍 。

这些类脑器官是“活的”，已经做到能在系统中存活100天 。

基于生物处理器，他们还开发了类似云计算平台的Neuroplatform ，已向九家机构提供远程访问权限，另外还有36家大学课题组提出访问申请。

目前他们给教育机构的定价是：每个用户每月500美元。

在FinalSpark发表的相关论文里，还特别cue了一嘴大模型：

训练一个GPT-3，大约需要10Gwh，大约是一个欧洲公民一年所耗能量的6000倍 。

推理以LLaMa 65B为参考，每天仅用于文本生成就要消耗4500亿-6000亿焦耳的能量。

随着AI模型参数指数级增长，AI应用覆盖面也越来越广，能耗问题也越来越突出，靠GPU算力能持续下去吗？

事实上，大自然早已给出了最优雅的解决方案。

人脑约有860亿个活动的神经元，却仅消耗约20W的功率 ，相当于一块英伟达RTX4090显卡的4.4%。

换句话说，未来要想让大家实现“AI自由”，探索更节能计算范式非常重要，而且有紧迫性。

那么，这次的生物处理器新研究，带来哪些值得关注的成果？

“湿件”架构，用Python编程

这种生物计算的架构设想其实由来已久，被称为“湿件” （wetware）：是硬件、软件和生物学的混合体。

Neuroplatform提供的主要创新，是通过四个多电极阵列 (MEA) 来容纳活体组织类器官，即脑组织的3D细胞团。

这些类脑器官含有成熟的神经元、星形胶质细胞等多种细胞类型，具备一定的自发放电和可塑性。

每个MEA拥有四个类器官，通过用于刺激和记录的八个电极连接。数据通过数字-模拟转换器（Intan RHS 32控制器）来回传输，采样频率为30kHz，分辨率为16位。

到Neuroplatform平台这一层，还集成了精密的微流控装置、紫外光刺激模块、实时影像监测等模块，以及提供友好的Python编程接口，成为一个完整的类脑计算实验平台。

然而，要实现使用活体生物处理器进行计算，不仅需要开发出相关系统，还需要精确地与神经元群建立电连接，并找到一套不同于机器学习反向传播的“生物学习算法”。

基于Neuroplatform，研究者们开展了一系列初步实验。

比如他们发现，高频电刺激能诱导活动中心(Center of activity)在类脑器官表面发生迁移。这表明外界输入能在一定程度上重塑内在的神经环路。

又比如，多巴胺等神经递质的“光释放”，能通过闭环反馈增强特定刺激下的放电反应。暗示类脑组织或许能通过类似“操作性条件反射“的机制习得新的输入-输出映射。

论文中展示了这一实验相关的Python代码，仅用13行就能搞定。

△ time.sleep()亮了

Hinton、Friston两大牛都在搞

瑞士FinalSpark也不是唯一一家探索类脑组织生物计算的公司。

量子位之前也介绍过，澳大利亚Cortical Labs的“盘中之脑”，在像《黑客帝国》一般的虚拟环境中学会打乒乓球电子游戏。

去年，Cortical Labs获得李嘉诚旗下维港投资领投的一轮融资，总共筹集1000万美元。

与FinalSpark目前专注于教育科研领域不同，Cortical Labs已经有了商业合作伙伴：VERSES AI，将利用生物计算系统开发新颖算法。

△ Cortical Labs创始人兼CEO Hon Weng Chong

Cortical Labs背后支持者包括著名神经科学家Karl Friston ，该系统根据他颇受争议的自由能原理 （Free Energy Principle）设计。

Friston曾与AI教父Hinton 在英国伦敦大学学院与共事，两人是多年好友，他曾透露是Hinton让他相信“大脑是一种贝叶斯机器”。

有意思的是，而Hinton的一个最新研究方向可朽计算 （Mortal Computing）也是参考人脑工作方式。

但Hinton更多的是从理论角度思考这个问题，并未把实现途径限制在使用生物细胞。

除这个方向之外，Hinton在最近的访谈中也透露他支持“大模型不止是预测下一个token”，也认同OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever的“压缩即智能”观点。

你认为基于GPU的AI计算是可持续的么？生物计算最终能不能成为新的计算范式？欢迎在评论区聊聊。

论文地址：https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frai.2024.1376042/full

参考链接：[1]https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/worlds-first-bioprocessor-uses-16-human-brain-organoids-for-a-million-times-less-power-consumption-than-a-digital-chip[2]https://www.forbes.com/sites/zinnialee/2023/04/19/billionaire-li-ka-shing-backs-biocomputing-startup-that-takes-on-ai-with-lab-grown-brain-cells

芯片也能DIY，全球最大可编程芯片提供商来成都了

俗称“芯片”的集成电路（integrated circuit），被喻为国家的“工业粮食”，是所有整机设备的“心脏”。其中，位于产业链上游的IC设计环节至为关键。

9月17日，全球最大的可编程芯片（FPGA）厂商——Xilinx（赛灵思）技术日活动在成都高新区菁蓉汇举行，主要面向成都以及周边地区的集成电路类企业进行技术交流和分享。这也是该公司首次在成都举办大型技术日活动。

Xilinx（赛灵思）公司是全球第一的可编程逻辑平台提供商，总部位于美国加利福尼亚州圣何塞市，在全球拥有约4200名员工、4000多项专利和2万多家用户。赛灵思是FPGA、可编程SoC及ACAP（自适应计算加速平台）的发明者，利用其高度灵活的可编程芯片驱动着广泛的行业和技术的快速创新——从消费电子到汽车电子再到云端，通过灵活应变、万物智能的计算技术实现行业的快速创新。

记者了解到，所谓FPGA，即“现场可编程门阵列”（Field Programmable Gate Array），可帮助开发者在短时间内利用个人电脑实现特定功能芯片的设计。通俗一点讲，FPGA出现之前，所有集成电路都可被视作雕塑品，要雕刻一个成品，往往意味着浪费很多半成品和原料，这就是ASIC的制造。后来FPGA出现了，FPGA技术就是块橡皮泥，实现了什么硬件电路都能模仿，想捏成什么样随你，捏得不行，还可以重新再捏，这也是为什么FPGA被称为可编程。

在动手实验工作坊中，来自赛灵思的专家工程师手把手指导，帮助工程师们快速掌握定制化人工智能应用的开发，并部署到实际应用场景中。同时，赛灵思技术专家、工业市场经理还围绕与成都当地产业密切相关的工业物联网，视频传输方案等技术内容进行了交流。

活动现场的展示区还为客户演示了赛灵思最新的AI产品和成果，比如面向自动驾驶应用的图像识别深度学习解决方案和面向视频监控应用的单芯片8通道AI解决方案；针对大数据应用加速的Alveo加速卡演示；面向工业物联网行业用户的超低延时高清视频传输解决方案、低成本MIPI解决方案和时间敏感网络解决方案……

“成都是‘一带一路’重要节点和南方丝绸之路的起点，同时以‘菁蓉汇’为代表的‘创业天府’行动也有着广泛的影响力。”赛灵思大中华区销售副总裁唐晓蕾表示，“希望能通过我们领先的软件框架、硬件平台，以及对应的技术培训、创业支持、创新生态以及赛灵思全球的市场渠道，为成都及周边的地区面向人工智能、大数据、5G、自动驾驶、工业物联网等领域创新企业服务，助力成都电子信息产业蓄势腾飞。”

红星新闻记者 叶燕

编辑 周霖

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