日本东芝公司开发出一款可用于人工智能深度学习的脑型芯片。这款1.9毫米的脑型芯片，集成3.2万个像脑细胞一样的电子回路于一体，这些回路自带计算单元及配套的存储单元，可以并行处理大量连续模拟数据信号，对其中的数据特征进行学习，同一脑型芯片中众多回路协调起来，最终形成像脑神经回路一样的系统，完成人工智能所需的大量信息数据的复杂计算、处理和深度学习任务。

　　虽然该脑型芯片采用的是对连续模拟信号进行直接处理的方式，其局部计算精度低于对电气信号进行“0”和“1”数字化处理的现有芯片，但该脑型芯片能通过对大量连续模拟数据的深度学习，得出的结果并不比数字化芯片差。

　　理论上，脑型芯片的电能消耗仅是现有的处理器电能消耗的千分之一。

　　2014年IBM等曾经开发出一款脑型芯片，此次东芝发布的脑型芯片，使用了与IBM脑型芯片不同的结构方式，能耗更低，可以用1w的功率在1s时间内能完成约48.5万亿次计算。

　　以往，利用人工智能对大量数据进行深层学习时，需要用多台高性能计算机联动进行，即便是后来尝试采用的能够进行大量数据并行处理的图形处理器GPU，也很难将完整的人工智能计算系统装入简约化要求较高的监视摄像头、小型无人机、自动驾驶车辆等的内部，完成对现场收集信息的实时深度学习处理，而脑型芯片的出现则将使之成为可能。东芝公司打算在几年后使这款脑型芯片实用化。

　　来源：e医疗