原创 人工智能的未来---FPGA（四）

四、 FPGA的物理结构早在1943年，神经生理学家Warren McCulloch和数学家Walter Pitts解释了神经元是如何数字化工作的，他们认为：大脑神经元的工作原理和电路的逻辑门是一样的。用精确的方式可以将神经元连接起来，以实现逻辑功能，可以把神经元想象成生物上的逻辑门，这样，我们可以大胆想象，大脑是由“and”，“or”等逻辑门及其他类的逻辑节点构成的，和数字逻辑相似。大有可能大脑的神经元就是这样工作的。虽然由于当时的条件所限，他们的理论只能归咎于一种设想。但他却表明，神经网络的逻辑电路化是可能的。现今，最适合的实验平台已经到来，那就是FPGA芯片。FPGA学名叫现场可编程门阵列。它可以将数字电路通过代码的方式进行描述，并通过器件综合的方法将其自动转化为可实现的硬件结构，通过烧写程序将此结构固化到芯片上。一个芯片可以反复烧写数千次。下文以Altera公司的Stratix系列为例，一片Straix芯片可集成80000个LE（基本单元），StraixII系列甚至可以达到180000个等效LE，每个LE包含一个四输入查找表（可看作两个两输入门），一个可编程触发器（用于时序电路）和一些辅助电路。同时具有数据存储器和十二个全局时钟。其内部结构为行列走线结构，行列线之间就是LAB块，一个LAB块包含10个LE。LAB LAB 局部互连线 局部互连线 局部互连线 M512RAM块 LAB LE LE LE LE ... 共10个 LAB内部结构 LAB与行列线结构图可以概括的说，大脑皮层的物理结构是由神经元构成了垂直柱，作为基本计算单位。垂直柱的并行工作机制实现了记忆――预测模型和特征序列检索。而FPGA是由LE作为基础单元。基础单元之间可以进行并行处理和时序逻辑。值得注意的是，我们并不需要在意FPGA中的物理结构与大脑新皮层的相似性有多高，因为现今的器件描述语言（如VHDL和Verilog HDL）和器件综合工具（如Altera公司的QuartusII软件）能够将逻辑结构自动转化为物理结构。我们只需要保证逻辑结构的相似就可以了。在此，只是为了说明，我们可以充分利用其物理结构的优势将所需的逻辑上的智能结构高效的转化为物理结构。总之，FPGA是人类有史以来制造出的最接近人脑的器件的一种。无论是计算机，还是机械设备都无法与之匹敌，它是实现人工智能的最理想的硬件环境。