[发明专利]混合计算系统和混合计算方法

说明书

本申请涉及一种混合计算系统和混合计算方法。所述系统包括计算机系统、类脑计算系统以及数据接口，所述计算机系统通过所述数据接口与所述类脑计算系统连接，所述计算机系统，用于对结构化、面向数值计算的智能任务进行数据处理；所述类脑计算系统，用于对非结构化、非形式化的任务进行数据处理；所述数据接口，用于实现所述计算机系统与所述类脑计算系统之间的数据转换及数据传输。采用本系统不仅可以处理形式化问题和结构化信息，还能处理非形式化问题和非结构化信息。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种混合计算系统和混合计算方法。

背景技术

随着大数据信息网络和智能移动设备的快速发展，产生了大量非结构化信息，随之而来对非形式化问题的高效处理需求逐渐增加。然而，传统的冯·诺依曼计算机采用二进制和程序存储的计算机架构，虽然具有强大的数值处理能力，但是，在处理非形式化问题时软件编程复杂度高甚至无法实现；另一方面，其存储器和处理器分离，由于采用总线通信以及同步串行等工作方式，在处理非结构化信息时能耗高且效率低。

类脑计算技术具有现有计算机架构无法比拟的并行计算、强鲁棒性、可塑性和容错性等特点，其内部的大量神经元通过一定的神经网络学习能呈现出丰富的网络处理能力。类脑计算系统采用分布式存储和并行协同处理的方式，只需定义基本的学习规则就能模拟出大脑的自适应学习过程，即不需要明确的软件编程就能处理一些复杂的非形式化问题。

然而，目前并没有能够同时兼容具有强大的数值处理能力的计算机系统和能够实现分布式存储及并行计算功能的类脑计算系统的解决方案。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够将传统的计算机技术与类脑计算技术结合起来，在提高计算性能的同时增强整个系统对于复杂、多模态问题的处理能力的混合计算系统和混合计算方法。

一种混合计算系统，所述系统包括计算机系统、类脑计算系统以及数据接口，所述计算机系统通过所述数据接口与所述类脑计算系统连接，

所述计算机系统，用于对结构化、面向数值计算的任务进行数据处理；

所述类脑计算系统，用于对非结构化、非形式化的智能任务进行数据处理；

所述数据接口，用于实现所述计算机系统与所述类脑计算系统之间的数据转换及数据传输。

在其中一个实施例中，所述类脑计算系统包括至少一个神经形态芯片集合以及外围电路，每一所述神经形态芯片集合包括至少一个神经形态芯片、至少一个数据转换装置以及至少一个输入/输出端口，每一所述输入端口至少响应一个所述输出端口，

所述神经形态芯片，用于接收非结构化、非形式化的输入数据并生成相应的输出数据；

所述数据转换装置，用于将所述输入数据转换为神经形态数据，并将所述神经形态数据封装在多个路由包中；

所述数据转换装置，还用于将多个所述路由包分发至所述神经形态芯片。

在其中一个实施例中，所述神经形态芯片包括多个神经形态处理器、多个路由器以及多个存储装置，

所述神经形态处理器，用于通过运算函数对所述输入数据进行处理并生成相应的输出数据；

所述路由器，用于实现多个所述神经形态处理器之间以及多个所述神经形态芯片之间的数据转发；

所述存储装置，用于存储神经元连接权重、神经元当前膜电位、芯片配置信息以及系统配置信息。

在其中一个实施例中，所述神经形态数据包括基于人工神经网络的数据、基于脉冲神经网络的脉冲数据以及基于生物神经元编码的数值-脉冲混合数据，

所述基于人工神经网络的数据为实数值，以路由包为单位，用于在所述类脑计算系统中实现认知和记忆；