清华大学计算机系张悠慧团队和精仪系施路平团队与合作者10月14日在《自然》杂志发表题为《一种类脑计算系统层次结构》的论文，首次提出“类脑计算完备性”以及软硬件去耦合的类脑计算系统层次结构，填补了这一领域的空白。这是一年多来，清华在类脑计算领域继“天机芯”和“多阵列忆阻器存算一体系统”之后于《自然》正刊发表的第三篇成果，也是计算机系以第一完成单位发表的首篇《自然》论文，目前，清华正在开发第三代“天机芯”以及新型类脑计算机。
近年来，类脑计算研究受到了越来越多的关注。类脑计算，是借鉴生物神经系统信息处理模式和结构的计算理论、体系结构、芯片设计以及应用模型与算法的总称。类脑计算处于起步阶段，国际上尚未形成公认的技术标准与方案。
与通用计算机的“图灵完备性”概念与“冯诺依曼”体系结构相对应，本次研究首次提出“类脑计算完备性”以及软硬件去耦合的类脑计算系统层次结构，通过理论论证与原型实验证明该类系统的硬件完备性与编译可行性，并扩展了类脑计算系统应用范围使之能支持通用计算。本次研究成果填补了完备性理论与相应系统层次结构方面的空白，利于自主掌握新型计算机系统核心技术。
现有类脑计算系统方面的研究多聚焦于具体芯片、工具链、应用和算法的创新实现，而对系统基础性问题，例如计算完备性、系统层次结构等思考不足，导致软硬件紧耦合、应用范围不明确等一系列问题。但从现有通用计算机的发展历史与设计方法论来看，完善的计算完备性与软硬件去耦合的层次结构是计算系统蓬勃发展的计算理论与系统结构基础。
为此，研究团队提出了“类脑计算完备性”(也称为神经形态完备性)概念——针对任意给定误差ϵ≥0和任意图灵可计算函数f(x)，如果一个计算系统可以实现函数 F(x) 使得 ‖F(x)-f(x)‖≤ϵ对所有合法的输入x均成立，那么该计算系统是类脑计算完备的。
“通俗来讲，‘完备性’可以回答系统能够完成什么、功能边界在哪里等问题。研究完备性，可以为软硬件系统的解耦合、划分不同研究领域间的任务分工与接口提供理论基础，我们的研究聚焦完备性理论研究，先回答基本的问题。”清华计算机系研究员张悠慧说。
相对于通用计算机，这一定义放松了对系统计算过程和精度的约束。团队进一步提出相应的类脑计算机层次结构和确保类脑计算完备性的硬件原语(相当于通用处理器的机器指令)来充分利用这一新完备性带来的优势。该结构具有三个层次：图灵完备的软件模型;类脑计算完备的硬件体系结构;位于两者之间的编译层;并设计构造性转化算法将任意图灵可计算函数转换为类脑计算完备硬件上的模型。
近年来，清华类脑计算研究中心提出了符合脑科学基本规律的新型类脑计算架构——异构融合的天机类脑计算芯片架构，可同时支持计算机科学和神经科学的神经网络模型，发挥它们各自的优势。目前“天机芯”已发展到第三代，为学界提供了一个发展人工通用智能的平台和思路，将促进人工通用智能研究、赋能各行各业。
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其中，第一代“天机芯”于2015年6月成功流片，该芯片首次将人工神经网络和脉冲神经网络进行异构融合，同时兼顾技术成熟并被广泛应用的深度学习模型与未来具有巨大前景的计算神经科学模型。
第二代“天机芯”即为发表于去年8月1日《自然》封面文章上的成果，具有高速度、高性能、低功耗的特点。
目前，中心正在开发第三代“天机芯”以及新型类脑计算机。而基于现有“天机芯”的天机类脑计算机是一款能够满足类脑智能应用需求的普适类脑计算系统，主要包括系统架构、类脑处理器单元、软件工具链、输入输出子系统、类脑计算机加载测试环境等，一代样机可以对36路异步视频输入进行1000 帧/秒的实时数据处理。
