北航新闻网2月14日电（通讯员 李洪革）2022年伊始，北航电子信息工程学院李洪革教授类脑计算芯片团队提出了一种新的数字计算（有别于二进制、概率计算）——混合逻辑概率计算（Stochastic Computing，SC）。该思想被国际电路与系统会议ISCAS和IEEE权威期刊TVLSI等多位国际专家所认可并全文接收。评审专家表示：“the paper is nice and should be relevant and can even be influential。”

近几年，随着人工智能、深度学习的迅速发展，类脑计算逐渐成为学术界、产业界的另一个研究热点。早在1943年，心理学家提出人工神经元数学模型以来，人工智能始终依赖着数据计算、神经科学的发展，非二进制数为基础的计算范式将对类脑计算的发展起到决定性作用。

该方法利用混合逻辑多位流的期望值来取代传统概率计算，与传统单比特流相比，混合逻辑计算突破了传统SC长时延的制约，实现了低时延和低面积。实验证明了混合逻辑计算规则的合理性，使用该方法乘法器延迟降低了1/2m，且可达到零错误计算。对于8-bit输入数据，混合逻辑作为乘法器的面积效率是经典SC方法的11.3倍。凭借该技术方案，团队荣获全国研究生创芯大赛一等奖。该提案解决了传统概率计算大时延问题，在未来的类脑计算、人工智能、深度学习和信息处理等边缘计算产业将会产生深刻影响。

二进制逻辑是目前数据计算、信息传输的基础。在二进制逻辑（布尔代数）中，通常用0和1表示两个变量值中的一个。在计算N*N维的矩阵乘法时，每计算一个矢量元素将需要N2个加法和乘法，为了减小二进制计算的硬件资源消耗，一种有别于布尔逻辑的概率（逻辑）计算（Stochastic Computing，SC，或Stochastic Logic）在1969年由B. Gaines提出。对于概率计算，算术运算是借助于表示数据的逻辑电平的随机脉冲和不相关性来执行的，并且由其“高电平”所占的概率来决定。也就是所发生的“高电平”脉冲的频率表示其概率值。即遵循古典概型伯努利所证实的“当试验次数愈来愈大时，频率接近概率”。概率计算已经在图像处理、通信、神经网络和深度学习中被使用。

北航电子信息工程学院类脑芯片教授李洪革表示：“尽管概率计算比二进制计算存在硬件消耗上有巨大优势，但其脉冲频率表示概率数值也带来较大的计算时延的问题。”基于此，团队提出了混合概率逻辑计算取代传统单比特流概率计算的思想。该团队提出了基于概率逻辑计算与二进制逻辑的混合逻辑计算机制，构造了混合逻辑计算机制的各计算电路模块（图a），讨论了基于混合逻辑计算的平均绝对误差（图b），构建了混合逻辑流的多核类脑计算网络加速器（图c）和芯片原型系统（图d）。2022年初，该论文及成果已被多位国际专家一致认可，并同时被国际电路与系统顶会ISCAS和IEEE权威期刊TVLSI全文接收。

北航电子信息工程学院类脑概率计算机理、电路模块和FPGA原型机

（审核：徐亚军）

编辑：贾爱平