人体总功耗约70--300W,其中大脑功耗15--30W。
- 大脑CPU功能对应的功耗约10W,相当于主流笔电低压CPU如AMD锐龙7 5800U,但算力高1千倍以上。
- 大脑GPU功能对应的功耗<5W,能耗和主流手机高通骁龙888内置的Adreno 660相当,但算力高10万倍以上。
但是伴随着低功耗也有其劣势:
- 首先,人脑没有浮点运算,甚至没有计算,只有估计。人脑类似于模拟电路,所以没有高精度的浮点运算,基于生物系统极高度的不确定性,人脑只能低精度估计,我们自小训练出来的数学计算能力,是强行训练拟合计算流程,所以效率低到让人发指。
- 其次,动物和人都需要快速反应能力,所以必须有高速缓存,但受限于<100m/s的神经速度 ,人类能模拟出来的高速一级缓存极小,极大限制了大脑处理能力。
优势也是有的:
- 可反馈调整连接方式的高深度神经网络,带了了极大的可塑性,而长期自然选择让这一网络调优到极高程度,带来了极强的泛化潜力。
- 人脑超高并行高延迟的架构类似于GPU,能以极低功耗做到超强的图像分析能力。
总体而言,单说算力,人脑远强于同功率硅基芯片,毕竟人脑就是靠暴力堆算力来部分弥补精度不足和传导过慢。但高可塑性网络,结合几千年积累的先验知识,才是大脑起飞的终极助力。
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