英国研究人员将在一个研究项目中连接100万颗ARM内核以模拟大脑的活动。这些芯片由曼彻斯特大学(Manchester University)设计，在台湾生产，组成大规模并行计算机SpiNNaker(Spiking Neural Network architecture,尖峰神经网络架构)。
这些专用的芯片基于旧的ARM指令集架构，上个月被送交学校并通过了功能性测试。
SpiNNaker是曼切斯特大学、南安普顿大学(Southampton)、剑桥大学、谢菲尔德大学(Sheffield)四所高校的联合项目，并得到来自政府的500万英镑(约合5200万人民币)资助。曼切斯特大学的Steve Furber教授已经从事了多年的大脑功能与结构研究，同时他也是Acorn
RISC Machine的联合设计师，该处理器就是现在的ARM处理器的前身。
Furber教授说：“小规模的模拟工作已经启动，我们将在接下来的18个月里扩大规模。”
研究人员介绍说大脑有大约1000亿神经元、1000万亿根连接。即便是曼切斯特大学开发的这台有100万颗ARM处理器内核组成的设备也只能模拟大约1%的大脑。
大脑中的神经元通过模拟的电尖峰脉冲传输信息。SpiNNaker通过描述数据包代替这些尖峰脉冲。神经元对这些尖峰脉冲的处理则通过在ARM处理器上运行的虚拟神经元进行模拟。这样的架构以及分组数字数据的使用意味着SpiNNaker在物理连接大大少于大脑的前提下实现同样的传输速度。
最初的测试芯片由Furber教授的团队在2009年开发。不过最新的实现是将18个ARM内核与一块存储芯片封装在一块裸片上，功耗大约为1W。该处理器由台湾UMC采用130nm CMOS工艺生产。Furber教授表示新处理器内含大约1亿个晶体管，不过其中大部分都属于裸片中的55个32kb SRAM区块。
配套的存储器裸片则是一颗1Gbit DDR SDRAM，由美光(Micron)生产，运行于166MHz频率。存储器裸片与SpiNNaker ARM裸片被封装在一起，采用300-BGA。
Furber教授在一份声明中说：“我们还不清楚大脑是怎样作为信息处理系统来运行，我们需要搞清楚它。我们希望新设备可以在这方面起到重要作用。”
ARM公司在2005年与研究人员接触后就开始支持SpiNNaker项目，为研究团队提供处理器和物理IP。
