英特尔将神经拟态研究系统扩展至1亿个神经元

2020年3月19日——本日，英特尔公布其最强盛的最新神经拟态研究体系Pohoiki Springs已筹备停当，将提供1亿个神经元的计较手段。英特尔将向英特尔神经拟态研究社区（INRC）的成员提供这一基于云的体系，以扩展其神经拟态事变来办理更大局限且更伟大的题目。

英特尔神经拟态计较尝试室主任Mike Davies先容称：“Pohoiki Springs将我们的Loihi神经拟态研究芯片扩展了750倍以上，同时以低于500瓦的功率运行。当前，一些事变负载在传统架构（包罗高机能计较HPC体系）上运行迟钝。而Pohoiki Springs体系则让我们的研究相助搭档可以或许试探加快处理赏罚这些事变负载的要领。”

Pohoiki Springs是一个数据中心机架式体系，是英特尔迄今为止开拓的最大局限的神经拟态计较体系。它将768块Loihi神经拟态研究芯片集成在5台尺度处事器巨细的机箱中。

图注：数据中心机架式体系Pohoiki Springs(资料来历: Tim Herman/英特尔公司)

Loihi处理赏罚器的计划思绪来历于人脑。与大脑一样，Loihi能用比传统处理赏罚器快1000倍的速率和高10000倍的服从处理赏罚特定要求的事变负载。Pohoiki Springs是扩展Loihi架构的下一步，可用于评估其办理AI题目以及一系列计较困难的潜力。英特尔研究职员以为，与当今最先辈的传统计较机对比，神经拟态体系拥有超等并行性和异步信号传输手段，可以在明明低落功耗的同时明显晋升机能。

在天然界中，纵然是一些最小的生物也能办理极为坚苦的计较题目。譬喻，尽量许多昆虫大脑的神经元数量远低于100万个，但它们却能及时视觉跟踪物体、导航和逃避障碍物。同样，英特尔最小的神经拟态体系Kapoho Bay由两个具有262000个神经元的Loihi芯片构成，支持各类及时边沿事变负载。英特尔和INRC研究职员展示了Loihi的各类手段，包罗及时辨认手势、行使新型人造皮肤阅读盲文、行使习得的视觉地标确定偏向，以及进修新的气息模式。全部这些成果都只必要耗损数十毫瓦的电能。到今朝为止，这些小局限示例表现出极好的可扩展性，当运行更大局限的题目时，Loihi比传统办理方案越发快速高效。这仿照了天然界中从昆虫大脑到人类大脑的可扩展性。

Pohoiki Springs拥有1亿个神经元，它将Loihi的神经容量增进到一个小型哺乳动物大脑的巨细，这是在向支持更大、更伟大的神经拟态事变负载的阶梯上迈出的重要一步。该体系为必要及时、动态的数据处理赏罚新要领的自主、互联的将来奠基了基本。

英特尔的Pohoiki Springs等神经拟态体系仍处于研究阶段，其计划目标并非代替传统的计较体系，而是为研究职员提供一个器材来开拓和表征新的神经开导算法，用于及时处理赏罚、题目办理、顺应和进修。INRC成员将行使英特尔Nx SDK和社区孝顺的软件组件，通过云会见在Pohoiki Springs上构建应用措施。

今朝正为Loihi开拓的远景极佳且高度可扩展算法示例包罗：

• 束缚满意：束缚满意题目在实际天下中无处不在，从数独游戏到航班调治，再到快递配送筹划。这必要对大量隐藏的办理方案举办评估，以找出一个或几个可以或许满意特定束缚的办理方案。Loihi可以通过高速并行试探多个差异的办理方案来加快办理此类题目。
• 搜刮图和模式：天天，人们城市在基于图的数据布局中举办搜刮，以找到最佳路径和细密匹配的模式，譬喻获取驾驶偏向或辨认人脸。Loihi已展示出快速辨认图中的最短路径和执行近似图像搜刮的手段。
• 优化题目：可对神经拟态架构举办编程，使其动态举动可以或许随时刻的推移对特定方针举办数学优化。此举动可应用于办理实际场景下的优化题目，譬喻最大化无线通讯信道的带宽，或分派股票投资组合，以在方针收益率下最小化风险。

关于神经拟态计较：传统的CPU和GPU等通用处理赏罚器出格善于人类难以完成的使命，如高精度的数学计较。但跟着技能的浸染和应用范畴都在不绝扩大，从自动化到人工智能，以及其他更多规模，越来越要求计较机的操纵模式趋向于人类，以便及时处理赏罚非布局化和有噪声的数据，并不绝地顺应变革。为应对这一挑衅，新的专用架构应运而生。

神经拟态计较是对计较机架构自下而上的彻底倾覆。其方针是应用神经科学的最新看法，来缔造浸染方法更相同于人脑的芯片而非传统计较机的芯片。神经拟态体系在硬件层面上复制了神经元组织、通讯和进修方法。英特尔以为Loihi和将来的神经拟态处理赏罚器将界说一种新的可编程计较模式，可满意天下对遍及型智能装备日益增添的需求。

（编辑：湖南网）

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