中国电子报、电子信息产业网@英特尔神经拟态研究系统达1亿个神经元计算力
英特尔宣布其最新神经拟态研究系统Pohoiki Springs可提供1亿个神经元的计算能力 。 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系统 ， 以扩展其神经拟态工作来解决更大规模且更复杂的问题 。
英特尔神经拟态计算实验室主任Mike Davies介绍称：“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 ， 一些工作负载在传统架构（包括高性能计算[HPC]系统）上运行缓慢 。 而Pohoiki Springs系统则让我们的研究合作伙伴能够探索加速处理这些工作负载的方法 。 ”
本文插图
Pohoiki Springs是一个数据中心机架式系统 ， 是英特尔迄今为止开发的最大规模的神经拟态计算系统 。 它将768块Loihi神经拟态研究芯片集成在5台标准服务器大小的机箱中 。
Loihi处理器的设计思路来源于人脑 。 与大脑一样 ， Loihi能用比传统处理器快1000倍的速度和高10000倍的效率处理特定要求的工作负载 。 Pohoiki Springs是扩展Loihi架构的下一步 ， 可用于评估其解决AI问题以及一系列计算难题的潜力 。 英特尔研究人员认为 ， 与当今最先进的传统计算机相比 ， 神经拟态系统拥有超级并行性和异步信号传输能力 ， 可以在明显降低功耗的同时显著提升性能 。
在自然界中 ， 即使是一些最小的生物也能解决极为困难的计算问题 。 例如 ， 尽管很多昆虫大脑的神经元数目远低于100万个 ， 但它们却能实时视觉跟踪物体、导航和躲避障碍物 。 同样 ， 英特尔最小的神经拟态系统Kapoho Bay由两个具有262,000个神经元的Loihi芯片组成 ， 支持各种实时边缘工作负载 。 英特尔和INRC研究人员展示了Loihi的各种能力 ， 包括实时识别手势、使用新型人造皮肤阅读盲文、使用习得的视觉地标确定方向 ， 以及学习新的气味模式 。 所有这些功能都只需要消耗数十毫瓦的电能 。 到目前为止 ， 这些小规模示例显示出极好的可扩展性 ， 当运行更大规模的问题时 ， Loihi比传统解决方案更加快速高效 。 这模仿了自然界中从昆虫大脑到人类大脑的可扩展性 。
【中国电子报、电子信息产业网@英特尔神经拟态研究系统达1亿个神经元计算力】Pohoiki Springs拥有1亿个神经元 ， 它将Loihi的神经容量增加到一个小型哺乳动物大脑的大小 ， 这是在向支持更大、更复杂的神经拟态工作负载的道路上迈出的重要一步 。 该系统为需要实时、动态的数据处理新方法的自主、互联的未来奠定了基础 。
英特尔的Pohoiki Springs等神经拟态系统仍处于研究阶段 ， 其设计目的并非取代传统的计算系统 ， 而是为研究人员提供一个工具来开发和表征新的神经启发算法 ， 用于实时处理、问题解决、适应和学习 。 INRC成员将使用英特尔Nx SDK和社区贡献的软件组件 ， 通过云访问在Pohoiki Springs上构建应用程序 。
目前正为Loihi开发的算法示例包括：
?约束满足：约束满足问题在现实世界中无处不在 ， 从数独游戏到航班调度 ， 再到快递配送规划 。 这需要对大量潜在的解决方案进行评估 ， 以找出一个或几个能够满足特定约束的解决方案 。 Loihi可以通过高速并行探索多个不同的解决方案来加速解决此类问题 。
?搜索图和模式：每天 ， 人们都会在基于图的数据结构中进行搜索 ， 以找到最佳路径和紧密匹配的模式 ， 例如获取驾驶方向或识别人脸 。 Loihi已展示出快速识别图中的最短路径和执行近似图像搜索的能力 。
?优化问题：可对神经拟态架构进行编程 ， 使其动态行为能够随时间的推移对特定目标进行数学优化 。 此行为可应用于解决现实场景下的优化问题 ， 例如最大化无线通信信道的带宽 ， 或分配股票投资组合 ， 以在目标收益率下最小化风险 。
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