第二代研究芯片采用了預生產(chǎn)版本的Intel 4制程工藝，可增長(cháng)至100萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元，并新增開(kāi)放軟件框架，以加速開(kāi)發(fā)者創(chuàng )新和商業(yè)化進(jìn)程
英特爾于2021年9月推出其第二代神經(jīng)擬態(tài)研究芯片Loihi 2，支持新型神經(jīng)啟發(fā)算法和應用，同時(shí)提供更快的處理能力，更大資源密度和更高能效。（圖片來(lái)源：英特爾公司） 今天，英特爾推出第二代神經(jīng)擬態(tài)研究芯片Loihi 2以及用于開(kāi)發(fā)神經(jīng)啟發(fā)應用的開(kāi)源軟件框架Lava，標志著(zhù)英特爾在先進(jìn)神經(jīng)擬態(tài)技術(shù)上不斷取得進(jìn)展。 英特爾神經(jīng)擬態(tài)計算實(shí)驗室總監 Mike Davies 表示：“Loihi 2和Lava軟件框架從多年來(lái)使用Loihi的合作研究項目中收獲洞察。第二代芯片極大地提高了神經(jīng)擬態(tài)處理的速度、可編程性和容量，擴大了在功耗和時(shí)延受限的智能計算應用上的用途。英特爾正在開(kāi)源Lava，以滿(mǎn)足在實(shí)踐中對軟件融合、基準測試和跨平臺合作的需求，并加快商業(yè)可行性的進(jìn)程�！� 神經(jīng)擬態(tài)計算借鑒了神經(jīng)系統科學(xué)取得的洞察，開(kāi)發(fā)出功能更類(lèi)似大腦的芯片，追求在一系列邊緣應用中實(shí)現能效、計算速度和學(xué)習效率的數量級提升，包括從視覺(jué)、語(yǔ)音和手勢識別到搜索檢索、機器人和約束優(yōu)化問(wèn)題。 迄今為止，英特爾及合作伙伴已展示了機械臂、應用神經(jīng)擬態(tài)芯片的人造皮膚和嗅覺(jué)傳感等應用。 關(guān)于Loihi 2：該款研究芯片整合了過(guò)去三年使用第一代研究芯片的收獲，并充分利用英特爾制程技術(shù)和異步時(shí)鐘設計模式的進(jìn)展。 • Loihi 2的進(jìn)步使該架構得以支持新型神經(jīng)啟發(fā)算法和應用，提供高達10倍的處理速度 ，實(shí)現每個(gè)芯片最多有 100 萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元的高達15倍的資源密度 ，并同時(shí)提高能效。得益于與英特爾技術(shù)開(kāi)發(fā)團隊的密切合作。Loihi 2采用了預生產(chǎn)版本的Intel 4制程節點(diǎn)，這凸顯出Intel 4制程工藝的良好進(jìn)展。與以往的制程技術(shù)相比，Intel 4制程節點(diǎn)采用的極紫外光刻（EUV）技術(shù)簡(jiǎn)化了布局設計規則，使Loihi 2的快速開(kāi)發(fā)成為可能。 • Lava軟件框架滿(mǎn)足了神經(jīng)擬態(tài)研究社區對通用軟件框架的需求。作為一個(gè)開(kāi)放、模塊化、可擴展的框架，Lava將允許研究人員和應用開(kāi)發(fā)人員在彼此取得的成果上進(jìn)一步開(kāi)發(fā)，并集中到一組通用的工具、方法和函數庫中。同時(shí)，Lava能夠在跨越傳統和神經(jīng)擬態(tài)處理器的異構架構上無(wú)縫運行，實(shí)現跨平臺執行以及與各種人工智能、神經(jīng)擬態(tài)和機器人框架的互操作性。開(kāi)發(fā)人員無(wú)需使用專(zhuān)門(mén)的神經(jīng)擬態(tài)硬件即可開(kāi)始構建神經(jīng)擬態(tài)應用，并且可以為L(cháng)ava代碼庫做出貢獻，包括將其移植到其他平臺上運行。 洛斯阿拉莫斯國家實(shí)驗室科學(xué)家Gerd J. Kunde提到：“洛斯阿拉莫斯國家實(shí)驗室的研究人員一直在使用Loihi神經(jīng)擬態(tài)平臺來(lái)研究量子計算與神經(jīng)擬態(tài)計算之間的權衡，并在芯片級上實(shí)現學(xué)習流程。這項研究顯示了脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和量子退火路徑在解決硬優(yōu)化問(wèn)題上一些激動(dòng)人心的等效性。除此之外，我們還證明了之前被認為無(wú)法在神經(jīng)擬態(tài)架構上實(shí)現的反向傳播算法（訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的基本構建模塊）可以在Loihi上高效地實(shí)現。我們的團隊很高興能夠借助Loihi 2芯片繼續進(jìn)行這項研究�！� 關(guān)鍵突破：Loihi 2和Lava為研究人員開(kāi)發(fā)并塑造新的神經(jīng)啟發(fā)應用提供了工具，用于實(shí)時(shí)處理、問(wèn)題解決、適應和學(xué)習。顯著(zhù)的技術(shù)亮點(diǎn)包括： • 更快、更通用的優(yōu)化：Loihi 2更出色的可編程性將幫助解決更廣泛的艱難優(yōu)化問(wèn)題，包括從邊緣到數據中心系統的實(shí)時(shí)優(yōu)化、規劃和決策。 • 持續學(xué)習和關(guān)聯(lián)學(xué)習的新方法：Loihi 2改進(jìn)了對高級學(xué)習方法的支持，包括了各種反向傳播算法（深度學(xué)習的主力算法）。這擴大了適應性和數據高效學(xué)習算法的范圍，使低功耗設備能支持這些在線(xiàn)學(xué)習算法。 • 可通過(guò)深度學(xué)習進(jìn)行訓練的新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )：Loihi 2中的完全可編程神經(jīng)元模型和廣泛的脈沖信息傳遞，為各種可在深度學(xué)習中進(jìn)行訓練的新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型打開(kāi)了大門(mén)。早期的評估表明，與在原始版本的Loihi上運行的標準深度網(wǎng)絡(luò )相比，在準確性沒(méi)有降低的情況下 ，Loihi 2 上每次推理的運算次數減少了 60 多倍。 • 與現實(shí)世界的機器人系統、傳統處理器和新型傳感器無(wú)縫集成：Loihi 2通過(guò)整合更快、更靈活和更標準的輸入/輸出接口，解決了Loihi中客觀(guān)存在的一處局限。Loihi 2芯片將支持以太網(wǎng)接口，與更廣泛的基于事件的視覺(jué)傳感器實(shí)現無(wú)膠合集成，同時(shí)Loihi 2芯片還擁有更大的網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò )。 |
