DeepTech深科技：前所未有：1亿神经元计算系统诞生，半导体巨头新一代计算版图初现( 二 )
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图丨强调存算一体的神经拟态芯片架构（来源：英特尔）2017 年 ， 作为英特尔研究院的一个研究课题 ， 英特尔开发了代号为 Loihi 的第一款自主学习神经拟态芯片 ， 在神经拟态硬件的开发上迈出一步 。
英特尔的 Loihi 神经拟态芯片把训练和推理整合到一个芯片上 ， 并实现了计算和存储功能的整合：单芯片中的 128 个小核各包含 1000 个神经元硬件设计架构 ， 模拟多个“逻辑神经元” ， 支持多种学习模式的可扩展的片上学习能力 ， 实现多种不同的神经网络突破 。 Loihi 的名字其实取自于夏威夷海底的一座不断喷发的活火山 ， 每一次喷发都会扩大夏威夷岛的范围 ， 英特尔将芯片取名 Loihi ， 就是希望其能够通过不断的自我学习 ， 可以提供更加强大的人工智能的能力 。
因为模拟了大脑根据环境的各种反馈来学习如何操作的运作方式 ， Loihi 在能耗上非常节能 ， 采用一种新颖的 “异步脉冲” 的方式来计算 ， 利用了可根据时间调节的脉冲和可塑触突 。 资料显示 ， 与训练人工智能系统的通用计算芯片相比 ， Loihi 芯片的能效提升了 1000 倍 。
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图丨 Loihi 的其他两款计算系统围绕新生的计算产品 ， 生态的建设同样是一个重要事项 。 于是 ， 在 2018 年 ， 英特尔神经拟态研究社区（INRC）的建立 ， 希望进一步推动神经拟态算法、软件和应用程序的开发 。
到了 2019 年 ， 英特尔推出 Pohoiki Beach ， 包含 64 块 Loihi 研究芯片 ， 拥有 800 万神经元 ， 能够提供更大的计算规模和更强的计算能力 。 目前 Pohoiki Beach 已经可以供广大研究人员使用 。 通过 Pohoiki Beach ， 研究人员可以利用英特尔的 Loihi 研究芯片开展实验 。 在稀疏编码、图搜索、同步定位和建图（SLAM）、路径规划、约束满足问题等专业应用领域 ， Loihi 能让用户以千倍于 CPU 的速度和万倍于 CPU 的效率处理信息 。
Pohoiki Beach 是英特尔神经拟态研究工作的重要里程碑 ， 它为英特尔研究院将该架构扩展到 1 亿个神经元的计划奠定了基础 。
直至今天 ， 这个计划终于实现 ， 英特尔正式推出 “Pohoiki Springs” 的 Loihi 系统 。
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图丨就在几天前 ， 基于 Loihi 的机器嗅觉系统还登上了 Nature Machine Intelligence（来源：英特尔）英特尔和 INRC 研究人员一直在对外展示 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 ， 英特尔相信 ， 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 。
英特尔介绍 ， 目前正为 Loihi 开发的颇具前景且高度可扩展算法示例包括：
- 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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