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Intel|英特尔下一个时代的“CPU”：10倍以上性能提升，1000倍能耗降低( 三 )


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此前，想要使用神经拟态芯片，都需要从头开始开发软件，这就像每个人都在重新创造世界 。借鉴深度学习领域成功的TensorFlow和PyTorch，加上在神经拟态领域的经验和需求分析，英特尔专为神经拟态计算打造了开源软件框架Lava 。
Intel|英特尔下一个时代的“CPU”：10倍以上性能提升，1000倍能耗降低
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Mike强调，“我们不会把Lava作为英特尔的一个成品发布给全世界使用，但这确实是与外界合作的起点 。我们现在已经在GitHub上发布了这个软件框架，它借鉴了英特尔在这个领域观察到的东西，也借鉴了英特尔第一代软件开发获得的经验，也就是称之为NX软件开发工具包的NX SDK 。”
开源框架Lava有一个重要特性，无论是将应用程序的成分映射到传统的CPU或GPU上，还是将其分解成神经过程然后运行在神经拟态芯片上都可以 。
“在使用Loihi 2研究芯片时，仍然需要通过英特尔相关法律程序的批准，这对很多想要参与这项研究的人来说是一个障碍 。”Mike表示，“我们将为Lava提供一个开源许可证，这意味着开发人员可以自由进入并将这个框架移植到其他神经拟态芯片上 。这是关键的一步，能够扩大开源社区，并将所有这些探索神经拟态研究的不同方向的努力和付出汇集在一起，至少在软件层面，可以更快速地实现商用落地 。”
雷锋网(公众号：雷锋网)了解到，Lava使用的是Python语言，这在一定程度减轻了采用Lava的难度 。
“我想说的是，构建算法的方式，对于巨大的芯片来说是比学习编程语言而言更困难的障碍 。”Mike对雷锋网表示，“可以尝试轻松过渡到使用神经形态芯片，但我们认为最大的挑战还是当前编程所需要使用的特定语言 。在未来，我们或其他为Lava做出贡献的人可能会引入新的语言或特定领域的语言，因为很明显它可以提高生产力 。”
Intel|英特尔下一个时代的“CPU”：10倍以上性能提升，1000倍能耗降低
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写在最后
对于英特尔而言，全面的产品组合是其保持当下以及可见的未来竞争力的关键 。而对神经拟态计算和量子计算的探索，则关乎长远未来的技术领导力 。正如Mike所说，神经拟态计算的大规模商用还有很长一段路要走，但英特尔一旦商用神经拟态计算芯片，瞄准的是十亿美元的市场 。
也就是说，英特尔研究神经拟态计算和量子计算，瞄准的是下一个CPU/GPU级别的产品 。
Loihi已经取得的成果，以及如今宣布的Loihi2，不仅能够释放出其在先进计算领域的进展，更能通过Intel4制程将其现在的竞争力和未来的竞争力很好地连接在一起，共同展示英特尔的未来 。
【Intel|英特尔下一个时代的“CPU”：10倍以上性能提升，1000倍能耗降低】但在先进计算的探索中，除了需要实力，也需要运气 。


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