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英特爾神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)Pohoiki Beach,在研究試驗(yàn)中取得突破性成果

英特爾
2019-07-16 23:47 7118

北京2019年7月16日 /美通社/ -- 英特爾今天宣布,代號(hào)為“Pohoiki Beach”的800萬神經(jīng)元神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)已經(jīng)可以供廣大研究人員使用,它包含64塊Loihi研究芯片。通過Pohoiki Beach,研究人員可以利用英特爾的Loihi研究芯片開展實(shí)驗(yàn),該芯片受到大腦啟發(fā),將生物大腦原理應(yīng)用于計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)。在稀疏編碼、圖搜索和約束滿足問題等專業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域,Loihi能讓用戶以千倍于CPU的速度和萬倍于CPU的效率處理信息。 

英特爾神經(jīng)擬態(tài)研究芯片Loihi特寫鏡頭。英特爾最新的神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)Pohoiki Beach由64塊Loihi芯片組成。
英特爾神經(jīng)擬態(tài)研究芯片Loihi特寫鏡頭。英特爾最新的神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)Pohoiki Beach由64塊Loihi芯片組成。

 “早些時(shí)候,我們對(duì)Loihi進(jìn)行了擴(kuò)展,以創(chuàng)建更強(qiáng)大的神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)。我們對(duì)這項(xiàng)工作取得的初步成果倍感振奮。Pohoiki Beach現(xiàn)在可供60多個(gè)生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴使用,他們將利用這個(gè)專業(yè)化系統(tǒng)去解決復(fù)雜的計(jì)算密集型問題?!?br />——英特爾研究院院長Rich Uhlig

英特爾研究院院長Rich Uhlig手持一塊英特爾Nahuku基板,每塊基板包含8到32塊英特爾Loihi神經(jīng)擬態(tài)芯片。英特爾最新的神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)Pohoiki Beach由多塊Nahuku基板組成,含64塊Loihi芯片。
英特爾研究院院長Rich Uhlig手持一塊英特爾Nahuku基板,每塊基板包含8到32塊英特爾Loihi神經(jīng)擬態(tài)芯片。英特爾最新的神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)Pohoiki Beach由多塊Nahuku基板組成,含64塊Loihi芯片。

重要意義:引入Pohoiki Beach后,研究人員能夠高效擴(kuò)展新型神經(jīng)啟發(fā)式算法——例如稀疏編碼、同步定位和建圖(SLAM)以及路徑規(guī)劃,這些算法能夠根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和調(diào)整。Pohoiki Beach是英特爾神經(jīng)擬態(tài)研究工作的重要里程碑,它為英特爾研究院在今年晚些時(shí)候?qū)⒃摷軜?gòu)擴(kuò)展到1億個(gè)神經(jīng)元的計(jì)劃奠定了基礎(chǔ)。

獨(dú)特之處:要想根據(jù)摩爾定律不斷降低功耗并提升性能,需要不僅僅持續(xù)微縮制程節(jié)點(diǎn)。隨著復(fù)雜的新型計(jì)算工作負(fù)載成為常態(tài),人們?cè)絹碓叫枰獮樘囟ǖ膽?yīng)用設(shè)計(jì)專用架構(gòu)。

從Pohoiki Beach神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)中,我們可以看到專用架構(gòu)能為新興應(yīng)用帶來諸多益處,這些新興應(yīng)用包括一些很難由物聯(lián)網(wǎng)(IoT)和自主設(shè)備支持的困難的計(jì)算問題。利用這種不同于通用計(jì)算技術(shù)的專用系統(tǒng),有望在現(xiàn)實(shí)世界的眾多應(yīng)用領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)呈數(shù)量級(jí)的速度與效率提升,比如自動(dòng)駕駛汽車、智能家居、網(wǎng)絡(luò)安全等領(lǐng)域。

英特爾Nahuku基板特寫鏡頭,每塊基板包含8到32塊英特爾Loihi神經(jīng)擬態(tài)芯片。英特爾最新的神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)Pohoiki Beach由多塊Nahuku基板組成,含64塊Loihi芯片。
英特爾Nahuku基板特寫鏡頭,每塊基板包含8到32塊英特爾Loihi神經(jīng)擬態(tài)芯片。英特爾最新的神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)Pohoiki Beach由多塊Nahuku基板組成,含64塊Loihi芯片。

研究合作伙伴反饋:通過引入Pohoiki Beach,英特爾將支持全球生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴繼續(xù)開拓神經(jīng)啟發(fā)式算法研究的下一個(gè)前沿。 

例如,在本周的Telluride神經(jīng)擬態(tài)認(rèn)知工程研討會(huì)上,研究人員運(yùn)用Loihi系統(tǒng)解決神經(jīng)擬態(tài)工程的前沿挑戰(zhàn)。這些項(xiàng)目包括讓AMPRO假肢更具自適應(yīng)能力、用新興的事件相機(jī)進(jìn)行對(duì)象跟蹤、通過神經(jīng)擬態(tài)傳感控制實(shí)現(xiàn)桌面足球的自動(dòng)化操作、學(xué)習(xí)控制線性倒立擺,以及為iCub機(jī)器人的電子皮膚提供觸覺輸入。

除了來自Telluride的相關(guān)展示,其他研究合作伙伴已經(jīng)看到了Loihi帶來的巨大效益:

滑鐵盧大學(xué)教授、應(yīng)用大腦研究部聯(lián)合首席執(zhí)行官Chris Eliasmith表示:“與GPU相比,Loihi芯片運(yùn)行實(shí)時(shí)深度學(xué)習(xí)基準(zhǔn)的功耗降低了109倍,而與專用物聯(lián)網(wǎng)推理硬件相比,功耗則降低了5倍。一個(gè)更令人振奮的結(jié)果是,當(dāng)我們將網(wǎng)絡(luò)規(guī)模擴(kuò)大50倍時(shí),Loihi能夠保持實(shí)時(shí)性能表現(xiàn),功耗卻只增加了30%,物聯(lián)網(wǎng)硬件的功耗則增加了500%,而且無法保持實(shí)時(shí)性?!?/i>

 “借助Loihi,我們建立了一個(gè)可模擬大腦潛在神經(jīng)表征和行為的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。SLAM解決方案是作為網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的一種屬性出現(xiàn)的。我們對(duì)Loihi上運(yùn)行的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了基準(zhǔn)測(cè)試,發(fā)現(xiàn)其準(zhǔn)確性絲毫不亞于一種廣泛應(yīng)用于移動(dòng)機(jī)器人的在CPU上運(yùn)行的SLAM方法,但功耗卻僅為后者的百分之一”,羅格斯大學(xué)的Konstantinos Michmizos教授在介紹其實(shí)驗(yàn)室的SLAM研究結(jié)果時(shí)如是說,他將在11月的智能機(jī)器人和系統(tǒng)國際會(huì)議(IROS)上發(fā)表這些工作成果。 

下一步工作:2017年,英特爾推出首款神經(jīng)擬態(tài)研究芯片Loihi,在神經(jīng)擬態(tài)硬件的開發(fā)上邁出重要一步。2018年3月,英特爾神經(jīng)擬態(tài)研究社區(qū)(INRC)的建立,進(jìn)一步推動(dòng)了神經(jīng)擬態(tài)算法、軟件和應(yīng)用程序的開發(fā)。通過INRC,英特爾將其Loihi云系統(tǒng)以及基于Loihi的USB形狀的系統(tǒng)Kapoho Bay提供給研究人員,Kapoho Bay系統(tǒng)有力推動(dòng)了有關(guān)神經(jīng)擬態(tài)技術(shù)實(shí)際應(yīng)用的研究工作。 

Pohoiki Beach能為英特爾的研究合作伙伴提供更大的計(jì)算規(guī)模和更強(qiáng)的計(jì)算能力,將進(jìn)一步加快神經(jīng)擬態(tài)技術(shù)的進(jìn)展。 

圖中是一塊連接到Arria 10 FPGA開發(fā)工具包的英特爾Nahuku基板,每塊基板包含8到32塊英特爾Loihi神經(jīng)擬態(tài)芯片。英特爾最新的神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)Pohoiki Beach由多塊Nahuku基板組成,含64塊Loihi芯片。
圖中是一塊連接到Arria 10 FPGA開發(fā)工具包的英特爾Nahuku基板,每塊基板包含8到32塊英特爾Loihi神經(jīng)擬態(tài)芯片。英特爾最新的神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)Pohoiki Beach由多塊Nahuku基板組成,含64塊Loihi芯片。

今年晚些時(shí)候,英特爾將推出一款代號(hào)為“Pohoiki Springs”的Loihi系統(tǒng),該系統(tǒng)規(guī)模更大,并且建立在Pohoiki Beach架構(gòu)之上,將為擴(kuò)展型神經(jīng)擬態(tài)工作負(fù)載帶來前所未有的性能和效率。 

英特爾的工程師指出,來自這些研究系統(tǒng)的測(cè)量數(shù)據(jù)有望量化神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算方法能夠帶來的增益,并指明最適合這項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域。這項(xiàng)研究為神經(jīng)擬態(tài)技術(shù)的最終商業(yè)化鋪平了道路。

消息來源:英特爾
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