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[导读]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。

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1,000倍的速度和高10,000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。

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开发的前景极佳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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