今天，英特爾發(fā)布了第二代神經(jīng)擬態(tài)芯片 Loihi 2。

　　神經(jīng)擬態(tài)芯片是一種模擬生物神經(jīng)元的芯片。

　　與普通芯片不同的是，神經(jīng)擬態(tài)芯片的計(jì)算任務(wù)是由許多小單元進(jìn)行的，單元之間通過(guò)類似生物神經(jīng)的尖峰信號(hào)相互通信，并通過(guò)尖峰調(diào)整其行為。

　　目前，英特爾已經(jīng)將這種芯片用于機(jī)械臂、神經(jīng)擬態(tài)皮膚、機(jī)器嗅覺(jué)等場(chǎng)景。

　　2018 年初，英特爾推出了其首款神經(jīng)擬態(tài)芯片 Loihi，采用 14nm 制程。

　　英特爾表示，Loihi 2 是對(duì)第一代的重大升級(jí)，也是使用英特爾第一個(gè) EUV 工藝節(jié)點(diǎn) Intel 4 制造的芯片，意為等效于 4nm，實(shí)際為 7nm 工藝。

　　由于使用了全新工藝，Loihi 2 相比前代面積縮小了一半，但仍然包含 100 萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元，數(shù)量是前代的 8 倍，處理速度是前代的 10 倍。

　　Loihi 2 共有 128 個(gè)神經(jīng)擬態(tài)核心，這 128 個(gè)內(nèi)核每一個(gè)都有 192KB 的靈活內(nèi)存，每個(gè)神經(jīng)元可以根據(jù)模型分配多達(dá) 4096 個(gè)狀態(tài)，而之前的限制只有 24 個(gè)。

　　與普通的 CPU 和 GPU 不同，神經(jīng)擬態(tài)沒(méi)有外部?jī)?nèi)存。每個(gè)神經(jīng)元都有一小部分內(nèi)存供其專用。主要作用是分配給不同神經(jīng)元輸入的權(quán)重、最近活動(dòng)的緩存以及峰值發(fā)送到的所有其他神經(jīng)元的列表。

　　Loihi 2 可以根據(jù)用途選擇各種不同連接選項(xiàng)，這一點(diǎn)上有些類似于 FPGA。

　　除了硬件產(chǎn)品外，英特爾還發(fā)布了用于 Loihi 芯片的軟件，一個(gè)名為 Lava 的新開發(fā)框架。

　　該框架以及相關(guān)庫(kù)都用 Python 編寫，并在 GitHub 上開源，開發(fā)人員無(wú)需訪問(wèn)硬件即可為 Loihi 開發(fā)程序。

　　與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有何不同

　　生物神經(jīng)元包含樹突和軸突。

　　Loihi 芯片上執(zhí)行單元的一部分充當(dāng)“樹突”，根據(jù)過(guò)去行為的權(quán)重處理來(lái)自通信網(wǎng)絡(luò)的傳入信號(hào)。

　　然后它使用數(shù)學(xué)公式來(lái)確定活動(dòng)何時(shí)越過(guò)臨界閾值，并在超過(guò)臨界閾值時(shí)觸發(fā)其自身的尖峰信號(hào)。之后執(zhí)行單元的“軸突”查找與哪些其他執(zhí)行單元通信，并向每個(gè)執(zhí)行單元發(fā)送尖峰信號(hào)。

　　為何要研究這種類型芯片?神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算的倡導(dǎo)者認(rèn)為，這種方法更接近地模擬大腦功能的實(shí)際特征，例如大腦傳輸信號(hào)超高的能效比。

　　而研究深度學(xué)習(xí)學(xué)者，批評(píng)神經(jīng)形態(tài)方法沒(méi)有取得實(shí)際成果，像 ResNet 等深神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)上取得了巨大的成功。

　　Yann LeCun 曾在 2019 年的一次會(huì)議上駁斥了神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算方法。

　　雖然神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算的研究熱度遠(yuǎn)不及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但神經(jīng)擬態(tài)芯片的優(yōu)點(diǎn)在于其能效遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)處理器。

　　IBM 于 2014 年推出了 TrueNorth 芯片，盡管其運(yùn)行頻率只有幾 kHz，但它所模擬大腦尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的計(jì)算資源，只是傳統(tǒng)處理器的 0.0001%。

　　英特爾神經(jīng)形態(tài)計(jì)算實(shí)驗(yàn)室主任 Mike Davies 表示，Loihi 在某些特定工作負(fù)載上，可以比傳統(tǒng)處理器效率高出 2000 倍。

　　此外，神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算還能實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)行為。

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常善于識(shí)別訓(xùn)練過(guò)的事物，但不夠靈活，無(wú)法識(shí)別他們沒(méi)有訓(xùn)練的東西。Davies 曾展示了神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算根據(jù)視頻輸入學(xué)會(huì)識(shí)別新的手勢(shì)，同時(shí)不損壞之前訓(xùn)練的能力。

　　Davies 認(rèn)為，神經(jīng)擬態(tài)芯片在機(jī)器人學(xué)中有很多潛在的應(yīng)用。當(dāng)移動(dòng)機(jī)器人發(fā)現(xiàn)自己面臨新環(huán)境時(shí)，它們必須足夠靈活，以識(shí)別和適應(yīng)新環(huán)境。

特別提醒：本網(wǎng)信息來(lái)自于互聯(lián)網(wǎng)，目的在于傳遞更多信息，并不代表本網(wǎng)贊同其觀點(diǎn)。其原創(chuàng)性以及文中陳述文字和內(nèi)容未經(jīng)本站證實(shí)，對(duì)本文以及其中全部或者部分內(nèi)容、文字的真實(shí)性、完整性、及時(shí)性本站不作任何保證或承諾，并請(qǐng)自行核實(shí)相關(guān)內(nèi)容。本站不承擔(dān)此類作品侵權(quán)行為的直接責(zé)任及連帶責(zé)任。如若本網(wǎng)有任何內(nèi)容侵犯您的權(quán)益，請(qǐng)及時(shí)聯(lián)系我們，本站將會(huì)在24小時(shí)內(nèi)處理完畢。