Intel представляет нейроморфный чип Loihi 2, основанный на техпроцессе Intel 4

Сегодня Intel представила Loihi 2, свой нейроморфный исследовательский чип 2-го поколения, и Lava, программный фреймворк с открытым исходным кодом для разработки нейро-ориентированных приложений. Их появление свидетельствует о постоянном прогрессе Intel в развитии нейроморфных технологий.

«Loihi 2 и Lava копят информацию на протяжении многих лет совместных исследований. Наша интегральная схема 2-го поколения улучшает скорость, программируемость и мощность нейроморфной обработки, расширяя его возможности использования в интеллектуальных вычислительных приложениях с ограничениями по мощности и задержкам. Открытый исходный код Lava должен удовлетворить потребности в конвергенции программного обеспечения, сравнительном анализе и межплатформенном сотрудничестве в полевых условиях, а также для ускорения нашего продвижения к коммерческой жизнеспособности».

–Mike Davies, director of Intel’s Neuromorphic Computing Lab

Нейроморфные вычисления, основанные на выводах нейробиологии для создания микросхем, которые больше похожи на биологический мозг, стремятся обеспечить на порядок улучшение энергоэффективности, скорость вычисления и эффективность обучения в целом ряде периферийных приложений.

На сегодняшний день Intel и ее партнеры продемонстрировали такие области применения, как роботизированные руки, нейроморфная кожа и обонятельное зондирование.

О Loihi 2:  исследовательский чип объединяет уроки трех лет использования исследовательского чипа первого поколения и использует прогресс в технологических процессах Intel и методах асинхронного проектирования.

«Исследователи из Лос-Аламосской национальной лаборатории использовали нейроморфную платформу Loihi чтобы изучить компромиссы между квантовыми и нейроморфными вычислениями, а также чтобы реализовать процессы обучения на кристалле», - сказал доктор Герд Дж. Кунде, исследователь из Лос-Аламоса. «Это исследование показало захватывающую эквивалентность между нейронными сетями с пиками и подходами квантового отжига для решения сложных задач оптимизации. Ученые показали, что алгоритм обратного распространения ошибки, фундаментальный строительный блок для обучения нейронных сетей и ранее считавшийся невозможным для нейроморфных архитектур, может быть эффективно реализован на Loihi. Команда c большим удовольствием продолжит исследования с чипом Loihi 2».

О ключевых  достижениях: Loihi 2 и Lava дают разработчикам инструменты для разработки и описания новых нейро-ориентированных приложений для обработки в реальном времени, решения проблем, адаптации и обучения. Ниже приведены новые возможности:

• Более быстрая и более общая оптимизация:  большая программируемость Loihi 2 позволит поддерживать более широкий класс сложных задач оптимизации, включая оптимизацию в реальном времени, планирование и принятие решений от периферийных систем до систем центра обработки данных.
• Новые подходы к непрерывному и ассоциативному обучению: в  Loihi 2 улучшена поддержка передовых методов обучения, включая варианты обратного распространения ошибки, алгоритма рабочей лошадки глубокого обучения. Это расширяет возможности адаптации и алгоритмов обучения с эффективным использованием данных, которые могут поддерживаться маломощными форм-факторами, работающими в онлайн-настройках.
• Новые нейронные сети, обучаемые с помощью глубокого обучения:  полностью программируемые модели нейронов и обобщенные сообщения о всплесках в Loihi 2 открывают дверь к широкому спектру новых моделей нейронных сетей, которые можно обучить с помощью глубокого обучения. Ранние оценки предполагают сокращение числа операций для вывода на Loihi 2 более чем в 60 раз по сравнению со стандартными глубокими сетями, работающими на исходной Loihi, без потери точности. Loihi 2 устраняет практические ограничения предыдущей Loihi за счет включения более быстрых, гибких и стандартных интерфейсов ввода / вывода. Микросхемы Loihi 2 будут поддерживать интерфейсы Ethernet, бесклеевую интеграцию с более широким спектром датчиков технического зрения на основе событий и более крупные ячеистые сети на основе микросхем Loihi 2.
• Полная интеграция с реальными робототехническими системами, обычными процессорами и новыми датчиками:  Loihi 2 устраняет практические ограничения Loihi за счет включения более быстрых, гибких и стандартных интерфейсов ввода / вывода. Микросхемы Loihi 2 будут поддерживать интерфейсы Ethernet, бесклеевую интеграцию с более широким спектром датчиков технического зрения на основе событий и более крупные ячеистые сети на основе микросхем Loihi 2.

Сообщество Intel Neuromorphic Research Community (INRC) выросло до 150 членов, в том числе несколько новых участников в этом году, в том числе Ford, Технологический институт Джорджии, Юго-западный исследовательский институт (SwRI) и Teledyne-FLIR. Новые партнеры присоединяются к сильному сообществу научных, правительственных и промышленных партнеров, которые работают с Intel над продвижением вперед в реальном коммерческом использовании нейроморфных вычислений.

О пути к коммерциализации:  продвижение нейроморфных вычислений от лабораторных исследований к коммерчески жизнеспособной технологии - это трехстороннее усилие. Это требует постоянного итеративного улучшения нейроморфного оборудования в ответ на результаты алгоритмических и прикладных исследований; разработка общей кроссплатформенной программной среды, чтобы разработчики могли тестировать, интегрировать и улучшать лучшие алгоритмические идеи из разных групп; а также тесное сотрудничество между отраслями, академическими кругами и правительствами для создания богатой, продуктивной нейроморфной экосистемы для изучения вариантов коммерческого использования, которые предлагают краткосрочную ценность для бизнеса.

Сегодняшние возможности Intel охватывают все эти области, предоставляя новые инструменты в руки расширяющейся экосистемы нейроморфных исследователей, занятых переосмыслением вычислений с ее основ, чтобы обеспечить прорыв в интеллектуальной обработке информации.

Что дальше:  Intel в настоящее время предлагает две нейроморфные системы на основе Loihi 2 через облако Neuromorphic Research для вовлеченных членов INRC: Oheo Gulch, однокристальную систему для ранней оценки, и Kapoho Point, восьмичиповую систему, которая будет доступна в ближайшее время. Платформа Lava Software Framework доступна для  бесплатной загрузки на GitHub. Презентация и учебные материалы по Loihi 2 и Lava будут представлены на предстоящем мероприятии Intel Innovation в октябре.