インテルの新しいニューロモルフィックチップは、通常のCPUよりも1,000倍高速

インテルの新しいシステム「Pohoiki Beach」は、ラスベガスのConsumer Electronics Show（CES）に出展される。このデバイスは、64個のLoihi研究チップで構成されており、目標は、学習能力とエネルギー効率において人間の脳をシミュレートすることである。これらのニューロモルフィックチップは、脳内のニューロンとシナプスの機能を簡略化したバージョンである。

インテル・ラボのマネージング・ディレクターであるRich Uhligは、新しいテクノロジーについて話した。

「Loihiをスケールアップしてより強力なニューロモルフィックシステムを作成するという初期の結果に感銘を受けた。Pohoiki Beachは、今後60以上のエコシステム・パートナーに提供され、これらの専門システムを使用して複雑で計算量の大きい問題を解決することになる。」

新しいAIニューロモルフィックチップは、データ処理タスクを通常のプロセッサ（CPUやGPU）よりも1,000倍高速に実行でき、かつ非常に低い電力で動作する。

脳のニューロンに基づいたこのアプローチは、まったく新しいものではない。多くのAIアルゴリズムは、プログラム内でニューラルネットワークをシミュレートしている。画像内のオブジェクトや音声内の単語の認識に並列処理を使用する。新しいニューロモルフィックチップは、これらのニューラルネットワークをシリコンに実装する。汎用チップよりも柔軟性やパワーが低いものの、特定のタスクに特化した場合に優れたパフォーマンスを発揮する。インテルの新しいAIチップは、汎用プロセッサよりも10,000倍もエネルギー効率が高い。非常にエネルギー効率が高いので、このテクノロジーはモバイルデバイス、車両、産業用機器、サイバーセキュリティ、スマートホームに最適である。AI研究者はすでに、このシステムを使用して、義肢を改善して不均一な地面に適応できるようにしたり、自律走行車に使用されるデジタルマップを作成したりしている。

Applied Brain Researchの共同CEOであり、ウォータールー大学の教授であるChris Eliasmithは、この新しいテクノロジーを使用している研究者の一人である。

「Loihiチップを使用して、リアルタイムのディープラーニングベンチマークを実行した場合、GPUよりも109倍低い電力消費となり、IoTインターフェイス・ハードウェアよりも5倍低い電力消費となった…さらに、ネットワークを50倍にスケールアップした場合、Loihiはリアルタイムのパフォーマンスを維持し、電力消費量は30パーセントだけ増加したが、IoTハードウェアの消費量は500パーセント増加し、リアルタイムではなくなった」とChris Eliasmithは述べた。

Konstantinos Michmizosは、ラトガース大学の教授であり、彼の研究室はSLAM（Simultaneous Localization and Mapping）に関する研究を行っており、11月のInternational Conference on Intelligent Robots and Systems（IROS）で発表される。

「Loihiにより、脳の根本的なニューロン表現と動作を模倣するスパイキング・ニューラル・ネットワークを実現できた。SLAMソリューションは、ネットワーク構造の特性として現れた。Loihiで実行されたネットワークをベンチマークした結果、広く使用されているCPUベースのSLAM法と同等の精度を実現しながら、100倍低いエネルギー消費量となった」と彼は述べた。

現在、Pohoiki Beachは800万ニューロンのシステムである。インテル・ラボの責任者であるRich Uhligは、2019年末までに、1億ニューロンをシミュレートできるシステムを作成できることを期待している。この新しいテクノロジーは、ロボットアームの改善など、幅広い用途で研究者によって使用されることになる。この新しい開発と研究は、ニューロモルフィック・テクノロジーの商業化につながるだろう。

インテルによると、「今年の後半に、Pohoiki Beachアーキテクチャを基にしたより大規模なLoihiシステム『Pohoiki Springs』を導入する予定で、スケールアップされたニューロモルフィック・ワークロードに対して、前例のないパフォーマンスと効率を提供する」としている。