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)に出展される予定です。このデバイスは、64個のLoihi研究チップで構成されており、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を目的としています。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す。

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ました。

「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初期の結果に感銘を受けています。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、専門化されたシステムを使用して複雑で計算集中的な問題を解決することになります。」

新しいAIニューロモルフィックチップは、通常のプロセッサであるCPUやGPUよりも1,000倍高速でデータ解析タスクを実行できます。また、消費電力も大幅に削減できます。

脳のニューロンに基づいたこの方式は、まったく新しいものではありません。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ます。画像内のオブジェクトや音声内の単語を認識するために、並列処理を使用しています。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しています。最も優れた汎用チップよりも柔軟性とパワーが低いかもしれませんが、特定のタスクに特化すると非常に優秀に動作します。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倍も効率的です。エネルギー効率が高いため、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・ホームに最適です。AI研究者は、すでにこのシステムを使用して、プロテーセス・リムを改良して不均一な地面に適応させることや、自動運転車に使用するデジタル・マップを作成することなどに取り組んでいます。

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す。

「Loihiチップを使用して、実時間のディープ・ラーニングベンチマークを実行し、GPUと比較して109倍低い消費電力と、IoTインターフェース・ハードウェアと比較して5倍低い消費電力を実現しました。さらに、ネットワークを50倍にスケールアップすると、Loihiは実時間のパフォーマンスを維持し、消費電力は30パーセントだけ増加します。一方、IoTハードウェアは消費電力が500パーセント増加し、実時間ではなくなります」とChris Eliasmithは述べました。

Konstantinos Michmizosは、ラトガース大学の教授であり、彼の研究室はSLAMで作業しており、11月のInternational Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)で発表される予定です。

「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ました。SLAMソリューションは、ネットワークの構造の特性として現れました。Loihiで実行されたネットワークをベンチマークしてみたところ、広く使用されているCPUベースのSLAMメソッドと比較して、100倍低いエネルギー消費で同等の精度を達成したことがわかりました」と彼は述べました。

現在、Pohoiki Beachは、800万ニューロンのシステムです。インテル・ラボの責任者であるRich Uhligは、2019年末までに、100万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ます。この新しいテクノロジーは、ロボット・アームの改良など、幅広い用途で研究者によって使用されることになります。これら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可能性が高いです。

インテルによると、「今年後半に、Pohoiki Springsと呼ばれる、より大規模なLoihiシステムを導入する予定です。Pohoiki Beachのアーキテクチャを基にして、ニューロモルフィック・ワークロードのスケールアップに対して、前例のないパフォーマンスと効率性を提供することになります。」