Intels nye neuromorfe chipper er 1 000 ganger raskere enn vanlige CPU-er

Intels nye system med kodenavnet Pohoiki Beach vil være tilstede på Consumer Electronics Show (CES) i Las Vegas. Enheten er bygget av 64 Loihi-forskningschip, og målet er at det skal simulere menneskehjernen når det gjelder læreevne og energieffektivitet. Disse neuromorfe chipene er en enklere versjon av hvordan neuroner og synapser fungerer i hjernen.

Rich Uhlig, direktør for Intel (INTC ) Labs, snakket om den nye teknologien.

“Vi er imponert over de tidlige resultater som er demonstrert mens vi skalerer Loihi for å lage mer kraftfulle neuromorfe systemer. Pohoiki Beach vil nå være tilgjengelig for mer enn 60 økosystempartnere, som vil bruke dette spesialiserte systemet til å løse komplekse, beregningsintensive problemer.”

Den nye AI-neuromorfe chipen kan utføre data-krympende oppgaver 1 000 ganger raskere enn vanlige prosessorer som CPU-er og GPU-er, samtidig som den bruker mye mindre strøm.

Måten det er basert på hjernens neuroner er ikke noe helt nytt. Mange AI-algoritmer simulerer neurale nettverk i sine programmer. De bruker parallellprosesser for å gjenkjenne objekter i bilder og ord i tale. De nye neuromorfe chipene setter disse neurale nettverkene inn i silisium. Mens de er mindre fleksible og kraftfulle enn noen av de beste generelle chipene, utfører de svært godt når de er spesialisert for bestemte oppgaver. Den nye AI-chipen fra Intel er 10 000 ganger mer effektiv enn generelle prosessorer. Siden de er så energieffektive, vil teknologien være ideell for mobile enheter, kjøretøy, industriutstyr, cybersikkerhet og smarte hjem. AI-forskere har allerede begynt å bruke systemet til ting som å forbedre proteser så de kan tilpasse seg ujevn grunn, samt å lage digitale kart som kan brukes av selvkjørende biler.

Chris Eliasmith, med-CEO av Applied Brain Research og professor ved University of Waterloo, er en av flere forskere som bruker den nye teknologien.

“Med Loihi-chipen har vi kunnet demonstrere 109 ganger lavere strømforbruk når vi kjører en sanntids dypt læring-benchmark sammenlignet med en GPU, og 5 ganger lavere strømforbruk sammenlignet med spesialisert IoT-grensesnittshardware… Enda bedre, når vi skalerer nettverket opp med 50 ganger, beholder Loihi sanntidsytelse og bruker bare 30 prosent mer strøm, mens IoT-hardwaren bruker 500 prosent mer strøm og ikke lenger er sanntids,” sa Chris Eliasmith.

Konstantinos Michmizos er professor ved Rutgers University, og hans lab gjør arbeid med SLAM som vil bli presentert på den internasjonale konferansen om intelligente roboter og systemer (IROS) i november.

“Loihi tillot oss å realisere et spikende neuralt nettverk som imiterer hjernens underliggende neurale representasjoner og atferd. SLAM-løsningen oppstod som en egenskap av nettverkets struktur. Vi benchmarket Loihi-kjørt nettverk og fant det å være like nøyaktig mens det bruker 100 ganger mindre energi enn en vanlig CPU-drevet SLAM-metode for mobile roboter,” sa han.

For øyeblikket er Pohoiki Beach et system med 8 millioner neuroner. Rich Uhlig, sjef for Intel Labs, tror at selskapet vil kunne lage et system som kan simulere 100 millioner neuroner innen utgangen av 2019. Denne nye teknologien vil kunne brukes av forskere til en rekke ting, som forbedring av robotarm. Disse nye utviklingene og forskningene fører til hva som sannsynligvis vil bli kommersialiseringen av neuromorfe teknologi.

Ifølge selskapet, “Senere i år vil Intel introdusere et enda større Loihi-system kalt Pohoiki Springs, som vil bygge på Pohoiki Beach-arkitekturen for å levere en utenforliggende nivå av ytelse og effektivitet for skalerte opp neuromorfe arbeidsbyrder.”