Intel'in Yeni Nöromorfik Yongaları Normal CPU'lardan 1,000 Kat Daha Hızlı

Intel'in Pohoiki Beach kod adlı yeni sistemi Las Vegas'taki Tüketici Elektroniği Fuarı'nda (CES) yer alacak. Cihaz, 64 Loihi araştırma çipinden üretildi ve amaç, öğrenme yeteneği ve enerji verimliliği açısından insan beynini simüle etmek. Bu nöromorfik çipler, beyindeki nöronların ve sinapsların çalışma şeklinin daha basit bir versiyonudur. 

Intel Labs genel müdürü Rich Uhlig, yeni teknoloji hakkında konuştu. 

"Daha güçlü nöromorfik sistemler oluşturmak için Loihi'yi ölçeklendirdiğimizde ortaya çıkan erken sonuçlardan etkilendik. Pohoiki Beach, artık bu özel sistemi karmaşık, bilgi işlem açısından yoğun sorunları çözmek için kullanacak olan 60'tan fazla ekosistem ortağının kullanımına sunulacak." 

Yeni AI nöromorfik çip, çok daha az güç kullanırken CPU ve GPU gibi normal işlemcilerden 1,000 kat daha hızlı veri işleme görevlerini gerçekleştirebilir. 

Beyin nöronlarına dayanma şekli tamamen yeni bir şey değil. Birçok AI algoritması, programlarında sinir ağlarını simüle eder. Görüntülerdeki nesneleri ve konuşmadaki sözcükleri tanımak için paralel işlemeyi kullanırlar. Yeni nöromorfik çipler, bu sinir ağlarını silikona yerleştiriyor. En iyi genel amaçlı yongalardan bazılarına göre daha az esnek ve güçlü olsalar da, belirli görevlerde uzmanlaştıklarında gerçekten performans gösterirler. Intel'in yeni AI çipi, genel işlemcilerden 10,000 kat daha verimlidir. Enerji açısından çok verimli olduklarından, teknoloji mobil cihazlar, araçlar, endüstriyel ekipman, siber güvenlik ve akıllı evler için ideal olacaktır. AI araştırmacıları, sistemi engebeli zemine daha iyi uyum sağlayabilmeleri için protez uzuvları iyileştirmek ve sürücüsüz arabaların kullanması için dijital haritalar oluşturmak gibi şeyler için kullanmaya çoktan başladılar. 

Applied Brain Research'ün eş CEO'su ve Waterloo Üniversitesi'nde profesör olan Chris Eliasmith, yeni teknolojiyi kullanan birkaç araştırmacıdan biridir. 

"Loihi çip ile gerçek zamanlı çalışan 109 kat daha düşük güç tüketimi gösterebildik. derin öğrenme bir GPU ile karşılaştırıldığında kıyaslama ve özel IoT arayüz donanımına kıyasla 5 kat daha düşük güç tüketimi…Daha da iyisi, ağı 50 kat büyüttüğümüz için Loihi gerçek zamanlı performans sonuçlarını koruyor ve yalnızca yüzde 30 daha fazla güç kullanırken, IoT donanım yüzde 500 daha fazla güç kullanıyor ve artık gerçek zamanlı değil," dedi Chris Eliasmith. 

Konstantinos Michmizos, Rutgers Üniversitesi'nde profesör ve laboratuvarı, Kasım ayında Uluslararası Akıllı Robotlar ve Sistemler Konferansı'nda (IROS) sunulacak olan SLAM ile çalışıyor. 

"Loihi, beynin temeldeki sinirsel temsillerini ve davranışını taklit eden ani bir sinir ağı gerçekleştirmemizi sağladı. SLAM çözümü, ağ yapısının bir özelliği olarak ortaya çıktı. Loihi tarafından işletilen ağı kıyasladık ve mobil robotlar için yaygın olarak kullanılan bir CPU tarafından çalıştırılan SLAM yönteminden 100 kat daha az enerji tüketirken eşit derecede doğru olduğunu gördük” dedi. 

Şu an itibariyle Pohoiki Sahili 8 milyon nöronlu bir sistem. Intel Labs başkanı Rich Uhlig, şirketin 100 yılı sonuna kadar 2019 milyon nöronu simüle edebilen bir sistem oluşturabileceğini düşünüyor. Bu yeni teknoloji, araştırmacılar tarafından çok çeşitli şeyler için kullanılabilecek. robot kollarının iyileştirilmesi gibi. Bu yeni gelişmeler ve araştırmalar, muhtemelen nöromorfik teknolojinin ticarileşmesine yol açacaktır. 

Şirkete göre, "Bu yılın sonlarında Intel, ölçeklendirilmiş nöromorfik iş yükleri için benzeri görülmemiş düzeyde performans ve verimlilik sağlamak üzere Pohoiki Beach mimarisi üzerine inşa edilecek olan Pohoiki Springs adlı daha da büyük bir Loihi sistemi tanıtacak."