Bộ vi xử lý thần kinh mới của Intel nhanh hơn 1.000 lần so với CPU thông thường

Hệ thống mới của Intel mang tên mã Pohoiki Beach sẽ được trưng bày tại Hội chợ Điện tử Tiêu dùng (CES) ở Las Vegas. Thiết bị này được xây dựng từ 64 chip nghiên cứu Loihi, và mục tiêu là để nó mô phỏng khả năng học tập và hiệu quả năng lượng của não bộ. Những bộ vi xử lý thần kinh này là phiên bản đơn giản hóa cách các nơ-ron và synap hoạt động trong não.

Rich Uhlig, giám đốc điều hành của Intel Labs, đã phát biểu về công nghệ mới này.

“Chúng tôi ấn tượng với những kết quả ban đầu khi chúng tôi mở rộng Loihi để tạo ra các hệ thống thần kinh mô phỏng mạnh mẽ hơn. Pohoiki Beach sẽ hiện có sẵn cho hơn 60 đối tác hệ sinh thái, những người sẽ sử dụng hệ thống chuyên dụng này để giải quyết các vấn đề phức tạp, đòi hỏi tính toán cao.”

Bộ vi xử lý thần kinh mới của Intel có thể thực hiện các nhiệm vụ xử lý dữ liệu nhanh hơn 1.000 lần so với các bộ xử lý thông thường như CPU và GPU, đồng thời sử dụng ít năng lượng hơn.

Cách nó dựa trên nơ-ron não không phải là điều gì đó hoàn toàn mới. Nhiều thuật toán AI mô phỏng mạng nơ-ron trong chương trình của chúng. Chúng sử dụng xử lý song song để nhận dạng đối tượng trong hình ảnh và từ trong lời nói. Những bộ vi xử lý thần kinh mới này đưa các mạng nơ-ron vào silicon. Mặc dù chúng ít linh hoạt và mạnh mẽ hơn so với một số bộ vi xử lý chung mục đích tốt nhất, nhưng chúng thực sự hoạt động khi được chuyên dụng cho các nhiệm vụ cụ thể. Bộ vi xử lý AI mới của Intel hiệu quả hơn 10.000 lần so với các bộ xử lý chung. Vì chúng tiết kiệm năng lượng như vậy, công nghệ này sẽ lý tưởng cho các thiết bị di động, phương tiện, thiết bị công nghiệp, an ninh mạng và nhà thông minh. Các nhà nghiên cứu AI đã bắt đầu sử dụng hệ thống này cho các việc như cải thiện chân tay giả để chúng có thể thích nghi tốt hơn với địa hình không đều, cũng như tạo ra bản đồ kỹ thuật số để được sử dụng bởi ô tô tự lái.

Chris Eliasmith, đồng CEO của Applied Brain Research và giáo sư tại Đại học Waterloo, là một trong những nhà nghiên cứu sử dụng công nghệ mới này.

“Với chip Loihi, chúng tôi đã có thể chứng minh mức tiêu thụ năng lượng thấp hơn 109 lần khi chạy một chuẩn mực học sâu thời gian thực so với GPU, và thấp hơn 5 lần so với phần cứng giao diện IoT chuyên dụng… Thậm chí tốt hơn, khi chúng tôi mở rộng mạng lên 50 lần, Loihi vẫn duy trì kết quả hiệu suất thời gian thực và chỉ sử dụng thêm 30 phần trăm năng lượng, trong khi phần cứng IoT sử dụng thêm 500 phần trăm năng lượng và không còn thời gian thực,” Chris Eliasmith nói.

Konstantinos Michmizos là giáo sư tại Đại học Rutgers, và phòng thí nghiệm của ông làm việc với SLAM sẽ được trình bày tại Hội nghị Quốc tế về Hệ thống Robot Thông minh (IROS) vào tháng 11.

“Loihi cho phép chúng tôi thực hiện một mạng nơ-ron xung nhịp mô phỏng các biểu diễn và hành vi nơ-ron cơ bản của não. Giải pháp SLAM xuất hiện như một thuộc tính của cấu trúc mạng. Chúng tôi đã đánh giá mạng chạy trên Loihi và phát hiện ra nó có độ chính xác tương đương trong khi tiêu thụ năng lượng thấp hơn 100 lần so với một phương pháp SLAM chạy trên CPU phổ biến cho robot di động,” ông nói.

Hiện tại, Pohoiki Beach là một hệ thống 8 triệu nơ-ron. Rich Uhlig, trưởng bộ phận Intel Labs, nghĩ rằng công ty sẽ có thể tạo ra một hệ thống có thể mô phỏng 100 triệu nơ-ron vào cuối năm 2019. Công nghệ mới này sẽ có thể được các nhà nghiên cứu sử dụng cho một loạt các việc như cải thiện cánh tay robot. Những phát triển và nghiên cứu mới này đang dẫn đến việc thương mại hóa công nghệ thần kinh mô phỏng.

Theo công ty, “Sau này trong năm, Intel sẽ giới thiệu một hệ thống Loihi lớn hơn tên là Pohoiki Springs, sẽ xây dựng trên kiến trúc Pohoiki Beach để cung cấp một mức độ hiệu suất và hiệu quả chưa từng có cho các khối lượng công việc thần kinh mô phỏng quy mô lớn.”