英特尔的新型神经拟态芯片比普通 CPU 快 1,000 倍

英特尔代号为Pohoiki Beach的新系统将亮相拉斯维加斯消费电子展(CES)。该设备由 64 个 Loihi 研究芯片构建而成，目标是在学习能力和能源效率方面模拟人脑。这些神经形态芯片是大脑中神经元和突触功能方式的简单版本。 

英特尔实验室董事总经理 Rich Uhlig 谈到了这项新技术。 

“当我们扩展 Loihi 以创建更强大的神经形态系统时，所展示的早期结果给我们留下了深刻的印象。 Pohoiki Beach 现在将向 60 多个生态系统合作伙伴开放，他们将使用这个专门的系统来解决复杂的计算密集型问题。” 

新型 AI 神经形态芯片执行数据处理任务的速度比 CPU 和 GPU 等普通处理器快 1,000 倍，同时功耗却低得多。 

它基于大脑神经元的方式并不是全新的东西。 许多人工智能算法在其程序中模拟神经网络。 他们使用并行处理来识别图像中的对象和语音中的单词。 新的神经形态芯片将这些神经网络放入硅中。 虽然它们的灵活性和功能不如一些最好的通用芯片，但它们在专门处理特定任务时确实表现出色。 英特尔的新型人工智能芯片的效率是通用处理器的10,000倍。 由于它们非常节能，因此该技术将非常适合移动设备、车辆、工业设备、网络安全和智能家居。 人工智能研究人员已经开始将该系统用于改进假肢等方面，以便它们能够更好地适应不平坦的地面，以及创建供自动驾驶汽车使用的数字地图。 

应用脑研究联合首席执行官、滑铁卢大学教授克里斯·埃利亚史密斯 (Chris Eliasmith) 是使用这项新技术的几位研究人员之一。 

“使用 Loihi 芯片，我们已经能够证明运行实时应用程序时的功耗降低了 109 倍。 深入学习 与 GPU 相比，功耗降低了 5 倍……更好的是，当我们将网络扩展 50 倍时，Loihi 可以保持实时性能结果，并且仅使用 30% 的电量，而物联网硬件使用的电量增加了 500%，并且不再是实时的，”Chris Eliasmith 说。 

Konstantinos Michmizos 是罗格斯大学的教授，他的实验室正在研究 SLAM，并将在 XNUMX 月份的国际智能机器人和系统会议 (IROS) 上进行展示。 

“Loihi 让我们能够实现模仿大脑底层神经表征和行为的尖峰神经网络。 SLAM 解决方案作为网络结构的一个属性而出现。 我们对 Loihi 运行的网络进行了基准测试，发现它与移动机器人广泛使用的 CPU 运行的 SLAM 方法相比，同样准确，而且消耗的能源少 100 倍。” 

截至目前，Pohoiki Beach 是一个拥有 8 万个神经元的系统。 英特尔实验室负责人 Rich Uhlig 认为，到 100 年底，该公司将能够创建一个能够模拟 2019 亿个神经元的系统。这项新技术将能够被研究人员用于广泛的事情例如机器人手臂的改进。 这些新的发展和研究可能会导致神经形态技术的商业化。 

据该公司称，“今年晚些时候，英特尔将推出一款名为 Pohoiki Springs 的更大的 Loihi 系统，该系统将基于 Pohoiki Beach 架构构建，为扩大的神经形态工作负载提供前所未有的性能和效率水平。”