Loihi 2 est la puce de recherche neuromorphique de deuxième génération d’Intel. Il prend en charge de nouvelles classes d’algorithmes et d’applications neuro-inspirés tout en offrant un traitement plus rapide, une plus grande densité de ressources et une efficacité énergétique améliorée. Il a été introduit par Intel en septembre 2021. (Crédit : Walden Kirsch/Intel Corporation)
La dernière puce neuromorphique Loihi 2 d’Intel permet à l’entreprise de « tirer des connaissances des neurosciences pour créer des puces qui fonctionnent davantage comme le cerveau biologique.”L’effort contribuera à améliorer considérablement l’efficacité énergétique à un niveau beaucoup plus élevé, ainsi qu’à accélérer l’apprentissage informatique de manière efficace dans plusieurs applications de pointe, telles que”la reconnaissance visuelle, vocale et gestuelle pour rechercher la récupération, la robotique et les problèmes d’optimisation sous contraintes”. Ceux-ci peuvent être trouvés dans des technologies telles que la peau neuromorphique, les bras robotiques et la détection olfactive.
Loihi 2 utilise plusieurs années d’expérience d’utilisation avec la version de première génération de son prédécesseur, permettant ainsi aux technologies de processus et à la structure de conception asynchrone d’Intel d’avancer plus loin dans le futur.
Les avancées de Loihi 2 permettent l’architecture pour prendre en charge de nouvelles classes d’algorithmes et d’applications neuro-inspirés, tout en fournissant un traitement jusqu’à 10 fois plus rapide, une densité de ressources jusqu’à 15 fois supérieure avec jusqu’à 1 million de neurones par puce et une efficacité énergétique améliorée. Bénéficiant d’une étroite collaboration avec le groupe de développement technologique d’Intel, Loihi 2 a été fabriqué avec une version de pré-production du processus Intel 4, qui souligne la santé et les progrès d’Intel 4. L’utilisation de la lithographie extrême ultraviolet (EUV) dans Intel 4 a simplifié les règles de conception de la mise en page par rapport aux technologies de processus antérieures. Cela a permis de développer rapidement Loihi 2. Le framework logiciel Lava répond au besoin d’un framework logiciel commun dans la communauté de recherche neuromorphique. En tant que cadre ouvert, modulaire et extensible, Lava permettra aux chercheurs et aux développeurs d’applications de s’appuyer sur les progrès de chacun et de converger vers un ensemble commun d’outils, de méthodes et de bibliothèques. Lava fonctionne de manière transparente sur des architectures hétérogènes sur des processeurs conventionnels et neuromorphiques, permettant une exécution et une interopérabilité multiplateformes avec une variété de cadres d’intelligence artificielle, neuromorphiques et robotiques. Les développeurs peuvent commencer à créer des applications neuromorphiques sans accéder à du matériel neuromorphique spécialisé et peuvent contribuer à la base de code de Lava, notamment en la portant pour qu’elle s’exécute sur d’autres plates-formes.
Dr. Gerd J. Kunde, chercheur au Laboratoire national de Los Alamos, déclare: « Les chercheurs du Laboratoire national de Los Alamos ont utilisé la plate-forme neuromorphique Loihi pour étudier les compromis entre l’informatique quantique et neuromorphique, ainsi que pour mettre en œuvre des processus d’apprentissage sur-puce. Cette recherche a montré des équivalences passionnantes entre les réseaux de neurones à pointes et les approches de recuit quantique pour résoudre des problèmes d’optimisation difficiles. Nous avons également démontré que l’algorithme de rétropropagation, un élément fondamental pour la formation des réseaux de neurones et que l’on croyait auparavant ne pas être implémentable sur les neuromorphes architectures, peuvent être réalisées efficacement sur Loihi. Notre équipe est ravie de poursuivre cette recherche avec la puce Loihi 2 de deuxième génération.”
Actuellement, Intel propose deux systèmes neuromorphiques distincts basés sur Loihi 2 via son cloud de recherche neuromorphique à la Communauté Intel Neuromorphic Research (INRC). Le premier est Oheo Gulch,”un système à puce unique pour une évaluation précoce”. Le second est Kapoho Point,”un système à huit puces qui sera bientôt disponible”. L’API Lava est actuellement disponible en téléchargement gratuit sur GitHub. Une présentation et des tutoriels sur Loihi 2 et l’API Lava seront présentés lors de l’événement Innovation d’Intel en octobre.
Loihi 2 et Lava API fourniront aux chercheurs les outils nécessaires pour créer et caractériser de nouvelles applications en neurotechnologie pour la résolution de problèmes, apprendre, adapter des solutions, ainsi que traiter des formules en temps réel.
Optimisation plus rapide et plus générale : La plus grande programmabilité de Loihi 2 permettra à une classe plus large de problèmes d’optimisation difficiles d’être pris en charge, y compris l’optimisation, la planification et la prise de décision en temps réel des systèmes de périphérie aux centres de données. Nouvelles approches pour l’apprentissage continu et associatif : Loihi 2 améliore la prise en charge des méthodes d’apprentissage avancées, y compris les variantes de la rétropropagation, l’algorithme de pointe de l’apprentissage en profondeur. Cela élargit la portée des algorithmes d’adaptation et d’apprentissage efficaces des données qui peuvent être pris en charge par des facteurs de forme à faible consommation fonctionnant dans des paramètres en ligne. Nouveaux réseaux de neurones pouvant être entraînés par le deep learning : les modèles de neurones entièrement programmables et la messagerie à pointes généralisées dans Loihi 2 ouvrent la porte à un large éventail de nouveaux modèles de réseaux de neurones pouvant être entraînés par le deep learning. Les premières évaluations suggèrent des réductions de plus de 60 fois moins d’opérations par inférence sur Loihi 2 par rapport aux réseaux profonds standard fonctionnant sur le Loihi d’origine sans perte de précision. Loihi 2 corrige une limitation pratique de Loihi en incorporant des interfaces d’entrée/sortie plus rapides, plus flexibles et plus standard. Les puces Loihi 2 prendront en charge les interfaces Ethernet, l’intégration sans colle avec une plus large gamme de capteurs de vision basés sur des événements et des réseaux maillés plus larges de puces Loihi 2. Intégration transparente avec les systèmes robotiques du monde réel, les processeurs conventionnels et les nouveaux capteurs : Loihi 2 corrige une limitation pratique de Loihi en incorporant des interfaces d’entrée/sortie plus rapides, plus flexibles et plus standard. Les puces Loihi 2 prendront en charge les interfaces Ethernet, l’intégration sans colle avec une plus large gamme de capteurs de vision basés sur des événements et des réseaux maillés plus larges de puces Loihi 2.
Pour plus d’informations sur les puces de traitement neuromorphique Loihi 2 et l’API Lava, ce brief technique sur les nouvelles avancées de Loihi 2 et de l’API Lava expliquera plus en détail.