Loihi 2 to neuromorficzny układ badawczy Intela drugiej generacji. Obsługuje nowe klasy algorytmów i aplikacji inspirowanych neurologią, zapewniając jednocześnie szybsze przetwarzanie, większą gęstość zasobów i lepszą wydajność energetyczną. Został wprowadzony przez Intel we wrześniu 2021 r. (Źródło: Walden Kirsch/Intel Corporation)
Najnowszy neuromorficzny chip Loihi 2 firmy Intel pozwala firmie „wyciągnąć spostrzeżenia z neuronauki w celu stworzenia chipów, które działają bardziej jak mózg biologiczny ”. Wysiłek ten pomoże radykalnie poprawić efektywność energetyczną na znacznie wyższym poziomie, a także przyspieszyć efektywne uczenie się obliczeniowe w kilku aplikacjach brzegowych, takich jak „rozpoznawanie wzroku, głosu i gestów w celu wyszukiwania wyszukiwania, robotyki i problemów z ograniczoną optymalizacją”. Można je znaleźć w technologiach, takich jak skóra neuromorficzna, ramiona robotów i wykrywanie węchu.
Loihi 2 wykorzystuje kilkuletnie doświadczenie w użytkowaniu wersji pierwszej generacji swojego poprzednika, umożliwiając w ten sposób dalszy rozwój technologii procesowych Intela i asynchronicznej struktury projektowej w przyszłość.
Postępy w Loihi 2 umożliwiają architekturze w celu obsługi nowych klas algorytmów i aplikacji inspirowanych neurologią, zapewniając jednocześnie do 10 razy szybsze przetwarzanie, do 15 razy większą gęstość zasobów z maksymalnie 1 milionem neuronów na chip i lepszą wydajność energetyczną. Korzystając z bliskiej współpracy z Intel Technology Development Group, Loihi 2 zostało wyprodukowane z przedprodukcyjną wersją procesu Intel 4, który podkreśla kondycję i postęp Intela 4. Zastosowanie litografii w skrajnym ultrafiolecie (EUV) w Intel 4 uprościło zasady projektowania układu w porównaniu z poprzednimi technologiami procesowymi. Umożliwiło to szybkie opracowanie Loihi 2. Ramy oprogramowania Lava odpowiadają na potrzebę wspólnych ram oprogramowania w neuromorficznej społeczności badawczej. Jako otwarta, modułowa i rozszerzalna platforma Lava pozwoli naukowcom i twórcom aplikacji na wzajemne wykorzystywanie swoich postępów i konwergencję we wspólnym zestawie narzędzi, metod i bibliotek. Lava bezproblemowo działa na heterogenicznych architekturach procesorów konwencjonalnych i neuromorficznych, umożliwiając wykonywanie na wielu platformach i interoperacyjność z różnymi strukturami sztucznej inteligencji, neuromorficznymi i robotyki. Deweloperzy mogą rozpocząć tworzenie aplikacji neuromorficznych bez dostępu do specjalistycznego sprzętu neuromorficznego i mogą wnieść wkład w bazę kodu Lava, w tym przenieść go na inne platformy.
Dr. Gerd J. Kunde, naukowiec z Laboratorium Narodowego Los Alamos, stwierdza: „Śledczy z Laboratorium Narodowego Los Alamos wykorzystywali platformę neuromorficzną Loihi do badania kompromisów między obliczeniami kwantowymi i neuromorficznymi, a także do wdrażania procesów uczenia się na-chip. To badanie wykazało pewne ekscytujące równoważności między impulsowymi sieciami neuronowymi a podejściami z wyżarzaniem kwantowym do rozwiązywania trudnych problemów optymalizacyjnych. Wykazaliśmy również, że algorytm propagacji wstecznej, podstawowy cegiełka do uczenia sieci neuronowych i wcześniej uważano, że nie można go zaimplementować na neuromorficznych architektur, można skutecznie realizować na Loihi. Nasz zespół jest podekscytowany możliwością kontynuowania tych badań z układem Loihi 2 drugiej generacji”.
Obecnie firma Intel oferuje dwa oddzielne systemy neuromorficzne oparte na Loihi 2 za pośrednictwem chmury Neuromorphic Research pod adresem Intel Neuromorphic Research Community (INRC). Pierwszym z nich jest Oheo Gulch, „jednoukładowy system do wczesnej oceny”. Drugi to Kapoho Point, „ośmioprocesorowy system, który będzie wkrótce dostępny”. Interfejs Lava API jest obecnie dostępny do pobrania za darmo na GitHub. Prezentacja i samouczki dotyczące Loihi 2 i interfejsu Lava API zostaną zaprezentowane na październikowej imprezie firmy Intel poświęconej innowacjom.
Loihi 2 i Lava API zapewnią naukowcom narzędzia do tworzenia i charakteryzowania nowych zastosowań w neurotechnologii do rozwiązywania problemów, uczenie się, dostosowywanie rozwiązań, a także przetwarzanie formuł w czasie rzeczywistym.
Szybsza i bardziej ogólna optymalizacja: Większa programowalność Loihi 2 pozwoli na rozwiązywanie szerszej klasy trudnych problemów optymalizacyjnych obsługiwane, w tym optymalizacja w czasie rzeczywistym, planowanie i podejmowanie decyzji od systemów brzegowych do systemów centrum danych. Nowe podejścia do ciągłego i asocjacyjnego uczenia się: Loihi 2 poprawia obsługę zaawansowanych metod uczenia się, w tym odmian propagacji wstecznej, algorytmu „konia roboczego” głębokiego uczenia. Rozszerza to zakres algorytmów adaptacji i efektywnego uczenia się danych, które mogą być wspierane przez niskoenergetyczne współczynniki kształtu działające w ustawieniach online. Nowatorskie sieci neuronowe, które można trenować za pomocą głębokiego uczenia: W pełni programowalne modele neuronów i uogólnione przesyłanie informacji o skokach w Loihi 2 otwierają drzwi do szerokiej gamy nowych modeli sieci neuronowych, które można trenować w uczeniu głębokim. Wczesne oceny sugerują redukcję o ponad 60 razy mniejszą liczbę operacji na wnioskowanie w Loihi 2 w porównaniu ze standardowymi głębokimi sieciami działającymi na oryginalnej Loihi bez utraty dokładności. Loihi 2 rozwiązuje praktyczne ograniczenie Loihi, wprowadzając szybsze, bardziej elastyczne i bardziej standardowe interfejsy wejścia/wyjścia. Chipy Loihi 2 będą obsługiwać interfejsy Ethernet, bezklejową integrację z szerszą gamą czujników wizyjnych opartych na zdarzeniach oraz większe sieci oczek chipów Loihi 2. Bezproblemowa integracja z rzeczywistymi systemami robotyki, konwencjonalnymi procesorami i nowatorskimi czujnikami: Loihi 2 rozwiązuje praktyczne ograniczenia Loihi, wprowadzając szybsze, bardziej elastyczne i bardziej standardowe interfejsy wejścia/wyjścia. Chipy Loihi 2 będą obsługiwać interfejsy Ethernet, bezklejową integrację z szerszą gamą czujników wizyjnych opartych na zdarzeniach oraz większe sieci oczek chipów Loihi 2.
Aby uzyskać więcej informacji na temat neuromorficznych układów przetwarzania Loihi 2 i Lava API, ten opis techniczny na temat nowych postępów w Loihi 2 i Lava API zostanie wyjaśniony bardziej szczegółowo.
