Loihi 2-это чип Intel для нейроморфных исследований второго поколения. Он поддерживает новые классы нейро-алгоритмов и приложений, обеспечивая более быструю обработку, большую плотность ресурсов и повышенную энергоэффективность. Он был представлен Intel в сентябре 2021 года. (Фото: Walden Kirsch/Intel Corporation)
Новейший нейроморфный чип Intel Loihi 2 позволяет компании «черпать идеи из нейробиологии для создания чипов, которые функционируют больше как биологический мозг..”Эти усилия помогут значительно повысить энергоэффективность на гораздо более высоком уровне, а также эффективно ускорить вычислительное обучение в нескольких пограничных приложениях, таких как «распознавание зрения, голоса и жестов для поиска, робототехники и задач ограниченной оптимизации». Их можно найти в таких технологиях, как нейроморфная кожа, роботизированные руки и обонятельное зондирование.
Loihi 2 использует многолетний опыт использования с выпуском первого поколения своего предшественника, тем самым позволяя процессным технологиям Intel и структуре асинхронного проектирования развиваться дальше в будущее.
Достижения в Loihi 2 позволяют архитектуре для поддержки новых классов алгоритмов и приложений, основанных на нейронах, обеспечивая при этом до 10 раз более быструю обработку, до 15 раз большую плотность ресурсов (до 1 миллиона нейронов на чип) и повышенную энергоэффективность. Благодаря тесному сотрудничеству с Intel Technology Development Group, Loihi 2 был изготовлен с использованием предварительной версии процесса Intel 4, что подчеркивает здоровье и прогресс Intel 4. Использование литографии в крайнем ультрафиолете (EUV) в Intel 4 упростила правила проектирования компоновки по сравнению с прошлыми технологическими процессами. Это позволило быстро разработать Loihi 2. Программный фреймворк Lava удовлетворяет потребность в общем программном фреймворке в сообществе нейроморфных исследователей. Как открытая, модульная и расширяемая среда Lava позволит исследователям и разработчикам приложений опираться на достижения друг друга и использовать общий набор инструментов, методов и библиотек. Lava без проблем работает на гетерогенных архитектурах с использованием обычных и нейроморфных процессоров, обеспечивая кроссплатформенное выполнение и взаимодействие с различными фреймворками искусственного интеллекта, нейроморфными и робототехническими системами. Разработчики могут приступить к созданию нейроморфных приложений без доступа к специализированному нейроморфному оборудованию и могут внести свой вклад в базу кода Lava, включая его перенос для работы на других платформах.
Доктор. Герд Дж. Кунде, штатный научный сотрудник Лос-Аламосской национальной лаборатории, утверждает: «Исследователи из Лос-Аламосской национальной лаборатории использовали нейроморфную платформу Loihi для изучения компромиссов между квантовыми и нейроморфными вычислениями, а также для реализации процессов обучения на-чип. Это исследование показало захватывающую эквивалентность между нейронными сетями с пиками и подходами квантового отжига для решения сложных задач оптимизации. Мы также продемонстрировали, что алгоритм обратного распространения ошибки является основополагающим строительным блоком для обучения нейронных сетей и ранее считалось, что он не может быть реализован на нейроморфных архитектуры, могут быть эффективно реализованы на Loihi. Наша команда рада продолжить эти исследования с чипом Loihi 2 второго поколения ».
В настоящее время Intel предлагает две отдельные нейроморфные системы на основе Loihi 2 через свое облако нейроморфных исследований по адресу Сообщество нейроморфных исследований Intel (INRC). Первый-это Oheo Gulch, «однокристальная система для ранней оценки». Второй-это Kapoho Point, «система с восемью микросхемами, которая скоро будет доступна». API Lava в настоящее время доступен для бесплатной загрузки на GitHub . Презентация и руководства по Loihi 2 и Lava API будут представлены на мероприятии Intel Innovation в октябре этого года.
Loihi 2 и Lava API предоставят исследователям инструменты для создания и описания новых приложений в нейротехнологиях для решения проблем, обучение, адаптация решений, а также обработка формул в реальном времени.
Более быстрая и более общая оптимизация: большая программируемость Loihi 2 позволит решать более широкий класс сложных задач оптимизации. поддерживается, включая оптимизацию в реальном времени, планирование и принятие решений от периферийных систем до систем центра обработки данных. Новые подходы к непрерывному и ассоциативному обучению: Loihi 2 улучшает поддержку передовых методов обучения, включая варианты обратного распространения ошибки, алгоритма рабочей лошадки глубокого обучения. Это расширяет возможности адаптации и алгоритмов обучения с эффективным использованием данных, которые могут поддерживаться маломощными форм-факторами, работающими в онлайн-настройках. Новые нейронные сети, обучаемые с помощью глубокого обучения. Полностью программируемые модели нейронов и общий обмен сообщениями о всплесках в Loihi 2 открывают двери для широкого спектра новых моделей нейронных сетей, которые можно обучить с помощью глубокого обучения. Ранние оценки предполагают сокращение числа операций на вывод на Loihi 2 более чем в 60 раз по сравнению со стандартными глубокими сетями, работающими на исходной Loihi, без потери точности. Loihi 2 устраняет практическое ограничение Loihi за счет включения более быстрых, гибких и стандартных интерфейсов ввода/вывода. Микросхемы Loihi 2 будут поддерживать интерфейсы Ethernet, бесклеевую интеграцию с более широким спектром датчиков технического зрения на основе событий и более крупные ячеистые сети на основе микросхем Loihi 2. Полная интеграция с реальными робототехническими системами, обычными процессорами и новыми датчиками: Loihi 2 устраняет практические ограничения Loihi за счет включения более быстрых, гибких и стандартных интерфейсов ввода/вывода. Микросхемы Loihi 2 будут поддерживать интерфейсы Ethernet, бесклеевую интеграцию с более широким спектром датчиков технического зрения на основе событий и более крупные ячеистые сети на основе микросхем Loihi 2.
Для получения дополнительной информации о микросхемах нейроморфной обработки Loihi 2 и Lava API, этот технический краткий обзор о новых достижениях в Loihi 2 и Lava API объяснит более подробно.