«thông cáo báo chí»
Intel Advances Neuromorphic với Loihi 2, Khung phần mềm dung nham mới và Đối tác mới
Chip nghiên cứu thế hệ thứ hai sử dụng quy trình Intel 4 tiền sản xuất, phát triển lên 1 triệu tế bào thần kinh. Intel bổ sung khung phần mềm mở để tăng tốc sự đổi mới của nhà phát triển và con đường thương mại hóa.
Có gì mới: Hôm nay, Intel đã giới thiệu Loihi 2, chip nghiên cứu thần kinh thế hệ thứ hai và Lava, một khung phần mềm mã nguồn mở để phát triển các ứng dụng lấy cảm hứng từ thần kinh. Phần giới thiệu của họ báo hiệu sự tiến bộ không ngừng của Intel trong việc phát triển công nghệ thần kinh đa hình.
“Loihi 2 và Lava thu hoạch thông tin chi tiết từ nhiều năm hợp tác nghiên cứu sử dụng Loihi. Con chip thế hệ thứ hai của chúng tôi cải thiện đáng kể tốc độ, khả năng lập trình và khả năng xử lý thần kinh cấu trúc, mở rộng khả năng sử dụng của nó trong các ứng dụng máy tính thông minh hạn chế độ trễ. Chúng tôi đang mở nguồn cung ứng Lava để giải quyết nhu cầu hội tụ phần mềm, đo điểm chuẩn và hợp tác đa nền tảng trong lĩnh vực này và để đẩy nhanh tiến độ của chúng tôi đối với khả năng thương mại. ”
–Mike Davies, giám đốc Máy tính thần kinh của Intel Phòng thí nghiệm
Tại sao lại quan trọng: Tính toán thần kinh, thu hút những hiểu biết sâu sắc từ khoa học thần kinh để tạo ra những con chip hoạt động giống não sinh học hơn, mong muốn đưa ra những đơn đặt hàng cải thiện mức độ hiệu quả năng lượng, tốc độ tính toán và hiệu quả của việc học trên một loạt các ứng dụng tiên tiến: từ nhận dạng thị giác, giọng nói và cử chỉ đến truy xuất tìm kiếm, robot và các vấn đề tối ưu hóa có giới hạn.
Các ứng dụng mà Intel và các đối tác của nó đã chứng minh cho đến nay bao gồm cánh tay robot, da thần kinh và khứu giác.
Giới thiệu về Loihi 2: Bộ tích hợp chip nghiên cứu Học hỏi được từ ba năm sử dụng với chip nghiên cứu thế hệ đầu tiên và thúc đẩy tiến bộ trong công nghệ xử lý và phương pháp thiết kế không đồng bộ của Intel.
Những tiến bộ trong Loihi 2 cho phép kiến trúc hỗ trợ các lớp thần kinh mới-các thuật toán và ứng dụng nhạy cảm, đồng thời cung cấp khả năng xử lý nhanh hơn tới 10 lần1, mật độ tài nguyên lớn hơn tới 15 lần Hưởng lợi từ sự hợp tác chặt chẽ với Nhóm Phát triển Công nghệ của Intel, Loihi 2 đã được chế tạo với phiên bản tiền sản xuất của quy trình Intel 4, nhấn mạnh sức khỏe và sự tiến bộ của Intel 4. Việc sử dụng kỹ thuật in thạch bản cực tím (EUV) trong Intel 4 đã đơn giản hóa các quy tắc thiết kế bố cục so với các công nghệ quy trình trước đây. Điều này đã giúp Loihi 2. Khung phần mềm Lava nhanh chóng giải quyết được nhu cầu về một khung phần mềm chung trong cộng đồng nghiên cứu thần kinh sinh học. Là một khuôn khổ mở, mô-đun và có thể mở rộng, Lava sẽ cho phép các nhà nghiên cứu và nhà phát triển ứng dụng xây dựng dựa trên tiến trình của nhau và hội tụ trên một bộ công cụ, phương pháp và thư viện chung. Lava chạy liền mạch trên các kiến trúc không đồng nhất trên các bộ xử lý thông thường và thần kinh đa hình, cho phép thực thi đa nền tảng và khả năng tương tác với nhiều khung công tác trí tuệ nhân tạo, thần kinh đa hình và rô bốt. Các nhà phát triển có thể bắt đầu xây dựng các ứng dụng thần kinh đa hình mà không cần truy cập vào phần cứng đa hình thần kinh chuyên biệt và có thể đóng góp vào cơ sở mã Lava, bao gồm cả việc chuyển nó để chạy trên các nền tảng khác.
“Các nhà điều tra tại Phòng thí nghiệm quốc gia Los Alamos đã sử dụng nền tảng cấu trúc thần kinh Loihi để điều tra Tiến sĩ Gerd J. Kunde, nhân viên khoa học, Phòng thí nghiệm Quốc gia Los Alamos, cho biết sự cân bằng giữa tính toán lượng tử và thần kinh đa hình, cũng như thực hiện các quy trình học tập trên chip. “Nghiên cứu này đã chỉ ra một số điểm tương đương thú vị giữa mạng nơ-ron tăng đột biến và phương pháp ủ lượng tử để giải quyết các vấn đề tối ưu hóa khó. Chúng tôi cũng đã chứng minh rằng thuật toán lan truyền ngược, một khối xây dựng nền tảng để đào tạo mạng nơ-ron và trước đây được cho là không thể thực hiện được trên kiến trúc thần kinh đa hình, có thể được thực hiện một cách hiệu quả trên Loihi. Nhóm của chúng tôi rất vui được tiếp tục nghiên cứu này với chip Loihi 2 thế hệ thứ hai. ”
<… Về những đột phá chính: Loihi 2 và Lava cung cấp các công cụ để các nhà nghiên cứu phát triển và mô tả đặc điểm của thần kinh mới-các ứng dụng hấp dẫn để xử lý, giải quyết vấn đề, thích ứng và học tập theo thời gian thực. Các điểm nổi bật đáng chú ý bao gồm:
Tối ưu hóa nhanh hơn và tổng quát hơn: Khả năng lập trình cao hơn của Loihi 2 sẽ cho phép hỗ trợ nhiều vấn đề tối ưu hóa khó hơn, bao gồm tối ưu hóa thời gian thực, lập kế hoạch và ra quyết định từ hệ thống cạnh đến trung tâm dữ liệu. Các phương pháp tiếp cận mới để học liên tục và liên kết: Loihi 2 cải thiện hỗ trợ cho các phương pháp học tập nâng cao, bao gồm các biến thể của lan truyền ngược, thuật toán workhorse của học sâu. Điều này mở rộng phạm vi thích ứng và các thuật toán học tập hiệu quả dữ liệu có thể được hỗ trợ bởi các hệ số dạng công suất thấp hoạt động trong cài đặt trực tuyến. Mạng nơ-ron mới lạ có thể đào tạo được bằng cách học sâu: Các mô hình nơ-ron hoàn toàn có thể lập trình và thông điệp tăng đột biến tổng quát trong Loihi 2 mở ra cánh cửa cho một loạt các mô hình mạng nơ-ron mới có thể được đào tạo trong học tập sâu. Các đánh giá ban đầu cho thấy giảm hơn 60 lần số ops cho mỗi suy luận trên Loihi 2 so với các mạng sâu tiêu chuẩn chạy trên Loihi ban đầu mà không bị giảm độ chính xác3. Loihi 2 giải quyết một hạn chế thực tế của Loihi bằng cách kết hợp các giao diện đầu vào/đầu ra nhanh hơn, linh hoạt hơn và tiêu chuẩn hơn. Chip Loihi 2 sẽ hỗ trợ giao diện Ethernet, tích hợp không cần băng với nhiều loại cảm biến tầm nhìn dựa trên sự kiện và mạng lưới lớn hơn của chip Loihi 2. Tích hợp liền mạch với các hệ thống rô bốt trong thế giới thực, bộ xử lý thông thường và cảm biến mới: Loihi 2 giải quyết một hạn chế thực tế của Loihi bằng cách kết hợp các giao diện đầu vào/đầu ra nhanh hơn, linh hoạt hơn và tiêu chuẩn hơn. Chip Loihi 2 sẽ hỗ trợ giao diện Ethernet, tích hợp không cần băng với nhiều loại cảm biến tầm nhìn dựa trên sự kiện và mạng lưới lớn hơn của chip Loihi 2.
Giới thiệu về Cộng đồng nghiên cứu thần kinh của Intel: Cộng đồng nghiên cứu thần kinh của Intel (INRC) đã phát triển lên gần 150 thành viên, với một số bổ sung mới trong năm nay, bao gồm Ford, Viện Công nghệ Georgia, Viện Nghiên cứu Tây Nam (SwRI) và Teledyne-FLIR. Các đối tác mới tham gia cộng đồng mạnh mẽ gồm các đối tác học thuật, chính phủ và công nghiệp đang hợp tác với Intel để thúc đẩy những tiến bộ trong ứng dụng thương mại trong thế giới thực của điện toán thần kinh cơ.
“Những tiến bộ như chip Loihi 2 mới và API Lava Edy Liongosari, trưởng nhóm nghiên cứu khoa học và giám đốc điều hành tại Accenture Labs cho biết. “Kiến trúc neuromorphic thế hệ tiếp theo sẽ rất quan trọng đối với nghiên cứu của Accenture Labs về các thuật toán thị giác máy tính lấy cảm hứng từ não bộ cho tính toán biên thông minh có thể cung cấp năng lượng cho tai nghe thực tế mở rộng hoặc rô bốt di động thông minh trong tương lai. Con chip mới cung cấp các tính năng giúp nó hoạt động hiệu quả hơn cho tính toán siêu chiều và có thể cho phép học tập trên chip nâng cao hơn, trong khi API Lava cung cấp cho các nhà phát triển một giao diện đơn giản và hợp lý hơn để xây dựng các hệ thống thần kinh đa hình. ”
Giới thiệu về Con đường Thương mại hóa: Việc nâng cao tính toán thần kinh đa hình từ nghiên cứu trong phòng thí nghiệm thành công nghệ khả thi về mặt thương mại là một nỗ lực ba mũi nhọn. Nó đòi hỏi cải tiến liên tục lặp đi lặp lại phần cứng thần kinh đa hình để đáp ứng với các kết quả của nghiên cứu ứng dụng và thuật toán; phát triển một khung phần mềm đa nền tảng chung để các nhà phát triển có thể đánh giá chuẩn, tích hợp và cải tiến các ý tưởng thuật toán tốt nhất từ các nhóm khác nhau; và hợp tác sâu rộng giữa các ngành, học viện và chính phủ để xây dựng một hệ sinh thái thần kinh đa hình phong phú, hiệu quả nhằm khám phá các trường hợp sử dụng thương mại mang lại giá trị kinh doanh ngắn hạn.
Các thông báo hôm nay của Intel bao gồm tất cả các lĩnh vực này, đưa các công cụ mới vào bàn tay của một hệ sinh thái ngày càng mở rộng gồm các nhà nghiên cứu về hình thái thần kinh tham gia vào việc tái tư duy tính toán từ nền tảng của nó để mang lại những đột phá trong xử lý thông tin thông minh.
Tiếp theo: Intel hiện đang cung cấp hai ứng dụng dựa trên Loihi 2 hệ thống neuromorphic thông qua đám mây Neuromorphic Research cho các thành viên tham gia của INRC: Oheo Gulch, một hệ thống chip đơn để đánh giá sớm và Kapoho Point, một hệ thống tám chip sẽ sớm ra mắt. Khung phần mềm Lava có sẵn để tải xuống miễn phí trên GitHub . Bài thuyết trình và hướng dẫn về Loihi 2 và Lava sẽ được giới thiệu tại sự kiện Intel Innovation sắp tới vào tháng 10.
Bản in nhỏ:
1 Dựa trên mô phỏng Lava vào tháng 9, 2021 của một biến thể chín lớp của khối lượng công việc suy luận PilotNet DNN được triển khai dưới dạng mạng nơ-ron sigma-delta trên Loihi 2 so với cùng một mạng được triển khai với mã hóa tỷ lệ SNN trên Loihi. Mô hình hiệu suất Lava cho cả hai chip đều dựa trên đặc tính silicon sử dụng bản phát hành SDK Nx 1.0.0 với CPU Intel Xeon E5-2699 v3 @ 2,30 GHz, RAM 32 GB, là máy chủ chạy Ubuntu phiên bản 20.04.2. Kết quả Loihi sử dụng hệ thống Nahuku-32 ncl-ghrd-04. Loihi 2 kết quả sử dụng hệ thống Oheo Gulch ncl-og-04. Kết quả có thể khác nhau.
2 Dựa trên kích thước lõi Loihi 2 là 0,21 mm2 hỗ trợ tối đa 8192 tế bào thần kinh so với kích thước lõi Loihi là 0,41 mm2 hỗ trợ tối đa 1024 tế bào thần kinh.
3 Dựa trên các phép đo của lớp chín Khối lượng công việc suy luận của PilotNet DNN được đề cập ở trên, với việc triển khai mạng nơ-ron sigma-delta trên Loihi 2 đạt được sai số trung bình (MSE) là 0,035 với 323,815 hoạt động tiếp hợp so với SNN được mã hóa theo tỷ lệ trên Loihi 1 đạt MSE là 0,0412 với 20,250,023 tiếp hợp hoạt động.
«kết thúc thông cáo báo chí»
