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      米樂M6:英特爾自主學(xué)習(xí)芯片Loihi詳解:128個神經(jīng)形態(tài)核心+3個x86核心

      作者:米樂發(fā)布時間:2025-03-01

        現(xiàn)在人工智能非常火爆,不過大多數(shù)都還是基于通用的CPU/GPU或者是專用的NPU/VPU芯片來做人工智能計算,那么下一代的人工智能計算方式將會是怎樣的呢?早在今年9月底的時候,英特爾的首款神經(jīng)擬態(tài)計算(類腦)芯片Loihi就被曝光,這是全球首款具有自我學(xué)習(xí)能力的芯片,引起了業(yè)內(nèi)的廣泛關(guān)注。11月15日,2017英特爾人工智能大會在北京正式召開米樂m6官網(wǎng)登錄入口。會上,英特爾中國研究院院長宋繼強博士詳細介紹了英特爾最新的神經(jīng)擬態(tài)計算(類腦)芯片Loihi。

        Loihi的名字其實取自于夏威夷海底的一座不斷噴發(fā)的活火山,每一次噴發(fā)都會擴大夏威夷島的范圍,英特爾將芯片取名Loihi就是希望其能夠通過不斷的自我學(xué)習(xí),可以提供更加強大的人工智能的能力。

        現(xiàn)代醫(yī)學(xué)研究表明,人類大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過脈沖來傳遞信息,同時根據(jù)這些脈沖的時間來調(diào)節(jié)突觸強度或突觸連接的權(quán)重,并把這些變化存儲在突觸連接處。大腦內(nèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其環(huán)境中多個區(qū)域之間的協(xié)作和競爭性的相互作用就產(chǎn)生了智能的行為。

        英特爾的Loihi芯片采用了一種新穎的方式通過異步脈沖來計算,同時整合了計算和存儲,模仿了大腦根據(jù)環(huán)境的各種反饋來學(xué)習(xí)如何操作的運作方式,可以利用數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)并做出推斷,隨著時間的推移也會變得更加的智能,并且不需要以傳統(tǒng)方式來進行訓(xùn)練。

        目前的機器學(xué)習(xí)方式,比如深度學(xué)習(xí),都是通過大量的數(shù)據(jù)來進行訓(xùn)練,從而得出一個可用的模型,但是這種模型只是適用于特定的一些應(yīng)用方向和使用場景,沒法廣泛的應(yīng)用,一旦使用場景發(fā)生變化,這種花大量時間和精力訓(xùn)練出來的模型就沒法用了。而英特爾的Loihi能夠進行自主學(xué)習(xí),則意味著即使在不同應(yīng)用方向和場景下,也能很快的通過自主學(xué)習(xí)來進行適應(yīng)。

        此外,神經(jīng)擬態(tài)計算還可解決例如稀疏編碼、詞典學(xué)習(xí)、constraint Satisfaction、模式匹配、動態(tài)學(xué)習(xí)和適應(yīng)等眾多挑戰(zhàn)性問題。并且還擁有更高的能效比。

        Loihi的詳細參數(shù):

      英特爾自主學(xué)習(xí)芯片Loihi詳解:128個神經(jīng)形態(tài)核心+3個x86核心

        根據(jù)現(xiàn)場公布的資料顯示,Loihi采用的是異構(gòu)設(shè)計,由128個Neuromorphic Core(神經(jīng)形態(tài)的核心)+3個低功耗的英特爾X86核心組成,號稱擁有13萬個神經(jīng)元和1.3億個觸突。其擁有目前發(fā)布芯片的大部分先進特性,支持可編程的學(xué)習(xí)規(guī)則,每個神經(jīng)形態(tài)核心都包含一個學(xué)習(xí)引擎,在操作中可以通過編程去適配網(wǎng)絡(luò)參數(shù),支持監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)和其他的學(xué)習(xí)范式。同時其也是可擴展的神經(jīng)擬態(tài)網(wǎng)絡(luò)米樂m6官網(wǎng)登錄入口。這種全異步神經(jīng)擬態(tài)多核心網(wǎng)絡(luò),可支持多種稀疏、分層和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。每個神經(jīng)元可以與成千上萬個其它神經(jīng)元通信。

        在性能方面,根據(jù)此前研究人員公布的數(shù)據(jù)顯示,與其他典型的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,在解決MNIST數(shù)字識別問題時,以實現(xiàn)一定準(zhǔn)確率所需要的總操作數(shù)來看,Loihi芯片學(xué)習(xí)速度提高了100萬倍。與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,Loihi測試芯片在同樣的任務(wù)中需要的資源更少。

        此外,在能效比方面,與訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)的通用計算芯片相比,Loihi芯片的能效提升了100倍以上。

        需要指出的是,目前Loihi芯片還處于實驗室階段,最快將于今年年底面世(有測試芯片出來),屆時英特爾將會與著名大學(xué)和研究機構(gòu)共享Loihi測試芯片,致力于推進人工智能。

        另外,由于Loihi采用的是全新的神經(jīng)擬態(tài)計算,并且是異構(gòu)設(shè)計,所以這也使得其在開發(fā)設(shè)計上也需要全新的方法和工具。

        對此,英特爾Loihi芯片部門與英特爾軟件部門合作,創(chuàng)造了一種無縫的編程模式和結(jié)構(gòu)。可以讓開發(fā)者可以輕松的在Loihi上進行編程。

        作者:芯智訊-浪客劍

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