Intel|英特尔下一个时代的“CPU”10倍以上性能提升 1000倍能耗降低( 二 )
神经拟态芯片擅长处理哪些任务?
2017年时,英特尔就对外公布了其第一代神经拟态芯片Loihi,随后便开始与业界共同探索神经拟态计算的可能性和可以发挥优势的场景,并建立了神经拟态研究社区(INRC),如今已经有将近150个成员机构 。
INRC今年新增的成员包括福特(Ford)、佐治亚理工学院(Georgia Institute of Technology)、美国西南研究院(SwRI)、美国菲力尔公司(Teledyne FLIR) 。
“我们调查了最近所有的结果,研究了IEEE文献,在很多不同的领域都得出,Loihi的结果超过了使用最好的CPU和GPU算出的结果,其中很多出自感知领域 。”Mike表示“特别是和新的事件相机传感器(新型视觉传感器)集成时,神经拟态芯片能够以非常低的功率水平来执行手势识别和其他视觉推理任务 。”
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比如气味传感器,与基于传统深度学习的方法相比较,神经拟态计算可以有效地学习多达三千倍的数据 。
在机器人学习方面,基于神经拟态计算也展现出在机器手臂系统变化中的鲁棒性,在一些实时出现的偏差中,Loihi也可以识别到,然后可以回归预期轨道重新布局电路 。
“过去的几个月中,神经拟态计算在量化优化领域取得了非常好的结果 。”Mike兴奋的表示 。
相比而言,英特尔与德国铁路公司的合作更能展现神经拟态计算未来的应用前景 。Mike介绍,“使用Loihi解决铁路调度问题,速度比德国铁路公司运营的Dion's使用的先进商业云计算处理器快一个数量级以上,这是1000倍的低能耗 。这表明高阶规划决策优化问题可以在以前根本不可能实现的形式因素中得到支持 。”
还有一个例子,一些早期的研究显示,热扩散方程(一个基本的物理行为属性)已经在Loihi中建模,桑迪亚国家实验室完成的这项研究极大地减少了科学计算存在功耗过大方面问题的可能性 。
“我们对Loihi的结果非常满意 。但与此同时,我们发现了硬件的一些限制 。”Mike同时指出 。
迈向下一个CPU时代
更强大的硬件
“我们有了一个编程性极强的神经元,可配置性极强的神经元模型,但它是一个固定功能类型的神经元 。”Mike进一步表示,“自然界没有单一的神经元,实际上有1000种不同类型的神经元,它们在大脑中有许多不同类型的动态 。我们想尝试支持的应用确实需要更多的灵活性,以使芯片中的神经元更加多样化 。”
雷锋网了解到,英特尔通过一个微码指令集来解决灵活性的问题,这个微码指令集定义了神经元模型,几乎可以编程任意的模型,涵盖了研究界试图探索的不同类型的方法 。
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