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英特尔发布AI芯片系统,比传统CPU快1000倍

2019-07-17 10:05:36 网络整理 阅读:
英特尔发布了“ Pohoiki Beach ”神经拟态系统,该系统主要由64 颗 Loihi 神经拟态芯片构成,集成了 1320 亿个晶体管,总面积 3840 平方毫米,可处理深度学习任务,速度比CPU快1000倍,效率高10000倍,耗电量小100倍。

在DARPA 2019 年电子复兴计划峰会上,英特尔发布了“ Pohoiki Beach ”神经拟态系统,该系统主要由64 颗 Loihi 神经拟态芯片构成,集成了 1320 亿个晶体管,总面积 3840 平方毫米,可处理深度学习任务,速度比CPU快1000倍,效率高10000倍,耗电量小100倍。lq4ednc

该系统致力于提升速度和效率,可以带来数千万倍量级的增长,主要应用于自动驾驶汽车、智能家居及网络安全等领域。lq4ednc

将 800 万个神经元塞进电脑系统

Pohoiki Beach系统由64块Loihi芯片的800万个所谓的神经元构成。lq4ednc

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早在2017年9月,英特尔的首款神经拟态计算(类脑)芯片Loihi就被曝光,是一款模仿人类大脑的神经拟态芯片。所谓神经拟态计算,简单来说就是通过数字电路来模拟人类大脑,而 Loihi 是一款具有自主学习能力的 AI 芯片。lq4ednc

Loihi的名字其实取自于夏威夷海底的一座不断喷发的活火山,每一次喷发都会扩大夏威夷岛的范围,英特尔将芯片取名Loihi就是希望其能够通过不断的自我学习,可以提供更加强大的人工智能的能力。lq4ednc

英特尔的Loihi芯片采用了一种新颖的方式通过异步脉冲来计算,同时整合了计算和存储,模仿了大脑根据环境的各种反馈来学习如何操作的运作方式,可以利用数据来学习并做出推断,随着时间的推移也会变得更加的智能,并且不需要以传统方式来进行训练。lq4ednc

目前 Loihi 芯片已经发展到第五代,每一个 Loihi 芯片采用 14nm 工艺制造,集成 21 亿个晶体管、13 万个神经元和 1.3 亿个突触,跟传统的处理器相比,Loihi 的速度提高了 1000 倍,运算效率能提升 10000 倍。lq4ednc

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Loihi芯片被安装在Pohoiki Beach系统的“Nahuku”板上。每个Pohoiki Beach系统有多个Nahuku板,每个Nahuku板上有8到32块Loihi芯片。该系统的Nahuku板可以与Intel的Arria 10 FPGA开发人员工具包接合使用。lq4ednc

Loihi芯片在提升算力的同时还能降低功耗。“通过我们的实时深度学习基准测试证明,英特尔Loihi芯片比传统CPU功耗低109倍,比专用物联网计算硬件功耗低5倍。”《Applied Brain Research》杂志CEO兼滑铁卢大学教授Chris Eliasmith说,“更棒的是,当我们将网络规模扩大到50倍时,Loihi保持了实时性能结果,只多消耗30%的电力,而专用物联网硬件则多消耗500%的电力,且不再是实时的。”lq4ednc

真正的目标是自动驾驶、物联网

英特尔的研究人员已经将由 Loihi 芯片组成的Pohoiki Beach系统用于模拟皮肤的触觉和控制义肢等任务,而这套系统未来真正的目标,是应用在自动驾驶、物联网等涉及深度学习的场景。lq4ednc

Pohoiki Beach系统擅长神经元类任务,包括稀疏编码、路径规划和同步定位、以及映射(SLAM)等。举例来说,Pohoiki Beach系统可以使某些假肢更具有适应性,能够使追踪运动物体的摄像机更有能动力,还可以为一个icub机器人的电子皮肤提供触觉输入,以及可以实现桌面足球的自动化操作等等。lq4ednc

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目前,Pohoiki系统已被多家机构在不同领域中完成测试。据称,Pohoiki系统在应用中丝毫不逊于GPU/CPU,但耗电量要低得多。这个特性对于“自动驾驶汽车”等应用来说尤为重要。lq4ednc

“我们对Loihi芯片驱动的网络进行了基准测试,发现它和流行的CPU驱动的移动映射机器人准确度相近,在即时定位和地图构建上水平差不多。但是,Loihi-run网络的耗电量要比后者小100倍!”罗格斯大学的Konstantinos Michmizos教授介绍。lq4ednc

计划在今年年底突破 1 亿个神经元

在完成 800 万个数字神经元的 Pohoiki Beach 系统之后,英特尔计划在今年年底能够突破 1 亿个神经元,这将接近一个小型哺乳动物大脑的水平。lq4ednc

不过这距离人脑由约 860 亿个神经元组成,还有很远的距离。但这在摩尔定律逐渐失效的芯片领域,已经是十分大的突破。lq4ednc

在未来的生活中,越来越逼近人脑的神经拟态芯片所带来的改变,或许将不亚于 5G 和人工智能。lq4ednc

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