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英特爾Loihi神經(jīng)擬態(tài)芯片：引領(lǐng)智能計算新突破 |
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[ 通信界 / 杜宇陽 / www.k-94.cn / 2018/5/1 21:39:00 ] |
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神經(jīng)擬態(tài)計算是從人腦的信息處理機(jī)制中獲得靈感，利用脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行處理的計算架構(gòu)。Loihi是英特爾公司在2018年國際消費(fèi)電子展上展示的新型神經(jīng)擬態(tài)計算芯片。它采用英特爾領(lǐng)先的14納米工藝制程，在60平方毫米的芯片上集成了13萬個神經(jīng)元和1.3億個神經(jīng)突觸，每個突觸的能效達(dá)到創(chuàng)紀(jì)錄的1.7皮焦。對于規(guī)模化的LASSO優(yōu)化問題，Loihi在能效延遲乘積上較1.67G凌動CPU有超過1000倍的提升。Loihi在數(shù)字脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片技術(shù)方面有了一系列創(chuàng)新。本文從Loihi的原理背景、算法支持、體系結(jié)構(gòu)、軟件環(huán)境及應(yīng)用各方面進(jìn)行了系統(tǒng)介紹。
“Loihi(音：low-EE-hee)神經(jīng)擬態(tài)芯片從腦神經(jīng)脈沖通訊和突觸可塑性中得到的啟發(fā)來設(shè)計。人腦的這些特點(diǎn)能夠幫助計算機(jī)高效地實(shí)現(xiàn)自主學(xué)習(xí)和自主決策�！�
——Mike Mayberry (英特爾公司CTO，高級副總裁/英特爾研究院總經(jīng)理)
加州理工學(xué)院教授Carver Mead教授是現(xiàn)代大規(guī)模集成電路芯片設(shè)計的開拓者之一。Mead教授在1980年轉(zhuǎn)向研究用集成電路來模擬神經(jīng)系統(tǒng)(Neuromorphic Electronic Systems)。神經(jīng)擬態(tài)(Neuromorphic)這個術(shù)語由此而生。今天，神經(jīng)擬態(tài)主要指用包括模擬、數(shù)字或者模數(shù)混合大規(guī)模集成電路(也包括神經(jīng)元或者神經(jīng)突觸模型的新型材料或者電子元器件研究)和軟件系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并在此之上構(gòu)建智能系統(tǒng)的研究。神經(jīng)擬態(tài)工程發(fā)展成為一個囊括神經(jīng)生物學(xué)、物理學(xué)、數(shù)學(xué)、計算機(jī)科學(xué)和電子工程在內(nèi)的交叉學(xué)科。從Mead教授和他的學(xué)生們(Misha Mahowald[1]和Kwabena Boahen[2])開始，神經(jīng)擬態(tài)研究陸續(xù)在全世界范圍內(nèi)開展，并且受到了各國政府的重視和支持，如美國的腦計劃(BRAIN Initiative)，歐洲的人腦項(xiàng)目(Human Brain Project)，以及最近中國提出的腦計劃等。
人類實(shí)現(xiàn)通用人工智能的努力幾起幾落。傳統(tǒng)的基于符號推理的和當(dāng)前的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能方法可以在一些特定任務(wù)上超過人類，然而，這離我們的期望仍然有很大差距。而神經(jīng)擬態(tài)計算正是為了解決這些已有智能方法的不足，可以被視為人工智能計算發(fā)展的第三個階段。第一個階段是傳統(tǒng)智能計算，通過已知給定的過程產(chǎn)生答案;第二個階段是基于深度學(xué)習(xí)的智能計算，利用已知答案通過訓(xùn)練來獲得答案產(chǎn)生的過程;第三個階段是基于神經(jīng)擬態(tài)的智能計算，通過同時支持多種學(xué)習(xí)方法來對多個過程自適應(yīng)地強(qiáng)化對于答案的匹配。而Loihi神經(jīng)擬態(tài)芯片正是這個第三階段的代表性計算芯片。 |
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