记者 | 彭新
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CPU和GPU等传统通用处理器特别擅长处理人类难以完成的任务,例如高精准度的数学运算。然而,当此类处理器即时处理非结构化和充满杂讯的数据,并同步进行记忆、演算、推理和计算时,例如在图像和声音上,将很难满足需求。
当下,芯片的角色和应用正在不断扩展,从自动化到人工智能以及其他领域对电脑的需求越来越高,迫使电脑需要像人脑一样运作,这项挑战了催生了一种全新的专门化的芯片架构。
英特尔公司近期宣布,将发布一种神经拟态计算的实验研究系统Pohoiki Springs,这种前沿技术可以模拟人脑的运作方式,以更快的速度进行计算,同时大大降低能耗。
数据中心机架式系统Pohoiki Springs。
这个名为Pohoiki Springs的神经拟态系统将于本月发布,向英特尔神经拟态研究社区(Neuromorphic Research Community)的成员开放。Pohoiki Springs将768块Loihi神经拟态研究芯片集成在5台标准服务器大小的机箱中。不过该系统目前仍处于研究阶段。
英特尔神经拟态计算实验室主任Mike Davies介绍说:“一些工作负载在传统架构上运行缓慢,而Pohoiki Springs系统则让我们的研究合作伙伴能够探索加速处理这些工作负载的方法。”
神经拟态芯片是一种全新的小型半导体芯片,灵感源自人类大脑,在硬件上复制了人体神经元组织、沟通和学习方式,能够复制信息并思考处理方式。人体的1000亿个脑神经元能通过100万亿个突触实现互联互通,使大脑能快速处理并保存信息。这些突触采用并行连接方式,因而神经元网络能以较低的功耗(约20瓦),同步进行记忆、演算、推理和计算。
神经拟态(Neuromorphic)一词最早是在20世纪80年代,由加州理工大学的计算机科学家Carver Mead提出。神经拟态工程学(Neuromorphic engineering)希望利用具有模拟电路特征的超大规模集成电路(VLSI),模仿人脑神经系统,最终目标是制造一个仿真人脑的芯片或集成电路。
神经拟态工程学需要跨领域的合作,也吸引了生物学、物理学、数学及信息科学等各方面人才的投入,和量子计算研究一样,成为跨国科技企业争夺下一代计算高地的前沿领域,包括IBM、高通、三星和SK海力士等。
在神经拟态计算的投入研究上,英特尔期望未来的神经拟态处理器能够成为一种新的可编程计算模式,以满足世界对普及型智能设备日益增长的需求。
神经拟态研究芯片Loihi。
2017年年底英特尔发布Loihi芯片,该芯片基于14纳米制程工艺,在架构设计中整合了计算和存储,具备128个核心,每个核心中有1000个神经元计算模型,单芯片可以模拟约13个万个神经元,支持多种学习模式,支持类似于人脑的工作方式。
根据英特尔研究院与美国康奈尔大学的研究人员在《自然-机器智能》杂志上联合发表的一篇论文显示,Loihi仅需单一样本便可学会识别每一种气味,且不会破坏它对先前所学气味的记忆。与传统的一种深度学习解决方案相比,但要达到与Loihi相同的分类准确率,前者学习每类气味需要3000倍以上的训练样本。
目前,一些有趣的应用在Loihi已经得到验证,通过模拟人类嗅到气味时的大脑运行机制,神经拟态芯片能嗅出危险化学品气味。
2019年7月,英特尔宣布新推出的“Pohoiki Beach”800万神经元神经拟态系统已经可以供研究人员使用,它包含64块Loihi芯片。通过Pohoiki Beach,研究人员可以利用英特尔的Loihi研究芯片开展实验。
Pohoiki Springs将英特尔的Loihi神经拟态研究芯片扩展了750倍,意味着一个1亿神经元计算系统得已诞生,规模上追上一个小型哺乳动物大脑的大小,同时以低于500瓦的功率运行。
不过距离人脑由约860亿个神经元组成的结构,时下神经拟态系统的研究还有很远的距离。但这在摩尔定律逐渐失效的芯片领域,神经拟态研究已经激发IT与半导体公司斗志,并加大技术开发投入其中。