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英特尔开发出神经拟态系统模拟800万个神经元处理速度提升1000倍

  Loihi 芯片开发工具链包括 Loihi Python API、编译器和一组在 Loihi 芯片上构建和执行 SNN 的运行时库。它提供了一种创建具有自定义配置(如衰减时间、突触重量和尖峰阈值)的神经元和突触图的方法,以及通过自定义学习规则注入外部尖峰来模拟这些图形的方法。

  据英特尔称,与传统处理器相比,Loihi 芯片处理信息的速度提高了 1000 倍,效率提高了 10,000 倍,与常规 CPU 操作相比,它可以解决某些类型的优化问题,速度和能效提高了三个数量级以上。此外,该芯片制造商声称,Loihi 芯片可以保持实时性能结果,并且在扩展 50 倍时仅多消耗 30% 的电量,而传统硬件则要多消耗 500%。英特尔还表示,运行同步定位和绘图方法时,该芯片消耗的能量比目前广泛使用的 CPU 少大约 100 倍。

  图丨英特尔 Nahuku 基板,每块包含 8 到 32 个英特尔 Loihi 神经拟态芯片(来源:英特尔)

  Applied Brain Research 联合首席执行官 Chris Eliasmith 领导的一个团队正在使用 Loihi 芯片。他说,“与 GPU 相比,Loihi 芯片运行实时深度学习基准测试的功耗降低了 109 倍,与专用物联网推理硬件相比,Loihi 芯片功耗降低了 5 倍。”

  英特尔表示,它将于今年晚些时候,推出一个更大的 Loihi 系统——Pohoki Springs,该系统将超过 1 亿个神经元,为神经拟态工作提供“前所未有”的性能和效率。此外,该公司还表示,它将继续通过英特尔神经拟态研究社区提供其 Loihi 云系统和基于 Loihi 的 USB 拟态因子系统 Kapoho Bay 的访问权限。

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