比虾脑更复杂,英特尔推出神经形态测试芯片Loihi

英特尔的研究实验室开发出一种新型芯片Loihi 测试芯片,其模仿了大脑功能,能从环境反馈中直接学习。该芯片由 128 个计算核心组成,每个核心有 1024 个人工神经元,整个芯片共有超过 13 万个神经元和 1.3 亿个突触连接。与大脑神经元类似,它们可以调整相互之间联系,以适应新任务。

从神经元数量上看,Loihi 芯片比一个简单的虾脑更复杂一些。然而,却与由超过 800 亿个神经元构成的人类大脑相去甚远。无需传统方式训练,随着时间增加会变得越来越智能,且功耗极低,Loihi采用异步脉冲方式进行计算。与大脑工作方式类似,Loihi 芯片通过神经元之间的脉冲/spike 来传输数据。

“大脑并不像你所想的那样频繁沟通,”Intel 实验室的高级首席工程师和首席科学家 Narayan Srinivasa 在采访中说,“没有神经刺激的时候,芯片是不需要耗能的。”

英特尔称该芯片可以适应 Go 语言并使用它学习。英特尔认为该芯片可以用于现实世界中需要实时学习的设备:自动驾驶无人机和汽车,实时适应环境中发生的状况;用摄像头找寻失踪人口;或者让红绿灯自动适应交通状况。通过模拟神经元的刺激模式,该芯片比起传统的芯片设计,运行效率更高。

英特尔并没有明确说明该芯片能有多高效运行,毕竟测试芯片还没有准备好。但英特尔模糊的宣称,该芯片的能耗只有通常用于训练人工智能系统芯片的千分之一。预期在 11 月能开发出第一代测试芯片,以英特尔的 14nm 工艺技术制作。英特尔声称将计划在 2018 年上半年内,使芯片能被 AI 研究领域的大学和研究员使用。

 

面对相关质疑,Srinivasa 承认英特尔的芯片也在使用一些深度学习模型时表现的不好。并表示“我们追求的是速度,这是深度学习所缺失的。”此外他还表示“也许不用三、五年,Loihi芯片就能走出实验室了。”