英特尔公布第一个 7nm 芯片 Loihi 2：用于神经拟态测算，可仿真模拟 100 万神经元
发布时间：2021-10-02 ┊ 文章作者：豪迪
今日，英特尔公布了第二代神经拟态芯片 Loihi 2。
神经拟态芯片是一种仿真模拟生物神经元的芯片。
与一般芯片不一样的是，神经拟态芯片的测算每日任务是由很多小单位开展的，模块中间根据相近生物神经的顶峰数据信号互相通讯，并根据顶峰调节其个人行为。
现阶段，英特尔早已将这类芯片用以机械手臂、神经拟态肌肤、设备味觉等情景。
2018 今年初，英特尔发布了其第一款神经拟态芯片 Loihi，选用 14nm 制造。
英特尔表明，Loihi 2 是对第一代的重要升級，也是应用英特尔第一个 EUV 加工工艺连接点 Intel 4 生产制造的芯片，意为等效于 4nm，具体为 7nm 加工工艺。
因为采用了最新加工工艺，Loihi 2 对比前代总面积变小了一半，但依然包括 100 万只神经元，总数是上代的 8 倍，响应速度是上代的 10 倍。
Loihi 2 一共有 128 个神经拟态关键，这 128 个核心每一个都是有 192KB 的灵便运行内存，每一个神经元能够依据实体模型分派高达 4096 个情况，而以前的限定仅有 24 个。
与一般的 CPU 和 GPU 不一样，神经拟态沒有外界运行内存。每一个神经元都是有一小部分运行内存供其专用型。关键功能是划分给不一样神经元键入的权重值、近期主题活动的缓存文件及其最高值发送至的任何别的神经元的目录。
Loihi 2 能够按照应用领域挑选多种不一样连接选项，这一点上有一些类似 FPGA。
除开硬件配置商品外，英特尔还发表了用以 Loihi 芯片的手机软件，一个名叫 Lava 的新开发框架。
该架构及其有关库都用 Python 撰写，并在 GitHub 上开源系统，开发者不用浏览硬件配置就可以为 Loihi 开发设计程序流程。
与神经互联网有什么不一样
生物神经元包括树突和轴突。
Loihi 芯片上实行模块的一部分当做“树突”，依据以往个人行为的权重值解决来源于网络通信的传到数据信号。
随后它应用公式来明确主题活动什么时候翻过临界值阀值，并在超出临界值阀值时开启其自己的顶峰数据信号。以后实行模块的“轴突”搜索与什么别的实行模块通讯，并向每一个实行模块推送顶峰数据信号。
为什么要分析这类种类芯片？神经拟态测算的代表者觉得，这类办法更贴近地仿真模拟大脑神经的具体特点，比如人的大脑传递数据信号极高的能效等级。
而科学研究深度神经网络专家学者，指责神经形状方式沒有获得具体成效，像 ResNet 等深神经互联网现已在机器视觉上得到了很大的取得成功。
Yann LeCun 曾在 2019 年的一次大会上反驳了神经拟态计算方式。
尽管神经拟态测算的科学研究关注度远不如神经互联网，但神经拟态芯片的优势取决于其能耗等级远超传统式CPU。
IBM 于 2014 年发布了 TrueNorth 芯片，虽然其运作頻率仅有几 kHz，但它所仿真模拟人的大脑顶峰神经互联网需要的云计算服务器，仅仅传统式CPU的 0.0001%。
英特尔神经形状测算试验室负责人 Mike Davies 表明，Loihi 在某种特殊工作中负荷上，能够比传统式CPU高效率高于 2000 倍。
除此之外，神经拟态测算还能完成动态性学习行为。
神经互联网十分擅于鉴别练习过的事情，但不太灵便，无法识别她们沒有练习的物品。Davies 曾展现了神经拟态测算依据视頻键入学好鉴别新的手式，与此同时不毁坏以前练习的工作能力。
Davies 觉得，神经拟态芯片在机器人学中有很多不确定性的运用。当工业机械手察觉自己遭遇新领域时，他们需要非常灵便，以鉴别和融入新领域。
参照连接：
[1]https://www.intel.com/content/www/us/en/newsroom/news/intel-unveils-neuromorphic-loihi-2-lava-software.html
[2]https://www.anandtech.com/show/16960/intel-loihi-2-intel-4nm-4
[3]https://www.zdnet.com/article/intel-rolls-out-second-gen-loihi-neuromorphic-chip/
