英特爾推出第二代神經(jīng)擬態(tài)研究芯片Loihi 2和全新Lava軟件框架

10月2日消息，英特爾推出第二代神經(jīng)擬態(tài)研究芯片Loihi2以及用于開發(fā)神經(jīng)啟發(fā)應(yīng)用的開源軟件框架Lava。

關(guān)于Loihi2，據(jù)悉該款研究芯片整合了英特爾過去三年使用第一代研究芯片的收獲，并充分利用英特爾制程技術(shù)和異步時鐘設(shè)計模式的進展。

具體而言，Loihi2的進步使該架構(gòu)得以支持新型神經(jīng)啟發(fā)算法和應(yīng)用，提供高達10倍的處理速度，實現(xiàn)每個芯片最多有100萬個神經(jīng)元的高達15倍的資源密度，并同時提高能效。Loihi2采用了預(yù)生產(chǎn)版本的Intel4制程節(jié)點，與以往的制程技術(shù)相比，Intel4制程節(jié)點采用的極紫外光刻（EUV）技術(shù)簡化了布局設(shè)計規(guī)則，使Loihi2的快速開發(fā)成為可能。

而Lava軟件框架滿足了神經(jīng)擬態(tài)研究社區(qū)對通用軟件框架的需求。作為一個開放、模塊化、可擴展的框架，Lava將允許研究人員和應(yīng)用開發(fā)人員在彼此取得的成果上進一步開發(fā)，并集中到一組通用的工具、方法和函數(shù)庫中。同時，Lava能夠在跨越傳統(tǒng)和神經(jīng)擬態(tài)處理器的異構(gòu)架構(gòu)上無縫運行，實現(xiàn)跨平臺執(zhí)行以及與各種人工智能、神經(jīng)擬態(tài)和機器人框架的互操作性。開發(fā)人員無需使用專門的神經(jīng)擬態(tài)硬件即可開始構(gòu)建神經(jīng)擬態(tài)應(yīng)用，并且可以為Lava代碼庫做出貢獻，包括將其移植到其他平臺上運行。

那么，Loihi2和Lava究竟有哪些關(guān)鍵性突破？

英特爾方面介紹，Loihi2和Lava為研究人員開發(fā)并塑造新的神經(jīng)啟發(fā)應(yīng)用提供了工具，用于實時處理、問題解決、適應(yīng)和學(xué)習(xí)。顯著的技術(shù)亮點包括：

•更快、更通用的優(yōu)化：Loihi2更出色的可編程性將幫助解決更廣泛的艱難優(yōu)化問題，包括從邊緣到數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)的實時優(yōu)化、規(guī)劃和決策。

•持續(xù)學(xué)習(xí)和關(guān)聯(lián)學(xué)習(xí)的新方法：Loihi2改進了對高級學(xué)習(xí)方法的支持，包括了各種反向傳播算法（深度學(xué)習(xí)的主力算法）。這擴大了適應(yīng)性和數(shù)據(jù)高效學(xué)習(xí)算法的范圍，使低功耗設(shè)備能支持這些在線學(xué)習(xí)算法。

•可通過深度學(xué)習(xí)進行訓(xùn)練的新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：Loihi2中的完全可編程神經(jīng)元模型和廣泛的脈沖信息傳遞，為各種可在深度學(xué)習(xí)中進行訓(xùn)練的新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型打開了大門。早期的評估表明，與在原始版本的Loihi上運行的標準深度網(wǎng)絡(luò)相比，在準確性沒有降低的情況下，Loihi2上每次推理的運算次數(shù)減少了60多倍。

•與現(xiàn)實世界的機器人系統(tǒng)、傳統(tǒng)處理器和新型傳感器無縫集成：Loihi2通過整合更快、更靈活和更標準的輸入/輸出接口，解決了Loihi中客觀存在的一處局限。Loihi2芯片將支持以太網(wǎng)接口，與更廣泛的基于事件的視覺傳感器實現(xiàn)無膠合集成，同時Loihi2芯片還擁有更大的網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)。

英特爾神經(jīng)擬態(tài)計算實驗室總監(jiān)MikeDavies表示：“Loihi2和Lava軟件框架從多年來使用Loihi的合作研究項目中收獲洞察。第二代芯片極大地提高了神經(jīng)擬態(tài)處理的速度、可編程性和容量，擴大了在功耗和時延受限的智能計算應(yīng)用上的用途。英特爾正在開源Lava，以滿足在實踐中對軟件融合、基準測試和跨平臺合作的需求，并加快商業(yè)可行性的進程。”

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