“英特尔的新型神经形态Pohoiki Springs系统可运动100M人工神经元”
英特尔公司今天分享了有关pohoiki springs的详细新闻。 这个神经形态计算系统提供了1亿人工神经元来执行解决任务。
神经形态硬件试图模仿人脑解决新闻，提高计算速度。 虽然该技术还处于试验阶段，但英特尔和业界其他参与者希望受大脑刺激的系统能够提供比以前流传的服务器更好的性能，以应对人工智能和机器学习等业务负荷。
pohoiki springs (图片)使英特尔能够进一步实现这个目标。 这个拥有1亿个神经元的系统，相当于约5台标准服务器的大小，消耗300瓦的电力，包装768个Intelloi hi神经形态芯片，构成机器的大脑。
loihi基于14纳米的设计，其中包括20亿多个晶体管，组成130，000个人工神经元。 这些神经元共形成124个核心，这些核心在4个附加控制核心的帮助下协调工作。
与针对ai优化的其他解决方案相比，loihi这样的神经形态芯片在深度学习工作负荷的运行方法上有所不同。 Intel芯片上的人工神经元彼此紧密相连，像有机神经元一样，作为比较简单的信号，也就是尖峰信号传输数据。 这被认为是神经元的工作方法。 尖峰信号是一种非常有效的新闻传播媒介，在loihi的例子中，英特尔声称其处理特定问题的能力比常规解决方案快10，000倍，功耗减少了10，000倍。
神经形态芯片的设计还有一大特点。 虽然常规解决方案将采用的新闻存储在不同的内存区域，但loihi的内存直接位于人工神经元和突触处，因此可以快速将数据传输到所需的位置。
英特尔神经形态计算实验室主任mike davies在新闻发布会上说:“我们用完全不同的方法计算神经互联网。
pohoiki springs的768个车载loihi单元代表着英特尔重要的可扩展性里程碑，该公司以前最大的神经形态系统有68个芯片。 英特尔通过云向90个学术团体和企业的互联网提供了pohoiki springs，这些团体和企业开发了利用神经形态硬件的算法。 在新闻发布会上，戴维斯将算法和软件作为技术商业化面临的首要课题进行了说明。
英特尔在商业化方面有着重要的计划。 据戴维斯称，loihi最初的应用程序将成为边缘解决的用例，如实时分解照相机和自动驾驶汽车传感器的数据等。 这位高管补充说，英特尔希望随着时间的推移，半导体制造技术的进步，loihi架构能够充分缩小，能够用于移动设备和便携式计算机。
对边缘解决方案的兴趣解释了英特尔为什么不仅要开发pohoiki springs等大型神经形态系统，还要开发小型安装。 这家企业本周初公布了其努力的最新成果。 周一，英特尔宣布成功训练了loihi芯片，以识别10种有害化学物质的气味。
为了确保长期的竞争力，英特尔使用了一些新的芯片设计方法。 这家企业最近投资20亿美元收购了一家名为habana labs ltd .的创业企业，生产了用于数据中心的ai加速器。 英特尔还建立了量子计算芯片和优化这些芯片的技术，如霍利德斯低温控制系统。
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