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英特尔研发神经元芯片,模拟人脑自学习能效提升1000倍

英特尔正在研发被称为 Intel Loihi 神经元芯片,整个芯片上共有超过13 万个神经元和1.3 亿个突触连接,能够根据环境变化即时编程,进行“自学习”。据英特尔“模糊地表示”,这一芯片的能效达到了传统 AI 芯片的1000倍。


英特尔的新芯片,具有超过 13 万个神经元

英特尔目前已经开始试验所谓的神经元芯片,试图更真实地模拟真正的大脑功能。


芯片巨头的研究实验室的新芯片被称为 Intel Loihi 测试芯片,由128 个计算核组成。每个核有1,024 个人造神经元,整个芯片上共有超过13 万个神经元和1.3 亿个突触连接。


基于神经元的数量,Loihi芯片比龙虾的简单大脑复杂一点。而人脑则由超过800 亿个神经元组成。换句话说,这个芯片要想匹配人脑的复杂程度,有很长的路要走。


和神经科学家所认为的大脑运作类似,Loihi芯片通过神经元之间的脉冲(或spike)模式传输数据。


英特尔表示,芯片可以随时随地自适应和学习。目前最尖端的机器学习系统是依赖于深度学习,这需要巨大的计算机群来对巨型数据集进行训练。英特尔说,Loihi芯片不需要那样的大量训练,它能够“自学习”(self-learning)。


英特尔研究人员认为,该芯片可用于世界上那些需要即时学习的设备,比如需要根据环境变化进行调整的无人机和无人车,又比如寻找失踪人口的摄像头,或根据交通状况自动调整的红绿灯。


英特尔表示,仿真神经元的spike特性将使这一芯片比传统芯片设计更有效率。


英特尔实验室高级首席工程师兼首席科学家Narayan Srinivasa在接受采访时表示:“大脑不会像你想象的那样频繁沟通。这个芯片只有在spike出现时才消耗能量。”


能效达到传统AI芯片1000倍

由于测试芯片尚未准备就绪,英特尔将不会详细说明芯片的参数等情况。但他们模糊地表示,新芯片的能效是通常用于训练人工智能系统的芯片的1,000倍。


英特尔预计将在11月份收到第一个测试芯片。它将基于英特尔的14纳米工艺技术上。英特尔表示,计划在2018 年上半年开始向大学和研究者提供。


尽管还没有实际的芯片,但该公司已经对现有的使用FPGA 的硬件进行了有限的测试,这一芯片可以针对案例即时进行重新编程。使用FPGA,英特尔已经测试了路径规划等应用。


Srinivasa 表示,英特尔在过去三年一直在研究神经元计算,但绝不是第一个探索这个想法的公司。最值得注意的是,IBM Research多年来一直在研究一种叫做TrueNorth的神经元芯片,它同样试图利用尖峰神经元。TrueNorth芯片包含4,096个核心和540万个晶体管,而仅需要70毫瓦的功率。该芯片模拟了一百万个神经元和2.56亿个突触- 这大大超过了英特尔的第一代Loihi测试芯片。TrueNorth可以模拟相当于蜜蜂的大脑。


负责TrueNorth项目的IBM首席科学家Dharmendra Modha在去年的一次采访中表示:“在当今无机硅技术的范围内,TrueNorth芯片尽可能接近大脑。


一些AI专家对IBM的做法表示怀疑。2014年,IBM发布TrueNorth,当时一篇文章中,早期的深度学习先驱者和FacebookAI研究小组负责人Yann LeCun写道,芯片在使用称为卷积神经网络的深度学习模型时,难以运行图像识别等任务。Srinivasa承认,英特尔的芯片也无法做好一些深度学习模式。


“我们利用时间,”Srinivasa说。“深度学习中缺乏这一点”。


无论英特尔的神经元芯片实验是否能适用其他地方,其亮点都突显了英特尔对超越传统中央处理器(或CPU)的兴趣,公司在PC和数据中心市场占据主导地位。现在随着AI的日益重要,英特尔正试图拥抱其他类型的芯片设计。在2015年,它以167亿美元收购了FPGA制造商Altera,去年以4亿美元收购了AI芯片启动Nervana。竞争对手的芯片制造商Nvidia目前以其图形处理器主导AI市场。


Srinivasa表示,三到五年间,Loihi芯片就会从研究实验室投入生产。

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