北京2019年7月16日 /美通社/ -- 英特尔今天宣布，代号为“Pohoiki Beach”的800万神经元神经拟态系统已经可以供广大研究人员使用，它包含64块Loihi研究芯片。通过Pohoiki Beach，研究人员可以利用英特尔的Loihi研究芯片开展实验，该芯片受到大脑启发，将生物大脑原理应用于计算机体系结构。在稀疏编码、图搜索和约束满足问题等专业应用领域，Loihi能让用户以千倍于CPU的速度和万倍于CPU的效率处理信息。
“早些时候，我们对Loihi进行了扩展，以创建更强大的神经拟态系统。我们对这项工作取得的初步成果倍感振奋。Pohoiki Beach现在可供60多个生态系统合作伙伴使用，他们将利用这个专业化系统去解决复杂的计算密集型问题。”
——英特尔研究院院长Rich Uhlig
重要意义：引入Pohoiki Beach后，研究人员能够高效扩展新型神经启发式算法——例如稀疏编码、同步定位和建图（SLAM）以及路径规划，这些算法能够根据输入的数据进行学习和调整。Pohoiki Beach是英特尔神经拟态研究工作的重要里程碑，它为英特尔研究院在今年晚些时候将该架构扩展到1亿个神经元的计划奠定了基础。
独特之处：要想根据摩尔定律不断降低功耗并提升性能，需要不仅仅持续微缩制程节点。随着复杂的新型计算工作负载成为常态，人们越来越需要为特定的应用设计专用架构。
从Pohoiki Beach神经拟态系统中，我们可以看到专用架构能为新兴应用带来诸多益处，这些新兴应用包括一些很难由物联网（IoT）和自主设备支持的困难的计算问题。利用这种不同于通用计算技术的专用系统，有望在现实世界的众多应用领域实现呈数量级的速度与效率提升，比如自动驾驶汽车、智能家居、网络安全等领域。
研究合作伙伴反馈：通过引入Pohoiki Beach，英特尔将支持全球生态系统合作伙伴继续开拓神经启发式算法研究的下一个前沿。
例如，在本周的Telluride神经拟态认知工程研讨会上，研究人员运用Loihi系统解决神经拟态工程的前沿挑战。这些项目包括让AMPRO假肢更具自适应能力、用新兴的事件相机进行对象跟踪、通过神经拟态传感控制实现桌面足球的自动化操作、学习控制线性倒立摆，以及为iCub机器人的电子皮肤提供触觉输入。
除了来自Telluride的相关展示，其他研究合作伙伴已经看到了Loihi带来的巨大效益：
滑铁卢大学教授、应用大脑研究部联合首席执行官Chris Eliasmith表示：“与GPU相比，Loihi芯片运行实时深度学习基准的功耗降低了109倍，而与专用物联网推理硬件相比，功耗则降低了5倍。一个更令人振奋的结果是，当我们将网络规模扩大50倍时，Loihi能够保持实时性能表现，功耗却只增加了30%，物联网硬件的功耗则增加了500％，而且无法保持实时性。”
“借助Loihi，我们建立了一个可模拟大脑潜在神经表征和行为的脉冲神经网络。SLAM解决方案是作为网络结构的一种属性出现的。我们对Loihi上运行的网络进行了基准测试，发现其准确性丝毫不亚于一种广泛应用于移动机器人的在CPU上运行的SLAM方法，但功耗却仅为后者的百分之一”，罗格斯大学的Konstantinos Michmizos教授在介绍其实验室的SLAM研究结果时如是说，他将在11月的智能机器人和系统国际会议（IROS）上发表这些工作成果。
下一步工作：2017年，英特尔推出首款神经拟态研究芯片Loihi，在神经拟态硬件的开发上迈出重要一步。2018年3月，英特尔神经拟态研究社区（INRC）的建立，进一步推动了神经拟态算法、软件和应用程序的开发。通过INRC，英特尔将其Loihi云系统以及基于Loihi的USB形状的系统Kapoho Bay提供给研究人员，Kapoho Bay系统有力推动了有关神经拟态技术实际应用的研究工作。
Pohoiki Beach能为英特尔的研究合作伙伴提供更大的计算规模和更强的计算能力，将进一步加快神经拟态技术的进展。
今年晚些时候，英特尔将推出一款代号为“Pohoiki Springs”的Loihi系统，该系统规模更大，并且建立在Pohoiki Beach架构之上，将为扩展型神经拟态工作负载带来前所未有的性能和效率。
英特尔的工程师指出，来自这些研究系统的测量数据有望量化神经拟态计算方法能够带来的增益，并指明最适合这项技术的应用领域。这项研究为神经拟态技术的最终商业化铺平了道路。
