Intel Loihi: Cool, навіть якщо ви не в C-Suite

Intel Loihi: Cool, навіть якщо ви не в C-Suite

Кілька років тому Intel представила Loihi, першим громадським нейроморфним дослідницьким процесором. Термін "нейроморфний" по суті є уловкою для будь-якого типу процесора, який намагається імітувати функцію мозку. Оскільки мозок є складним організмом, різні чіпи можуть бути нейроморфними різними способами, залежно від того, який аспект дизайну мозку вони намагаються скопіювати.

Тепер Intel оголосила Loihi 2, побудований на майбутній технологічному вузлі Intel 4. Intel 4 все ще перебуває у попередньому виробництві, а Intel не оголошує будь-який сюрприз запускає каденцію. Мабуть, Loihi 2 - це дуже рання труба для вузла.

Intel Loihi: Cool, навіть якщо ви не в C-Suite

Оригінал Loihi - це 14nm багато-ядра чіп з асинхронною шипкою нейронної мережі. Loihi 2: Spikening слідкує за цією моделлю - її сердечники спілкуються один з одним через нерегулярні сплески діяльності. Немає оперативної пам'яті або кешу в традиційному сенсі; Замість цього кожен нейрон має свій власний басейн пам'яті. Як і з живим нейроном, сигнали повинні перевищувати певний поріг релевантності, перш ніж ядро ​​пройде їх. Існує серія X86 CPU Cores, які їхали на стадо по всій справі, і вони періодично змушують нейрону синхронізувати, або перерахувати міцність його з'єднання з іншими нейронами.

Багато дизайну Loihi 2 заснований безпосередньо на версії OG, але є деякі оновлення. Переміщення від 14 нм до Intel 4 дозволяється різко збільшити максимальну кількість нейронів на чіп, від 130 К до 1 мільйона. Існує шість сердечників синхронізації, з трьох, а Loihi 2 використовує тривимірну сітчасту мережу замість 2D-сітки для спілкування в межах чіпа.

Loihi 2 також змінив свій підхід до "стрільби". Спочатку він закодований окремий біт даних, коли він звільнив: просто один або нуль. Тепер шипи - це цілі числа, тому вони можуть носити більше даних - не на відміну від біологічних нейронів, які є державними. Більш того, що збільшення пропускної здатності інформації означає, що шип може фактично вплинути на нейрона одержувача.

Intel Loihi: Cool, навіть якщо ви не в C-Suite

Велика мета Loihi 2 полягає в тому, щоб скористатися феноменатною енергоефективністю Loihi. Як правило, ми обробляли громіздкими проблемами в обчисленні, кидаючи більше м'язів на них. Нейронні мережі, зокрема, глибоко надлишкові, і це означає, що вони глибоко голодні. Але є логістична стеля на тому, скільки даних ви можете хрускувати, скільки енергії вкладається, і це ближче, ніж нам подобається. Intel стверджує, що в деяких випадках вона здатна зменшити споживання енергії стопль або більше порівняно з звичайними обчисленнями. У той же час, Loihi 2, як кажуть, буде вдвічі швидше, ніж оригінальний Loihi при оновленні держави нейрона. Загальна продуктивність, як кажуть, становить до десяти разів швидше, з істотним збільшенням гнучкості програмування по всьому чіпу.

Intel Loihi: Cool, навіть якщо ви не в C-Suite

Отже, що ви дійсно можете зробити з чіпом, як це? Коротка відповідь полягає в тому, що дослідники можуть заплутувати великі набори даних, шукаючи тенденції, які відображаються лише з високих накладних витрат або коли ви виглядаєте дуже близько. Мозок перевершує розпізнавання образів, і це хороша ставка, що Loihi також буде використовуватися при аналізі та контролю децентралізованих / крапних систем обчислювального та моніторингу. Він перевершує пошук оптимальних рішень у кількох обмежених. Градієнтне спуск не є всі співом, всі танцювальні переможця штучного інтелекту, але це зброя Loihi може володіти великим ефектом.

Intel Loihi: Cool, навіть якщо ви не в C-Suite

Наукові зусилля, такі як Loihi, не збираються з'являтися в особистих ПК в будь-який час. Вони можуть запропонувати феноменальну ефективність енергії, але зараз вони не пропонують це у багатьох робочих навантажень, які є дуже практичними або актуальними для сучасних обчислень. Це нормально. Відповідно до Гавайської теми, Intel також оголосила Lava, відкриту структуру, яка може використовувати розробники, щоб побудувати "нейро-натхненні" програми. Вони також пропонують два нейроморфних системах Loihi 2, які вони називають Kapoho Point та OHEO GULCH, до членів Intel Neuromorphic Research Community (Inrc) - і вони зробили лаву, доступну через Github, GRATIT.

Дослідницькі проекти, такі як Loihi, спрямовані на пошук нових методів обчислення як трансформаційного відносно сучасного дня, коли винахід транзистора був у вакуумній трубці. Він ділиться цією метою з зусиллями, як MESO, або квантові обчислення. Проекти, такі як вони ніколи не можуть прийти до настільних комп'ютерів або ноутбуків, але вони представляють полювання на Intel для нових кордонів у обчисленні з основними властивостями, які ми можемо оптимізувати, що не зовсім так, як і закон Мура.

Читати далі

RISC-V навшпиньки до основного потоку завдяки платформі розробників SiFive, високопродуктивний процесор
RISC-V навшпиньки до основного потоку завдяки платформі розробників SiFive, високопродуктивний процесор

RISC V продовжує проникати на ринок, цього разу завдяки дешевшій та повнофункціональнішій тестовій материнській платі.

Астрономи виявили планету-шахраю, яка блукає по Галактиці, розміром із землю
Астрономи виявили планету-шахраю, яка блукає по Галактиці, розміром із землю

Астрономи ідентифікували понад 4000 екзопланет, що обертаються навколо інших зірок, але лише кілька "планет-шахраїв", які блукають по галактиці без зірки, щоб подзвонити додому. Нове дослідження стверджує, що помітило один із цих світів, і це може бути маленький кам’янистий світ, такий як Земля.

Огляд Xbox Series X: Ігровий ПК для вітальні, який я (переважно) завжди хотів
Огляд Xbox Series X: Ігровий ПК для вітальні, який я (переважно) завжди хотів

Серія Xbox X виходить через п’ять днів, і ми можемо про це говорити. Я ніколи раніше не робив огляд консолі, тому я пішов на це з точки зору того, до чого я звик - ігор на ПК. Тут об’єктивно Microsoft має чим пишатися.

Як побудувати детектор маски для обличчя за допомогою Jetson Nano 2GB та AlwaysAI
Як побудувати детектор маски для обличчя за допомогою Jetson Nano 2GB та AlwaysAI

Nvidia продовжує робити ШІ на межі доступнішим та простішим у розгортанні. Тому, замість того, щоб просто переглядати еталони, щоб переглянути новий Jetson Nano 2 Гб, я вирішив взятися за проект DIY зі створення власного детектора маски для обличчя.