該測(cè)試芯片由英特爾的 14 納米工藝制造，共有 13 萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元和 1.3 億個(gè)突觸，采用異步神經(jīng)形態(tài)的多核網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，支持多種不同的稀疏、層級(jí)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，每個(gè)神經(jīng)元間都可以自由通信。每個(gè)神經(jīng)形態(tài)核心都擁有一個(gè)學(xué)習(xí)引擎，可以在操作過(guò)程中對(duì)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行編程，支持監(jiān)督、無(wú)監(jiān)督、強(qiáng)化和其他學(xué)習(xí)模式，可以開(kāi)發(fā)和測(cè)試高效的算法，包括路徑規(guī)劃、約束滿足、稀疏編碼、詞典學(xué)習(xí)和動(dòng)態(tài)模式學(xué)習(xí)及適應(yīng)。
英特爾實(shí)驗(yàn)室總經(jīng)理邁克爾·梅貝里（Michael Mayberry）表示：「英特爾 Loihi 研究測(cè)試芯片包含模擬大腦基本機(jī)制的數(shù)字電路，使機(jī)器可以更快地學(xué)習(xí)、更有效率，同時(shí)降低對(duì)計(jì)算能力的需求。這將幫助計(jì)算機(jī)基于模式和關(guān)聯(lián)實(shí)現(xiàn)自組織以及進(jìn)行決策。」
據(jù)介紹，該芯片從神經(jīng)元的交流學(xué)習(xí)中汲取靈感，其中神經(jīng)元的激活、新突觸的形成可以按時(shí)間調(diào)制，這可以幫助計(jì)算機(jī)自組織并根據(jù)模式和關(guān)聯(lián)做出決策。同時(shí)，該芯片可以在終端完成訓(xùn)練和推理，使得機(jī)器能夠自動(dòng)實(shí)時(shí)調(diào)整，擺脫對(duì)云端的依賴(lài)。
基于這種特性，根據(jù)研究人員提供的數(shù)據(jù)，這款芯片在解決 MNIST 的數(shù)字識(shí)別問(wèn)題時(shí)的學(xué)習(xí)速度比其他典型的尖脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快了 100 萬(wàn)倍。另外，該芯片在同一任務(wù)上使用的資源要比卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)少。據(jù)相關(guān)媒體報(bào)道，該芯片比一般訓(xùn)練系統(tǒng)所需的通用計(jì)算效率高了 1000 倍。
英特爾指出，在工業(yè)自動(dòng)化和個(gè)人機(jī)器人等任何在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中自動(dòng)操作和持續(xù)學(xué)習(xí)的應(yīng)用程序方面，這款芯片都有較大的潛力。
在為人工智能應(yīng)用開(kāi)發(fā)專(zhuān)用芯片方面，谷歌已于此前推出了基于云計(jì)算的 TPU（張量處理單元）芯片，以加速機(jī)器學(xué)習(xí)。與之不同的是，英特爾此次推出的測(cè)試芯片可以在機(jī)器終端進(jìn)行學(xué)習(xí)。
英特爾表示，本地化的自學(xué)能力相對(duì)基于云計(jì)算的系統(tǒng)有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。例如，這樣的計(jì)算速度更快，因?yàn)樵谙到y(tǒng)學(xué)習(xí)過(guò)程中，芯片和與云計(jì)算平臺(tái)之間不必交換數(shù)據(jù)。基于這種不同的思路，該芯片也因?yàn)榕c當(dāng)前大部分人工智能系統(tǒng)的訓(xùn)練方式不同而效率更高。因?yàn)槭∪チ伺c云計(jì)算平臺(tái)之間交換數(shù)據(jù)的過(guò)程，終端計(jì)算速度將更快。
目前，這款芯片仍處于原型階段，英特爾計(jì)劃明年與大學(xué)和其他研究機(jī)構(gòu)合作，展開(kāi)進(jìn)一步的開(kāi)發(fā)。
對(duì)于智能在終端還是云端的爭(zhēng)議由來(lái)已久，不過(guò)業(yè)界對(duì)智能的終端部署已經(jīng)產(chǎn)生了足夠的重視。在前不久推出的 iPhone X 上，一大亮點(diǎn)就是蘋(píng)果基于 A11 芯片組建了一套運(yùn)算能力+適應(yīng)環(huán)境+相關(guān)硬件的本地 AI 執(zhí)行體系。從英特爾的這項(xiàng)工作來(lái)看，隨著芯片技術(shù)的發(fā)展，對(duì)智能的終端部署似乎有了更值得期待的解決方案。
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