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英特爾Loihi神經擬態芯片：引領智能計算新突破
[ 通信界 / 杜宇陽 / m.6611o.com / 2018/5/1 21:39:00 ]
 
　　神經擬態計算是從人腦的信息處理機制中獲得靈感，利用脈沖神經網絡進行處理的計算架構。Loihi是英特爾公司在2018年國際消費電子展上展示的新型神經擬態計算芯片。它采用英特爾領先的14納米工藝制程，在60平方毫米的芯片上集成了13萬個神經元和1.3億個神經突觸，每個突觸的能效達到創紀錄的1.7皮焦。對于規模化的LASSO優化問題，Loihi在能效延遲乘積上較1.67G凌動CPU有超過1000倍的提升。Loihi在數字脈沖神經網絡芯片技術方面有了一系列創新。本文從Loihi的原理背景、算法支持、體系結構、軟件環境及應用各方面進行了系統介紹。
　　“Loihi(音：low-EE-hee)神經擬態芯片從腦神經脈沖通訊和突觸可塑性中得到的啟發來設計。人腦的這些特點能夠幫助計算機高效地實現自主學習和自主決策。”
　　——Mike Mayberry (英特爾公司CTO，高級副總裁/英特爾研究院總經理)
　　加州理工學院教授Carver Mead教授是現代大規模集成電路芯片設計的開拓者之一。Mead教授在1980年轉向研究用集成電路來模擬神經系統(Neuromorphic Electronic Systems)。神經擬態(Neuromorphic)這個術語由此而生。今天，神經擬態主要指用包括模擬、數字或者模數混合大規模集成電路(也包括神經元或者神經突觸模型的新型材料或者電子元器件研究)和軟件系統實現神經網絡模型，并在此之上構建智能系統的研究。神經擬態工程發展成為一個囊括神經生物學、物理學、數學、計算機科學和電子工程在內的交叉學科。從Mead教授和他的學生們(Misha Mahowald[1]和Kwabena Boahen[2])開始，神經擬態研究陸續在全世界范圍內開展，并且受到了各國政府的重視和支持，如美國的腦計劃(BRAIN Initiative)，歐洲的人腦項目(Human Brain Project)，以及最近中國提出的腦計劃等。
　　人類實現通用人工智能的努力幾起幾落。傳統的基于符號推理的和當前的基于卷積神經網絡的人工智能方法可以在一些特定任務上超過人類，然而，這離我們的期望仍然有很大差距。而神經擬態計算正是為了解決這些已有智能方法的不足，可以被視為人工智能計算發展的第三個階段。第一個階段是傳統智能計算，通過已知給定的過程產生答案;第二個階段是基于深度學習的智能計算，利用已知答案通過訓練來獲得答案產生的過程;第三個階段是基于神經擬態的智能計算，通過同時支持多種學習方法來對多個過程自適應地強化對于答案的匹配。而Loihi神經擬態芯片正是這個第三階段的代表性計算芯片。

 

作者：杜宇陽　合作媒體：人工智能　編輯：顧北

 

 
 
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