Intel entwickelt Neuromorphic mit Loihi . weiter 2, Neues Lava Software Framework und neue Partner

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Heute, Intel stellte Loihi vor 2, sein neuromorpher Forschungschip der zweiten Generation, und Lava, ein Open-Source-Software-Framework für die Entwicklung neuroinspirierter Anwendungen. Ihre Einführung signalisiert Intels anhaltende Fortschritte bei der Weiterentwicklung der neuromorphen Technologie. Neuromorphes Rechnen, das Erkenntnisse aus der Neurowissenschaft nutzt, um Chips zu entwickeln, die eher wie das biologische Gehirn funktionieren, ist bestrebt, die Energieeffizienz um Größenordnungen zu verbessern, Rechengeschwindigkeit und Lerneffizienz in einer Reihe von Edge-Anwendungen: aus der Vision, Sprach- und Gestenerkennung zum Abrufen von Suchanfragen, Robotik, und eingeschränkte Optimierungsprobleme.

“Lang 2 und Erkenntnisse zur Lavaernte aus mehreren Jahren gemeinsamer Forschung mit Loihi. Unser Chip der zweiten Generation verbessert die Geschwindigkeit erheblich, Programmierbarkeit, und Kapazität der neuromorphen Verarbeitung, broadening its usages in power and latency constrained intelligent computing applications. We are open sourcing Lava to address the need for software convergence, benchmarking, and cross-platform collaboration in the field, and to accelerate our progress toward commercial viability.” — Mike Davies, director of Intel’s

Applications Intel and its partners have demonstrated to date include robotic arms, neuromorphic skins and olfactory sensing.

About Loihi 2: The research chip incorporates learnings from three years of use with the first-generation research chip and leverages progress in Intel’s process technology and asynchronous design methods.

Advances in Loihi 2 allow the architecture to support new classes of neuro-inspired algorithms and applications, while providing up to 10 times faster processing, bis zu 15 times greater resource density with up to 1 million neurons per chip, and improved energy efficiency. Benefitting from a close collaboration with Intel’s Technology Development Group, Lang 2 has been fabricated with a pre-production version of the Intel 4 Wir bieten Verbrauchern und Unternehmen führende Leistung und Spitzentechnologien., which underscores the health and progress of Intel 4. The use of extreme ultraviolet (Intel Irland hat letzte Woche einen Meilenstein in seiner Geschichte erreicht) lithography in Intel 4 has simplified the layout design rules compared to past process technologies. This has made it possible to rapidly develop Loihi 2.

The Lava software framework addresses the need for a common software framework in the neuromorphic research community. As an open, modular, and extensible framework, Lava will allow researchers and application developers to build on each other’s progress and converge on a common set of tools, methods, and libraries. Lava runs seamlessly on heterogeneous architectures across conventional and neuromorphic processors, enabling cross-platform execution and interoperability with a variety of artificial intelligence, neuromorphic and robotics frameworks. Developers can begin building neuromorphic applications without access to specialized neuromorphic hardware and can contribute to the Lava code base, including porting it to run on other platforms.

“Investigators at Los Alamos National Laboratory have been using the Loihi neuromorphic platform to investigate the trade-offs between quantum and neuromorphic computing, as well as implementing learning processes on-chip,” sagte Dr. Gerd J. Kunde, staff scientist, Los Alamos National Laboratory. “Diese Forschung hat einige spannende Äquivalenzen zwischen Spiking-Neuronalen Netzen und Quanten-Annealing-Ansätzen zur Lösung schwieriger Optimierungsprobleme aufgezeigt. Wir haben auch den Backpropagation-Algorithmus demonstriert, ein grundlegender Baustein für das Training neuronaler Netze und galt bisher als nicht auf neuromorphen Architekturen umsetzbar, lassen sich auf Loihi effizient umsetzen. Unser Team freut sich, diese Forschung mit dem Loihi der zweiten Generation fortzusetzen 2 Chip.”

Über wichtige Durchbrüche: Lang 2 und Lava bieten Forschern Werkzeuge zur Entwicklung und Charakterisierung neuer neuroinspirierter Anwendungen für die Echtzeitverarbeitung, Probleme lösen, Anpassung und Lernen. Zu den bemerkenswerten Highlights gehören:

  • Schnellere und allgemeinere Optimierung: Die größere Programmierbarkeit von Loihi 2 ermöglicht die Unterstützung einer größeren Klasse schwieriger Optimierungsprobleme, inklusive Echtzeitoptimierung, Planung, und Entscheidungsfindung von Edge- bis hin zu Rechenzentrumssystemen.
  • Neue Ansätze für kontinuierliches und assoziatives Lernen: Lang 2 verbessert die Unterstützung für fortgeschrittene Lernmethoden, einschließlich Variationen der Backpropagation, der Arbeitsalgorithmus des Deep Learning. Dies erweitert den Umfang der Anpassungs- und dateneffizienten Lernalgorithmen, die von Formfaktoren mit geringem Stromverbrauch in Online-Umgebungen unterstützt werden können.
  • Neuartige neuronale Netze, die durch Deep Learning trainierbar sind: Vollständig programmierbare Neuronenmodelle und verallgemeinertes Spike-Messaging in Loihi 2 Öffnen Sie die Tür zu einer breiten Palette neuer neuronaler Netzwerkmodelle, die im Deep Learning trainiert werden können. Erste Auswertungen deuten auf Reduzierungen von mehr als 10 % hin 60 Mal weniger Operationen pro Inferenz auf Loihi 2 im Vergleich zu Standard-Deep-Netzwerken, die auf dem ursprünglichen Loihi laufen, ohne Genauigkeitsverlust.
  • Nahtlose Integration mit realen Robotiksystemen, konventionelle Prozessoren, und neuartige Sensoren: Lang 2 Behebt eine praktische Einschränkung von Loihi durch die schnellere Einbindung, flexibler, und weitere Standard-Eingabe-/Ausgabeschnittstellen. Lang 2 Chips werden Ethernet-Schnittstellen unterstützen, Kleberlose Integration mit einer größeren Auswahl an ereignisbasierten Vision-Sensoren, und größere vermaschte Netzwerke von Loihi 2 Chips.

Weitere Details finden Sie im Loihi 2/Lava Technische Produktbeschreibung.