英特爾推出第二代神經擬態(tài)研究芯片Loihi 2和全新Lava軟件框架

10月2日消息，英特爾推出第二代神經擬態(tài)研究芯片Loihi2以及用于開發(fā)神經啟發(fā)應用的開源軟件框架Lava。

關于Loihi2，據悉該款研究芯片整合了英特爾過去三年使用第一代研究芯片的收獲，并充分利用英特爾制程技術和異步時鐘設計模式的進展。

具體而言，Loihi2的進步使該架構得以支持新型神經啟發(fā)算法和應用，提供高達10倍的處理速度，實現每個芯片最多有100萬個神經元的高達15倍的資源密度，并同時提高能效。Loihi2采用了預生產版本的Intel4制程節(jié)點，與以往的制程技術相比，Intel4制程節(jié)點采用的極紫外光刻（EUV）技術簡化了布局設計規(guī)則，使Loihi2的快速開發(fā)成為可能。

而Lava軟件框架滿足了神經擬態(tài)研究社區(qū)對通用軟件框架的需求。作為一個開放、模塊化、可擴展的框架，Lava將允許研究人員和應用開發(fā)人員在彼此取得的成果上進一步開發(fā)，并集中到一組通用的工具、方法和函數庫中。同時，Lava能夠在跨越傳統和神經擬態(tài)處理器的異構架構上無縫運行，實現跨平臺執(zhí)行以及與各種人工智能、神經擬態(tài)和機器人框架的互操作性。開發(fā)人員無需使用專門的神經擬態(tài)硬件即可開始構建神經擬態(tài)應用，并且可以為Lava代碼庫做出貢獻，包括將其移植到其他平臺上運行。

那么，Loihi2和Lava究竟有哪些關鍵性突破？

英特爾方面介紹，Loihi2和Lava為研究人員開發(fā)并塑造新的神經啟發(fā)應用提供了工具，用于實時處理、問題解決、適應和學習。顯著的技術亮點包括：

•更快、更通用的優(yōu)化：Loihi2更出色的可編程性將幫助解決更廣泛的艱難優(yōu)化問題，包括從邊緣到數據中心系統的實時優(yōu)化、規(guī)劃和決策。

•持續(xù)學習和關聯學習的新方法：Loihi2改進了對高級學習方法的支持，包括了各種反向傳播算法（深度學習的主力算法）。這擴大了適應性和數據高效學習算法的范圍，使低功耗設備能支持這些在線學習算法。

•可通過深度學習進行訓練的新型神經網絡：Loihi2中的完全可編程神經元模型和廣泛的脈沖信息傳遞，為各種可在深度學習中進行訓練的新型神經網絡模型打開了大門。早期的評估表明，與在原始版本的Loihi上運行的標準深度網絡相比，在準確性沒有降低的情況下，Loihi2上每次推理的運算次數減少了60多倍。

•與現實世界的機器人系統、傳統處理器和新型傳感器無縫集成：Loihi2通過整合更快、更靈活和更標準的輸入/輸出接口，解決了Loihi中客觀存在的一處局限。Loihi2芯片將支持以太網接口，與更廣泛的基于事件的視覺傳感器實現無膠合集成，同時Loihi2芯片還擁有更大的網狀網絡。

英特爾神經擬態(tài)計算實驗室總監(jiān)MikeDavies表示：“Loihi2和Lava軟件框架從多年來使用Loihi的合作研究項目中收獲洞察。第二代芯片極大地提高了神經擬態(tài)處理的速度、可編程性和容量，擴大了在功耗和時延受限的智能計算應用上的用途。英特爾正在開源Lava，以滿足在實踐中對軟件融合、基準測試和跨平臺合作的需求，并加快商業(yè)可行性的進程。”

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