Нейроморфная инженерия — это подобласть проектирования микросхем, в которой используют технологию имитации нейробиологической архитектуры человеческой нервной системы. Недавно учёные из Intel с помощью этой технологии сделали очередной шаг к созданию сверхкомпьютера.
15 июля в Детройте на саммите 2019 года Electronics Resurgence Initiative, организованном DARPA, Intel представил систему под кодовым названием Pohoiki Beach. Это 64-чиповый компьютер, способный моделировать деятельность в общей сложности 8 миллионов нейронов (из-за этого говорят, что Pohoiki Beach — умный, как 8 тараканов). Управляющий директор Intel Labs Рич Улиг (Rich Uhlig) заявил, что к компьютеру Pohoiki Beach будут иметь доступ 60 партнёров Intel по исследованиям в области усовершенствования ИИ-алгоритмов (скорее всего, из сообщества Intel Neuromorphic Research Community, основанного в конце прошлого года).
Одна из плат Intel, Nahuku. Каждая из таких плат содержит от 8 до 32 нейроморфных чипов Intel Loihi.
В компьютере Pohoiki Beach — 64 128-ядерных 14-нанометровых нейроморфных чипа Loihi, которые впервые были представлены в октябре 2017 года на орегонском воркшопе «Вдохновлённые нейронами вычислительные элементы» (Neuro Inspired Computational Elements, NICE). Эти квадратные, со стороной 6 сантиметров, чипы содержат три управляющих ядра Lakemont для синхронизации задач, а также более 2 миллиардов транзисторов, на которых работают 130 000 искусственных нейронов и 130 миллионов синапсов.
По словам Intel, чип Loihi обрабатывает информацию в 1000 раз быстрее и до 10 000 раз энергоэффективнее, чем обычные процессоры, и может решать определённые типы задач оптимизации с выигрышем в скорости и энергопотреблении более чем на три порядка по сравнению с обычными процессорами CPU. В сравнении с GPU удалось понизить энергопотребление в 109 раз.
Intel заявляет, что в этом году представит ещё более крупную систему на базе Loihi — Pohoki Springs, которая обеспечит «беспрецедентный» уровень производительности и энергоэффективности, имитируя деятельность более чем 100 миллионов нейронов.
Источник: