Второе поколение исследовательского нейроморфного чипа Loihi 2 содержит более 1 млн нейронов и производится с использованием предсерийного техпроцесса Intel 4. Специализированный открытый программный фреймворк позволит ускорить инновационные разработки и переход к коммерциализации.
Корпорация Intel анонсировала Loihi 2, исследовательский чип второго поколения, а также Lava, среду программирования с открытым исходным кодом, позволяющую разрабатывать приложения для нейроморфных вычислителей.
«Loihi 2 и Lava аккумулируют наработки нескольких лет исследований с использованием Loihi. Наш чип второго поколения работает быстрее, для него проще писать программы, что расширяет возможности его применения в ограниченных по мощности вычислительных системах. Мы открываем исходный код Lava для обеспечения лучшей совместимости программного обеспечения, тестирования и кроссплатформенного взаимодействия в этой области, а также для того, чтобы ускорить вывод продуктов на уровень коммерческой рентабельности»,— сообщил Майк Дэвис, директор лаборатории нейроморфных вычислений Intel.
Нейроморфные вычисления с применением микросхем, разработанных по принципам нейробиологии и функционирующих подобно биологическому мозгу, позволят значительно увеличить энергоэффективность, скорость вычислений и продуктивность обучения ИИ для выполнения задач, возникающих при взаимодействии человека с машиной — от компьютерного зрения, распознавания голоса и жестов до поисковых запросов, робототехники и решения оптимизационных задач с ограничениями. Intel и ее партнеры уже создали такие прикладные разработки, как роботизированные руки, нейроморфная искусственная кожа и алгоритм распознавания запахов.
Новый исследовательский чип Loihi 2 объединяет опыт, накопленный за три года использования исследовательских микросхем первого поколения, с передовыми наработками Intel в области производства, а также в проектировании и производстве цифровых асинхронных схем.
Усовершенствования Loihi 2 позволяют архитектуре поддерживать новые классы нейроморфных алгоритмов и приложений, обеспечивая максимум десятикратно (данные компании) более быструю обработку и максимум пятнадцатикратно (также данные компании) более высокую плотность ресурсов с использованием до 1 млн нейронов на чип наряду с улучшенной энергоэффективностью. При выпуске Loihi 2 была использована предварительная версия технологического процесса Intel 4. Применение литографии экстремального ультрафиолетового диапазона (Extreme Ultraviolet, EUV) в Intel 4 упростило принципы проектирования компоновки по сравнению с технологиями прошлых лет, что позволило ускорить разработку Loihi 2.
Среда программирования Lava соответствует потребности сообщества исследователей нейроморфных вычислений в универсальном программном фреймворке. В качестве открытой модульной среды с возможностью расширения Lava позволит исследователям и разработчикам приложений опираться на совместные достижения и использовать общий набор инструментов, методик и библиотек. Lava работает на различных гетерогенных платформах с традиционными и нейроморфными процессорами, обеспечивая совместимость с широким спектром искусственных интеллектов, нейроморфных и робототехнических программных средств. Теперь разработчики могут создавать нейроморфные приложения даже без доступа к специализированному аппаратному обеспечению, а также участвовать в развитии базы кода Lava, в том числе перенося свои разработки на другие платформы.
«Исследователи из Национальной лаборатории Лос-Аламоса использовали нейроморфную платформу Loihi для сравнения квантовых и нейроморфных вычислений, а также для практической реализации механизмов обучения на нейроморфной микросхеме,— заявил д-р Герд Дж. Кунде, научный сотрудник Национальной лаборатории Лос-Аламоса.— Это исследование показало интересные сходства между импульсными нейронными сетями и принципами квантового отжига для решения сложных задач оптимизации. Мы также продемонстрировали, что алгоритм обратного распространения ошибки — основополагающий компонент для обучения нейронных сетей, ранее считавшийся нереализуемым в нейроморфных архитектурах, может быть эффективно выполнен на Loihi. Наша команда непременно продолжит это исследование с чипом второго поколения».
Loihi 2 и Lava предлагают исследователям инструменты разработки и описания новых нейроморфных приложений для вычислений в реальном времени, принятия решений, задач адаптации и обучения. Основные преимущества решений таковы.
Более высокая степень программируемости Loihi 2 даст возможность работать с более широким спектром сложных задач оптимизации, включая оптимизацию в реальном времени, планирование и принятие решений — от периферийных систем до дата-центров.
Новые методы непрерывного и ассоциативного обучения: Loihi 2 предлагает улучшенную поддержку передовых методов обучения, в том числе варианты обратного распространения ошибки, одного из самых популярных алгоритмов глубокого обучения. Это расширяет возможности адаптации и обучающих алгоритмов с эффективным использованием данных, которые могут поддерживаться маломощными онлайн-системами.
Полностью программируемые модели нейронов и стандартизированный спайковый метод обмена данными в Loihi 2 позволяют использовать новые модели нейронных сетей, которые можно обучать с помощью алгоритмов глубокого обучения. По предварительным оценкам, Loihi 2 позволяет снизить число выполняемых операций при инференсе более чем в 60 раз без потери точности (данные компании) по сравнению со стандартными глубокими сетями на чипе Loihi 1.
Беспрепятственная интеграция с существующими робототехническими системами, традиционными процессорами и новыми датчиками: в Loihi 2 сняты технические ограничения, существовавшие в Loihi первого поколения, благодаря более быстрым, универсальным и стандартизированным интерфейсам ввода-вывода. Микросхемы Loihi 2 будут поддерживать интерфейсы Ethernet, прямую интеграцию широкого спектра событийно-управляемых датчиков технического зрения и возможность объединения микросхем Loihi 2 в большие связанные кластеры.
Intel предлагает две нейроморфные системы на базе Loihi 2 в облаке Neuromorphic Research участникам сообщества исследователей нейроморфных вычислений INRC: однокристальную систему Oheo Gulch для ранней оценки и 8-чиповую систему Kapoho Point, которая будет доступна в ближайшее время. Программная платформа Lava Software Framework уже доступна для бесплатной загрузки на GitHub. Презентация и учебные материалы по Loihi 2 и Lava будут представлены на предстоящем мероприятии Intel Innovation в октябре.
В сообщество исследователей нейроморфных вычислений (The Intel Neuromorphic Research Community, INRC) сегодня входят более 150 участников, включая Ford, Технологический университет Джорджии, Raytheon Technologies, Teledyne-FLIR и Юго-Западный исследовательский институт (SwRI), вступившие в него в этом году. Новые участники присоединились к сообществу научных, правительственных и отраслевых партнеров, которые вместе с Intel работают над подготовкой технологии нейроморфных вычислений к коммерческому использованию.
«Такие разработки, как новый чип Loihi 2 и Lava API, являются важными шагами в развитии нейроморфных вычислений,— считает Эди Лионгосари, главный научный сотрудник и управляющий директор Accenture Labs.— Нейроморфная архитектура нового поколения будет иметь решающее значение для исследований Accenture Labs в области алгоритмов компьютерного зрения на основе модели человеческого мозга для интеллектуальных периферийных вычислений, которые могут использоваться в будущих устройствах расширенной реальности или интеллектуальных мобильных роботах. Новый чип предоставляет функции, которые делают его более эффективным для многомерных вычислений и могут обеспечить улучшенное обучение на кристалле, в то время как Lava API предоставляет разработчикам простой и более оптимизированный интерфейс для создания нейроморфных систем».
Переход нейроморфных вычислений из стадии лабораторных исследований в статус коммерчески рентабельной технологии возможен при выполнении трех условий. Он требует постоянного итерационного развития нейроморфной аппаратуры в результате фундаментальных и прикладных исследований; разработки общей платформенно независимой программной среды, которая позволит исследователям сравнивать, объединять и совершенствовать лучшие алгоритмические идеи разных групп; а также тесного сотрудничества производства, науки и государства в области прикладного применения нейроморфных вычислений для текущих задач бизнеса.