Intel推神經元芯片Loihi，可實現片上學習

該芯片距離商業應用還有一段距離。

26日，Intel對外表示，他們已經開發出了一款代號為Loihi的芯片，值得注意的是，與傳統芯片不同，Loihi不是基于計算機的架構，而是使用一種稱為“人造腦”的技術，以人腦為模型。

據了解，Loihi測試芯片包括模擬大腦基本機制的數字電路，它有1024個人造神經元，和1.3億個可能的突觸連接。該神經元芯片模型從神經元的溝通和學習中吸取靈感，使用可以根據時機進行調制的尖峰和塑料突觸，以幫助計算機根據模式和協調自行組織和作出決策。

此外，Loihi測試芯片可以實現片上學習，也就是整個學習的訓練和推理過程都將在單個芯片上完成，且芯片可以自動進行數據的實時更新，而不用等待從云端或是互聯網上數據庫的更新和傳輸。

通過使用Loihi芯片，理論上可以加速機器學習，同時將功耗要求降低到現有芯片的千分之一。與其他典型的刺激神經網絡相比，該芯片的操作速度提高了100萬次；在解決MNIST數字識別問題時給定準確度的條件下，與卷積神經網絡和深度學習神經網絡的技術相比，Loihi測試芯片在相同任務中使用的資源要少得多。

對于該芯片，Intel表示：“該芯片的自學習能力具有巨大的潛力，可以改善汽車和工業應用以及個性化機器人，即任何可以在非結構化環境中受益于自主操作和持續學習的應用程序。”

對于Loihi，Intel計劃在2018年上半年將該芯片提供給專注于人工智能的大學和研究機構，以測試芯片對新型AI應用的可行性，以進一步推動該芯片的發展。Intel表示，將使用其14納米工藝技術制作芯片，并于11月份發布第一個測試模型。

不過，雖然神經形態處理器具有理論上的優勢，但芯片在實驗室外尚未發揮真正的效果。此前，IBM也開發了一種稱為“TrueNorth”的神經元芯片，具有4096個處理器，模擬大約2.56億個突觸。

然而，Facebook的深度學習專家Yann LeCun表示，該類型芯片不容易使用NeuFlow卷積模型來執行圖像識別等任務。英特爾也承認，其神經元芯片對于某些類型的深度學習模型將不會有很好的運行效果。

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