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[科技] 英特尔研发神经元AI处理器,模仿大脑功能,无需训练数据集

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发表于 2017-9-27 09:26:48 | 显示全部楼层 |阅读模式

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英特尔神经元处理器.png ' }! U" ~' O. {4 c- Q% X

- M# @: ?6 h7 M" d" n* ~" k& l        刚刚,黄仁勋在北京跑步上台演讲,庄严宣布:CPU的时代结束了。 - ?4 e9 Z* }9 j8 w2 \$ ~
        好巧,英特尔说:不单CPU不行了,GPU也不行了。
' H# P# L. ]+ X( I- O8 G: L, S$ I        这位CPU霸主表示,随着高度动态和非结构既然数据的相关需求逐渐增加,未来计算的需求将超越经典的CPU和GPU体系结构。
4 ~1 I3 r( [# V; k        英特尔这么说,肯定有办法。英特尔实验室今天宣布,正在研发出代号“Loihi”的自学习神经元芯片,模仿了大脑的功能,能从环境反馈中直接学习。
2 Y8 H7 M4 u) {2 {0 L3 x7 ?- t        所谓自学习、模仿大脑,意思是Loihi内部由128个计算核心组成,每个核心有1024个“神经元”,总计超过13万个神经元和1.3亿个突触链接,和大脑的神经元一样,它们可以调整相互之间的联系,以适应新的任务。
# K8 B/ J' [, g* |  O" h       从神经元数量上讲,Loihi比龙虾的大脑还要复杂一点。不过与人脑相比还相去甚远,人脑由超过800亿个神经元组成。
  R9 A& ]# w( D( d, o( N6 e% j' z, eLoihi不需要通过传统的方式进行训练,而且会随着时间的增加变得越来越智能,而且功耗极低,这款处理器使用异步脉冲方式进行计算。
3 U: J1 m" _7 |8 }8 M% b0 e; [     “大脑内部的沟通没有想象中的频繁”,英特尔实验室资深首席工程师兼首席科学家Narayan Srinivasa表示:“这款芯片只有脉冲出现时才消耗能量”。 0 ~1 Z5 K: _! |: n

) B1 G( d0 ^2 W) M2 j9 [        下面是英特尔对Loihi芯片的详细说明。 " ?" k1 g8 E/ e
        Loihi芯片包含模拟大脑基本机制的数字电路,使机器学习更快、更高效,同时降低对计算资源的需求。
3 V0 I( l( l# h% x, m; n% ]        神经形态芯片模型的灵感来自于神经元通信和学习的方式,利用了可根据时间调节的脉冲和塑料触突。基于模式和关联,这将帮助计算机实现自组织,做出决策。
& Z" t9 P3 v, ^! {8 \1 Y$ |  J        Loihi芯片提供了非常灵活的片上学习能力,将训练和推理整合至同一块芯片上。这帮助机器实现自动化,实时调整,而无需等待来自云计算平台的下一次信息更新。 3 o- o. E+ Q% Z3 f( {
        研究人员已证明,与其他典型的脉冲神经网络相比,在解决MNIST数字识别问题时,以实现一定准确率所需要的总操作数来看,Loihi芯片学习速度提高了100万倍。
/ n+ C7 t9 t& y8 {- w        与卷积神经网络和深度学习神经网络相比,Loihi芯片在同样的任务中需要更少的资源。
& K. {7 D6 q/ K: g        在优化汽车和工业应用,以及个人机器人方面,这款测试芯片的自学能力带来了巨大潜力,例如识别汽车或自行车的运动。在非结构化环境中,这些应用可以受益于自动化操作和持续学习。
# M  B3 _0 |* A2 C9 Y2 Q% B       此外,与通常用于训练人工智能系统的芯片相比,Loihi芯片的能效提升了1000倍。 4 G- @4 m( N, j
       全异步神经形态多核心网络,支持多种稀疏、分层和循环神经网络拓扑结构。每个神经元可以与成千上万个其他神经元通信。 每个神经形态核心都包含一个学习引擎,在操作中可以通过编程去适配网络参数,支持监督学习、无监督学习、强化学习和其他学习范式。 芯片的制造采用了英特尔14纳米工艺。 总共提供了13万个神经元和1.3亿个触突。 对于多种算法的开发和测试,实现了极高的算法效率。这些算法包括路径规划、约束满足、稀疏编码、字典学习,以及动态模式学习和适配。 6 o2 g. b( T3 e  }
       英特尔表示,在计算机和算法创新的推动下,人工智能的变革性力量预计将给社会带来重大影响。这家芯片巨头正通过多种产品,解决从网络边缘到数据中心和云计算平台,人工智能计算任务的独特需求。 5 U3 u  y  a! I4 W! c6 [
       随着人工智能计算任务越来越多多样化,越来越复杂,研究者将关注当前主流计算架构的局限性,提出新的颠覆性方法。展望未来,英特尔认为,神经形态计算带来了一种方式,以类似大脑的结构提供超大规模的计算性能。 : M8 E; J4 w, v$ U; [9 M- C
       但英特尔不是第一家使用神经科学指导芯片设计的公司。 " l4 \. l1 O& o6 q9 e4 R$ A7 E
       IBM已经构建了两代神经形态处理器,称为TrueNorth,这个芯片同样基于脉冲神经元模式。TrueNorth芯片包括4096个核心和540万个晶体管,功耗70毫瓦,模拟了一百万个神经元和2.56亿个突触,这个数字在Loihi之上。
4 J! N8 M+ |- BTrueNorth相当于一个蜜蜂的大脑。
: w" _" d& S: m5 \8 B1 e* I       不过与英特尔的芯片不同,TrueNorth芯片无法基于输入数据进行学习。IBM的研究得到了DARPA的资助,并且与两家实验室合作,但目前也没有商业可用性的进展。
7 p% j/ A" x% D; o2 |      不少AI专家对神经元芯片心存疑虑。IBM在2014年发表TrueNorth的第一篇论文时,Yann LeCun就曾指出,这类芯片很难运行卷积神经网络进行图像识别计算。Srinivasa也证实Loihi在某些深度学习模型上表现不佳。 9 u2 s% \3 t% U3 @
       无论英特尔神经元芯片最终结果如何,这都显示出英特尔已经意识到CPU不是唯一。随着AI的重要性日益增加,英特尔正不断拥抱其他芯片。2015年,英特尔亿167亿美元收购FPGA厂商Altera。去年,英特尔4亿美元收购AI芯片商Nervana。 / L; v; U6 Q3 v1 M( ?# z
       至于Loihi,2018年上半年,英特尔将与部分大学和研究机构分享Loihi测试芯片。
3 m3 o2 C% e3 y7 j5 k/ ]( p. x       最后,专门提一个人。 4 U" g, `, T. |+ f
       加州理工的Carver Mead教授,现年已经83岁。他是现代微电子学的先驱,为半导体、数字芯片和硅编译器的开发和设计做出贡献,这些技术构成现代大规模集成芯片设计的基础。 : B/ N2 Y6 K  v2 g+ C4 l* u
       上个世纪80年代以来,Mead专注于人类神经和生物学的电子建模,创造了神经电子系统。英特尔Loihi芯片也是建立在这一研究的基础之上。! Z7 a7 I$ |9 k5 E+ i. `' |, j

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