英特尔宣布Pohoiki Springs投入使用，但依然处于研究初期阶段

英特尔表示，2019年7月，其宣布的Pohoiki Springs在神经功能上与小型哺乳动物的大脑相似，具有768个Loihi芯片和1亿个神经元，分布在24个Arria10 FPGA Nahuku扩展板上。其中，每个扩展板包含32个芯片。从表面上看，这迈出了支持更大、更复杂的神经形态工作的第一步。前不久，英特尔也证明了这些芯片可用于“教”一个AI模型，以区分10种不同的气味。

中国软件网了解到，Loihi的信息处理速度是传统处理器的1000倍，效率最高10,000倍，并且可以解决某些类型的优化问题，其速度和能源效率提高了三个数量级以上。此外，Loihi保持实时性能结果，并且在放大50倍时仅使用30％的功率（而传统硬件使用500％的功率），且其能耗比广泛使用的CPU运行的同时定位和映射的能耗低约100倍方法。

Loihi开发工具链包括Loihi Python API、编译器以及一组用于在Loihi上构建和执行SNN的运行时库。它提供了一种创建具有自定义配置，例如衰减时间、突触权重和峰值阈值的神经元和突触图的方法，以及通过通过自定义学习规则注入外部尖峰来模拟这些图的方法。

Pohoiki Springs和英特尔最小的神经形态系统Kapoho Bay同时首次亮相，该系统由两个Loihi芯片和26.2万个神经元组成，并支持各种实时边缘工作负载。英特尔和INRC研究人员使用它来实时识别手势，使用新型人造皮肤读取盲文，使用学习到的视觉界标来定向方向，以及仅消耗数十毫瓦功率的更多功能。

英特尔神经形态计算实验室主任迈克·戴维斯Mike Davies在一份声明中表示：“ Pohoiki Springs使我们的研究合作伙伴能够探索各种方法，来加速包括高性能计算系统在内的，常规体系结构上缓慢运行的工作负载。”

据悉，神经形态工程，也称为神经形态计算，描述了模仿神经系统神经生物学结构的电路的使用。英特尔、IBM、惠普、麻省理工学院、普渡大学、斯坦福大学和其他机构的研究人员希望利用它来开发一款超级计算机，其功能比当今任何时候都要强大一千倍。

中国软件网认为，尽管从数据层面上来看，Pohoiki Springs性能表现优越。但不得不承认，Pohoiki Springs等一系列神经形态的系统依然处于研究的初期阶段，不能代替传统的计算系统。但是，它依然为研究人员提供了一种新的工具，来适时处理、解决问题。

比如，神经芯片Loihi擅长解决约束、满足等问题，需要评估大量潜在解决方案，以识别满足特定约束的一个或几个问题。同时，神经形态系统可以快速识别图中的最短路径，并执行近似的图像搜索，且可以随着时间，在现实世界中对特定的目标进行数学优化。

（编辑：济源站长网）

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