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英特尔Loihi神经拟态芯片：引领智能计算新突破
[ 通信界 / 杜宇阳 / www.cntxj.net / 2018/5/1 21:39:00 ]
 
　　神经拟态计算是从人脑的信息处理机制中获得灵感，利用脉冲神经网络进行处理的计算架构。Loihi是英特尔公司在2018年国际消费电子展上展示的新型神经拟态计算芯片。它采用英特尔领先的14纳米工艺制程，在60平方毫米的芯片上集成了13万个神经元和1.3亿个神经突触，每个突触的能效达到创纪录的1.7皮焦。对于规模化的LASSO优化问题，Loihi在能效延迟乘积上较1.67G凌动CPU有超过1000倍的提升。Loihi在数字脉冲神经网络芯片技术方面有了一系列创新。本文从Loihi的原理背景、算法支持、体系结构、软件环境及应用各方面进行了系统介绍。
　　“Loihi(音：low-EE-hee)神经拟态芯片从脑神经脉冲通讯和突触可塑性中得到的启发来设计。人脑的这些特点能够帮助计算机高效地实现自主学习和自主决策。”
　　——Mike Mayberry (英特尔公司CTO，高级副总裁/英特尔研究院总经理)
　　加州理工学院教授Carver Mead教授是现代大规模集成电路芯片设计的开拓者之一。Mead教授在1980年转向研究用集成电路来模拟神经系统(Neuromorphic Electronic Systems)。神经拟态(Neuromorphic)这个术语由此而生。今天，神经拟态主要指用包括模拟、数字或者模数混合大规模集成电路(也包括神经元或者神经突触模型的新型材料或者电子元器件研究)和软件系统实现神经网络模型，并在此之上构建智能系统的研究。神经拟态工程发展成为一个囊括神经生物学、物理学、数学、计算机科学和电子工程在内的交叉学科。从Mead教授和他的学生们(Misha Mahowald[1]和Kwabena Boahen[2])开始，神经拟态研究陆续在全世界范围内开展，并且受到了各国政府的重视和支持，如美国的脑计划(BRAIN Initiative)，欧洲的人脑项目(Human Brain Project)，以及最近中国提出的脑计划等。
　　人类实现通用人工智能的努力几起几落。传统的基于符号推理的和当前的基于卷积神经网络的人工智能方法可以在一些特定任务上超过人类，然而，这离我们的期望仍然有很大差距。而神经拟态计算正是为了解决这些已有智能方法的不足，可以被视为人工智能计算发展的第三个阶段。第一个阶段是传统智能计算，通过已知给定的过程产生答案;第二个阶段是基于深度学习的智能计算，利用已知答案通过训练来获得答案产生的过程;第三个阶段是基于神经拟态的智能计算，通过同时支持多种学习方法来对多个过程自适应地强化对于答案的匹配。而Loihi神经拟态芯片正是这个第三阶段的代表性计算芯片。

 

作者：杜宇阳　合作媒体：人工智能　编辑：顾北

 

 
 
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