Три года назад Intel представила нейропроцессор первого поколения Loihi. Чип опирался на 130.000 кремниевых нейронов, он ускорял работу с сетями глубокого обучения и повышал эффективность. В отличие от классических вычислений искусственного интеллекта, нейропроцессор обучается самостоятельно. Сеть глубокого обучения необходимо тренировать сотнями тысяч или даже миллионами итераций. В случае неропроцессоров этот этап можно опустить. Процесс обучения или оптимизации нейропроцессора выполняется намного быстрее.
Но у первого поколения нейропроцессоров были многочисленные аппаратные и программные ограничения. Работать с программной экосистемой было нелегко, разработчикам приходилось идти на различные компромиссы, задействовать полный потенциал чипа в итоге не получалось. К счастью, Intel представляет SDK под названием LAVA, который поднимает программную поддержку на новый уровень, он должен упростить программирование и раскрыть полный потенциал чипа.
Существенный прогресс был получен и по аппаратному обеспечению, Intel удалось обойти ограничения дизайна предыдущего поколения.
Чип Loihi 2 состоит из 1.048.576 нейронов, причем каждые 8.912 нейронов группируются в нейроморфное ядро (Neuromorphic Core). Каждое ядро содержит 128 кбайт SRAM. В результате в чипе Loihi насчитывается 128 нейроморфных ядер, организованных в 2D-матрицу 8x16. Теоретически Intel могла бы сделать чип и намного больше. Впрочем, компания говорит о тестовой фазе, поэтому пока нет потребности выпускать крупные кристаллы.
Говоря о производстве: кристалл производится по опытному техпроцессу Intel 4, здесь подразумевается технология 7 нм. На чипах Loihi 2 как раз апробируется Intel 4, после чего Intel перенесет накопленный опыт на производство других кристаллов. Площадь кристалла Loihi 2 составляет 31 мм². Напомним, что первое поколение Loihi имело площадь 60 мм² и производилось по 14-нм технологии. Причем первое поколение содержало 130.000 нейронов, то есть почти на порядок меньше.
Прямое сравнение с процессором выполнить вряд ли возможно. Вместо множества параллельных вычислительных блоков здесь используется асинхронный конвейер и нейроны, которые передают информацию через импульсы (Spikes). В случае Loihi использовались двоичные импульсы, но в Loihi 2 уже возможно определять амплитуду импульса. Что существенно увеличивает возможности обработки информации.
У первого поколения Loihi "узким местом" была связь между чипами. И с Loihi 2 Intel внесла здесь улучшения. Чипы содержат больше портов для использования в многочиповых системах. Кроме того, используется сжатие, которое позволяет кодировать импульсы при передаче.
Loihi 2 выйдет в двух дизайнах: одночиповый модуль (Oheo Gulch) для тестирования, причем он будет доступен и через облако для заинтересованных исследователей. Второй дизайн: многочиповый модуль Kapoho Point, на плате 10x10 см будут содержаться до восьми чипов Loihi 2.
Несмотря на существенные продвижения по производительности и эффективности нейроморфных вычислений, Intel пока не говорит о коммерческой реализации. Сначала появятся пробные дизайны, которые будут опираться на нейроморфные вычисления. Из возможных сфер Intel видит обработку аудио и сигналов. Здесь подразумевается довольно широкий спектр сигналов разной природы от сенсоров.
Еще один сценарий нейроморфных вычислений - сопроцессор, который будет брать на себя часть расчетов в потребительском сегменте. В индустрии речь идет о пограничных (edge) вычислениях.
И лишь намного позднее нейроморфные вычисления найдут применение в дата-центрах. На тренировку сетей глубокого вычисления сегодня уходит все больше времени. Конечно, появляются новые эффективные аппаратные системы, уменьшающие затраты времени. Но Intel видит здесь естественную планку, в которую все равно рано или поздно упрутся сети глубокого обучения. И только переход на нейроморфные вычисления позволит ее обойти. Кроме того, нейроморфные вычисления можно считать альтернативой квантовым вычислениям, хотя не во всех сферах применения.
Пока неизвестно, насколько успешно технология будет развиваться в будущем. Перспективы коммерческого использования зависят от того, сможет ли Intel привлечь на свою сторону исследователей и разработчиков.
Подписывайтесь на группы Hardwareluxx ВКонтакте и Facebook, а также на наш канал в Telegram (@hardwareluxxrussia).