Le cerveau humain est composé de 86 milliards de neurones interconnectés composants. Les scientifiques espèrent également pouvoir reproduire cet égard autant que possible dans la puce.
Aujourd'hui, Intel a annoncé le lancement de son dernier système nerveux mimique Pohoiki Springs, la puissance de calcul sera la première fois étendu à 100 millions, augmentera la capacité du nerf Loihi un cerveau de la taille des petits mammifères.
Pohoiki Springs est un système monté en rack centre de données, est le plus important jamais développé par le système nerveux Intel destiné aux calculs de l'Etat. Il mimicry 768 étude Loihi puce neuronale intégrée dans cinq châssis de serveur de tailles standard.
Intel chercheurs croient que par rapport à la plupart des ordinateurs classiques de pointe d'aujourd'hui, le système nerveux a un parallèle super mimique et la capacité asynchrone de transmission de signaux, peut améliorer considérablement les performances tout en réduisant considérablement la consommation d'énergie.
Figure Shu Pohoiki Springs (Source: Intel)
Intel directeur du laboratoire informatique de la mimique nerveuse Mike Davies a présenté, a déclaré :. « Pohoiki Ressorts sera notre puce de recherche mimique nerf Loihi étendre de plus de 750 fois, lors de l'exécution à une puissance inférieure à 500 watts À l'heure actuelle, certaines charges de travail dans les architectures traditionnelles (y compris haute système informatique de performance est en cours d'exécution sur lent). le système Ressorts Pohoiki permettra à nos partenaires de recherche d'explorer les moyens d'accélérer le traitement de ces charges de travail. « Intel va imiter sa création en 2018 _ Intel communauté de recherche neurologique _ membres (INRC) cela fournit un système basé sur le cloud, afin d'élargir son travail de mimétisme nerveux pour résoudre des problèmes plus vastes et complexes.
Dans une interview ce matin, y compris DeepTech y compris, Mike Davies a exprimé, Pohoiki Ressorts en mesure d'exercer la plus directe et la direction de sa valeur, comprendra des problèmes opérationnels très difficiles, tels que les problèmes NP complets et NP dur comme.
« Ces questions généralement semblables à notre cerveau à penser et à résoudre des problèmes, tels que la façon de planifier les tâches futures et les décisions, comment planifier la trajectoire de l'activité physique, etc. Ils peuvent être considérés comme une très bonne définition des problèmes opérationnels.
Nous croyons que la nouvelle architecture et Pohoiki Springs, l'existence d'une classe prend en charge à grande échelle, des tâches informatiques à haut rendement. Dans l'exercice de ces tâches, notre nouvelle architecture ne dépasse pas nécessairement le débit des solutions conventionnelles, parce que le régime traditionnel a des avantages naturels dans le calcul parallèle, mais nous attendons avec impatience les avantages de la nouvelle structure est de réduire le temps de latence (Latency), également il y a avantage d'énergie. Nous croyons que, pour la même solution, la consommation d'énergie spécifique de l'architecture de la mimique névralgique de l'architecture traditionnelle de quelques milliers de fois. Les économies d'énergie peuvent être pris en compte dans les frais généraux d'exploitation plus faible, par conséquent, présentent les avantages de la consommation d'énergie est également très important « , at-il dit.
Figure Shu Mike Davies (Source: Intel)
Replay matériel Intel neurale route mimique
mimique nerveuse informatique (neuromorphiques Computing) est un développement de matériel, support logiciel, modèles biologiques mélange des anciennes zones les unes des autres, destinés à faire sur la base du principe des machines bioniques avec l'intelligence humaine comme.
Faible consommation d'énergie, haute tolérance de panne, la créativité ...... le cerveau humain a tellement de choses à rattraper la capacité de la machine, donc il y a aussi beaucoup de scientifiques qui aspirent à computationnelle. Dans les comptes du cerveau humain pour seulement 3% de la masse corporelle d'organes, 100 milliards de neurones portent 1,000,000,000,000,000 synapses connectés. Chaque deuxième cas de la mort des neurones dans le vieillissement « retraité », qui est encore une énorme opération pour calculer la quantité d'information le soufflage du monde. Tout en ne consommant que 20 watts.
En 1980, le premier homme à ouvrir mimique neurosciences computationnelles. Un (VLSI) inventeur de circuits intégrés ultra à grande échelle, la légende Caltech Carver Mead de l'IEEE a publié un article neuromorphiques Electronics Systems dans Proceeding, d'abord proposé le concept de nerf mimique et la vision avec les circuits de CMOS à mimétique couche plexiforme externe de la rétine biologique , de construire un système ayant les caractéristiques biologiques du calcul.
La puce initiale de la mimique nerveuse, essentiellement de l'ingénierie inverse du cerveau humain pour exister, qui est, vivisection, algorithmes et de l'équipe de modélisation fournit la plate-forme de vérification du matériel.
Mais avec le développement de la mimique informatique neuronale, cette architecture de l'informatique traditionnelle est tout à fait différente de la technologie informatique et de stockage hautement intégrée, a démontré un plus grand potentiel. Non seulement les établissements d'enseignement, y compris IBM, Intel et d'autres grandes entreprises technologiques ont également rejoint dans ce domaine.
Figure Shu a souligné garder un nombre de l'architecture de puce mimique nerveuse (Source: Intel)
2017, en tant que projet de recherche chez Intel Labs, Intel a développé le nom de code première puce neuronale auto-apprentissage de la mimique Loihi, prendre une étape dans le développement de matériel mimique nerveux.
Intel Loihi la puce neuronale formation et mimique raisonnement intégré sur une seule puce, et de réaliser l'intégration des fonctions de calcul et de stockage: une seule puce 128 comprennent chacune 1000 pips neurones architecture de conception de matériel, simulant plusieurs « nerf logique yuan », la capacité d'apprentissage supports de puce évolutive multiples modes d'apprentissage pour atteindre une variété de percée des réseaux de neurones. nom de Loihi est en fait tiré de Hawaii Undersea d'un volcan en éruption en permanence, l'éruption va étendre la portée de chaque île hawaïenne, nommée puce Loihi Intel, il est à espérer que grâce à l'auto-apprentissage continu, peut fournir une artificielle plus puissante capacités de renseignement.
Comme le cerveau analogique fonctionne pour apprendre à fonctionner selon divers rétroaction de l'environnement, Loihi très énergétique dans la consommation d'énergie, l'utilisation d'une nouvelle façon de calculer « d'impulsion asynchrone », en utilisant l'impulsion peut être ajustée en fonction du temps et de matière plastique synapses. Les statistiques montrent que par rapport à la puce informatique à usage général formé système d'intelligence artificielle, puces Loihi pour améliorer l'efficacité énergétique 1000 fois.
Figure Shu Loihi les deux autres systèmes informatiques
Produits informatiques autour de l'éco-construction naissante est aussi une question importante. Ainsi, en 2018, l'établissement de recherche de l'état nerveux de la communauté Intel (INRC) des espoirs proposés afin de promouvoir davantage le développement d'algorithmes de mimique de neurones, des logiciels et des applications.
Pour 2019, Intel introduit Pohoiki Beach, comprend 64 puces recherche Loihi, avec huit millions de neurones, peut fournir une plus grande échelle de calcul et plus de puissance de calcul. À l'heure actuelle Pohoiki la plage est peut-être pour la majorité des chercheurs. Par Pohoiki Beach, les chercheurs peuvent tirer profit de la puce de recherche de carry Loihi d'Intel des expériences. Dans le clairsemés de codage, la recherche de la carte, localisation simultanée et la création de cartes (SLAM), planification de chemin, les problèmes de satisfaction de contraintes et d'autres applications spécialisées, Loihi permet aux utilisateurs de milliers de fois la vitesse des temps CPU et CPU sur l'efficacité de traitement de l'information.
Pohoiki Beach est une étape importante pour les travaux de recherche de la mimique de neurones Intel, il extensions de schéma à 100 millions de neurones dans le plan ont jeté les bases de la recherche Intel.
Aujourd'hui encore, ce plan se réalise, Intel a officiellement lancé le « Pohoiki ressorts » du système Loihi.
Figure Shu Il y a tout juste quelques jours, les machines Loihi basées sur le système olfactif également monté à bord de la Nature Machine Intelligence (Source: Intel)
Les chercheurs d'Intel ont été INRC et des capacités d'affichage externe Loihi, y compris la reconnaissance des gestes en temps réel, en utilisant un nouveau type de peau artificielle pour lire le braille, utiliser des repères visuels appris à déterminer la direction, ainsi que l'apprentissage nouveau modèle d'odeur. Toutes ces fonctionnalités sont ne consomme que des dizaines de milliwatts de puissance. Jusqu'à présent, ces exemples à petite échelle montrent une excellente évolutivité, Intel estime que, lorsqu'il est exécuté sur une plus grande échelle du problème, Loihi plus rapidement et plus efficacement que les solutions traditionnelles. Cela imite le cerveau des insectes à la nature évolutive du cerveau humain.
Intel, promettant actuellement Loihi en cours d'élaboration et des exemples d'algorithmes hautement évolutifs comprennent:
- Satisfaction de contraintes: problèmes de satisfaction de contraintes dans le monde réel, partout dans le monde de Sudoku à des horaires de vol, pour exprimer la planification de la distribution. Cela nécessite un grand nombre de solutions potentielles évaluées pour identifier une ou plusieurs contraintes pour répondre aux solutions spécifiques. Loihi parallèle à explorer un certain nombre de solutions pour accélérer résoudre à grande vitesse ces problèmes.
- Cartes et modes de recherche: jour, les gens seront dans une recherche basée diagramme de structure de données pour trouver le meilleur itinéraire et correspondent étroitement le modèle, par exemple, obtenir un itinéraire ou la reconnaissance des visages. Loihi a démontré sa capacité à effectuer une recherche plus court chemin approximatif pour identifier rapidement l'image de la figure.
- problème d'optimisation: peut être programmé pour imiter l'architecture neuronale, il permet à une cible spécifique au fil du temps le comportement dynamique de l'optimisation mathématique. Ce comportement peut être appliqué pour résoudre des problèmes d'optimisation dans des scénarios réalistes, comme l'allocation de bande passante ou de portefeuille d'actions pour maximiser le canal de communication sans fil, afin de minimiser le risque au taux de rendement cible.
Ce n'est pas aussi difficile de voir, avec des produits similaires précédents, Pohoiki Ressorts continuera à mettre l'accent sur des objectifs de recherche de produits.
(Source: Intel)
Le nouveau calcul de mise en page sont moulés à semi-conducteur expérimenté
Il est entendu que Pohoiki Intel Ressorts mimique et d'autres système nerveux est encore au stade de la recherche, qui ne sont pas conçus pour remplacer les systèmes informatiques traditionnels, mais de fournir un outil pour les chercheurs de développer et caractériser nouvel algorithme heuristique de neurones pour le traitement en temps réel, problème la résolution, l'adaptation et l'apprentissage.
Puis, en tant que société commerciale, Intel entend nerf pari Quel est le plus gros calculs de l'état de force motrice sont?
Intel site officiel, le calcul mimique de neurones est décrit comme « la prochaine génération de la grippe aviaire ».
Pour Intel, avec l'arrivée de l'ère AI, ce vétérans semi-conducteurs sont dans la transformation « centrée sur les données », les modifications de données ont fait l'objet de leur attention. Au cours des 20 dernières années, les données sont soumis à un très grand changement, spécifique aux données utilisées pour calculer les humains sera plus grande échelle le traitement intelligent. Dans ce processus, l'évolution technologique calcul logique entre les données et aussi changer.
En tant que président d'Intel China Research Institute Songji Jiang a été introduit dans un événement médiatique, auparavant, principalement pour les données de la voix humaine, des données vidéo, données multimédia telles que les données d'image pour calculer la principale, qui compriment juste d'édition, ne reconnaît pas et la compréhension. Mais alors, les humains ont commencé à le traitement intelligent des données, en même temps, les sources et flux de données générées a changé, beaucoup de données ont commencé à marcher à partir du terminal vers le nuage, dans la nouvelle ère de intelligente, afin de mieux faire face données, ainsi que la naissance d'un grand nombre d'algorithmes d'intelligence artificielle, ces algorithmes ont les paramètres du modèle, ils ont donné naissance aux données sur les données, cette source de données, dont le montant peut être ratisser en millions.
Que ce soit pour le traitement des données, ou l'efficacité de calcul, améliorant le transport et le stockage, les nouvelles exigences sont apparues et nouvelle optimisation, Intel espère que les données sur le marché de plus en plus diversifiés sur le marché de calculate a continué avantage, ont besoin d'être plus riche informatique équipé AI combinaison de matériel.
À l'heure actuelle, la société a lancé notamment VPU, FPGA, CPU, GPU, NNP dédié à la variété de produits à puce AI, et de soutenir la technologie de développement de logiciels, l'emballage, les tests et d'autres technologies, mais encore besoin de compléter plus la mise en page de pointe, il a appelé à une « informatique tournée vers l'avenir », décrivant un nouveau territoire de calcul.
La feuille de route de l'évolution du système nerveux de la figure Shu Intel Loihi (Source: Intel)
Il est entendu que le plan sur le matériel informatique, Intel est d'une part, l'approche de l'architecture matérielle existante continue à briser, une autre direction importante est - une technologie de pointe des paris calculés. Qui comprennent les réseaux de neurones et mimique informatique quantique.
En plus autour des nerfs Loihi informatique mimique, Intel informatique quantique, y compris la mise en page du contenu des deux, on est la réalisation du calcul quantique au moyen de qubits supraconducteurs à basse température, il est conforme à la direction de l'industrie du grand public, les progrès d'Intel est en cours d'élaboration 49 supraconducteur puce de test de qubits, et tester sa tolérance de panne, la capacité de correction d'erreur et de connectivité.
Un autre procédé est basé sur le contenu du processus de test et le développement d'Intel dans le domaine de silicium semi-conducteur classique, le silicium électrons états quantiques de spin est représenté. Il est entendu que, dans ce sens, 300 mm, 12 pouces ligne de production de tranches de silicium d'Intel ont déjà la capacité de production appropriée, il y a deux puce qubit a été testé et les entreprises accroissent leurs investissements pour la production à grande échelle.
Figure Shu feuille de route Intel évolution informatique quantique (Source: DeepTech)
Cependant, les neurones de mimétisme prévu, comme IBM et Intel une telle grande entreprise, mais pas pressé de lancer un véritable produit commercial. Bien à la maison et à l'étranger, il y a déjà plusieurs start-up ouvrent le processus de commercialisation du calcul de la mimique neuronale. Par exemple en pension de la dernière année de Tsinghua Nature l'esprit d'équipe « secret » Xi technologie à puce, ainsi que de l'ai-CTX de l'Europe, soutenu par des instituts de recherche bien connus Institut de l'Université de Zurich et de l'ETH Zurich informations nerveuses.
À cet égard, Mike Davies a dit en réponse à une question DeepTech: « Pour Intel, le défi commercial est que nous devons encore trouver un grand nombre de problèmes que le système peut résoudre efficacement notre détermination au point de commercialisation de programmes hautement spécialisés ne se sentent pas. intérêt, même si nous regardons un petit problème peut résoudre, comme olfaction artificielle, des bombes ou des produits chimiques toxiques / détection des odeurs, etc., mais ceux-ci ont besoin de solutions personnalisées hautement spécialisées, la puce nécessite également personnalisé spécial pour une tâche particulière.
Nous sommes plus intéressés, ou trouver une nouvelle structure peut être largement utilisé, similaire à l'architecture traditionnelle von Neumann, mais peut plus résoudre efficacement une grande variété d'algorithmes et d'applications informatiques. Bien sûr, dans certains cas, l'architecture de von Neumann encore plus vite que nous, mais nous espérons soutenir plusieurs types d'opérations. Il peut y avoir d'autres petites entreprises font de la recherche et le développement similaire, en particulier pour un certain type de tâche ou personnaliser une solution unique qui pourrait les faire venir avec des produits précédents. Mais pour notre propre, de lancement de produit également prendre plusieurs années. "
Comme il a dit, même si la science est un concept ancien, mais le calcul de la mimique nerveuse est en train d'émerger des zones technologiques jusqu'à ce que les dernières années montrent une plus grande valeur pratique.
De plus, le champ est encore à apprendre des neuroscientifiques, les chercheurs ont conduit la machine, il n'a pas été appelé à un grand nombre de développeurs de logiciels et ingénieurs. Ces systèmes informatiques dans les opérations réelles, les développeurs auront également besoin d'avoir à changer leur façon de penser, après tout, la séparation traditionnelle du compte de dépôt l'architecture de von Neumann a dominé l'opération de calcul pour presque 70 ans.
