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Intel Loihi 2 e Lava chip di calcolo neuromorfo di seconda generazione 

Intel presenta il chip di calcolo neuromorfo di seconda generazione 

Intel ha annunciato oggi un importante aggiornamento al suo programma di elaborazione neuromorfica, tra cui un chip di seconda generazione chiamato Loihi 2 e Lava, un framework open source per lo sviluppo di applicazioni “neuroispirate”. L’azienda offre ora due sistemi neuromorfici basati su Loihi 2: Oheo Gulch e Kapoho Point. Saranno disponibili gratuitamente tramite un servizio cloud per i membri della Intel Neuromorphic Research Community (INRC) e Lava tramite GitHub.

Insieme a Intel, i ricercatori di IBM, HP, MIT, Purdue e Stanford sperano di sfruttare il calcolo neuromorfo, circuiti che imitano la biologia del sistema nervoso umano, per sviluppare supercomputer 1.000 volte più potenti di qualsiasi altro oggi. I chip neuromorfici progettati su misura eccellono nei problemi di soddisfazione dei vincoli, che richiedono la valutazione di un gran numero di potenziali soluzioni per identificare quella o poche che soddisfano vincoli specifici. È stato anche dimostrato che identificano rapidamente i percorsi più brevi nei grafici ed eseguono ricerche approssimative di immagini, oltre a ottimizzare matematicamente obiettivi specifici nel tempo nei problemi di ottimizzazione del mondo reale.

 
Intel ha recentemente dimostrato che i chip possono essere utilizzati per “insegnare” a un modello di intelligenza artificiale a distinguere tra 10 diversi profumi , controllare un  braccio di assistenza robotico per sedie a rotelle e  una “pelle” robotica sensibile al tocco.

Loihi 2 e Lava
Intel afferma che Loihi 2 incorpora gli insegnamenti di tre anni di utilizzo con il chip Loihi di prima generazione, basandosi sui progressi nella tecnologia di processo Intel e sui metodi di progettazione asincrona. Confezionando fino a 1 milione di “neuroni” per chip, Loihi 2, che è fabbricato con una versione di pre-produzione del processo Intel 4 , è fino a 10 volte più veloce di Loihi, con una densità di risorse 15 volte maggiore e una migliore efficienza energetica.

 
I primi test mostrano una riduzione di 60 volte nelle operazioni per inferenza su Loihi 2 rispetto ai modelli di intelligenza artificiale standard in esecuzione su Loihi, senza alcuna perdita di precisione, secondo Mike Davies, direttore del calcolo neuromorfo di Intel. “Loihi 2 … raccoglie le intuizioni da diversi anni di ricerca collaborativa utilizzando Loihi”, ha aggiunto Davies in una dichiarazione. “Il nostro chip di seconda generazione migliora notevolmente la velocità, la programmabilità e la capacità dell’elaborazione neuromorfica, ampliando i suoi utilizzi nelle applicazioni di calcolo intelligente con limiti di potenza e latenza”.

Loihi 2 offre una maggiore programmabilità, esplorando una classe più ampia di problemi algoritmici, inclusa l’ottimizzazione e la pianificazione in tempo reale. Il chip migliora anche la compatibilità con la retropropagazione e altre tecniche fondamentali di intelligenza artificiale, ampliando la portata degli algoritmi supportati dal suo fattore di forma a bassa potenza. “Modelli di neuroni” completamente programmabili e “messaggi di picco” generalizzati in Loihi 2 aprono le porte a modelli di apprendimento automatico di nuova formazione, mentre le interfacce Ethernet, le integrazioni con sensori di visione basati su eventi e le reti a maglie più grandi di chip Loihi 2 consentono implementazioni su robot, così come le schede madri convenzionali.

 
Per quanto riguarda Lava, Intel afferma che risponde alla necessità di un framework software comune nella comunità di ricerca neuromorfica. Lava consente a ricercatori e sviluppatori di applicazioni di convergere su un insieme comune di strumenti, metodi e librerie, con software che funziona su processori sia convenzionali che neuromorfici e interagisce con strumenti di intelligenza artificiale, neuromorfici e robotici esistenti. Utilizzando Lava, gli sviluppatori possono creare applicazioni neuromorfe senza accesso a hardware specializzato e contribuire alla base di codice Lava, ad esempio portandola per l’esecuzione su altre piattaforme.

Applicazioni
L’INRC, un ecosistema di oltre 150 gruppi accademici, laboratori governativi, istituti di ricerca e aziende, è stato fondato nel 2018 per promuovere il calcolo neuromorfo. Sostiene di aver compiuto progressi nell’applicazione dell’hardware neuromorfo a una serie di applicazioni, dal riconoscimento vocale alla navigazione autonoma dei droni. Alcuni membri dell’INRC vedono casi d’uso aziendale per chip come Loihi. Ad esempio, Lenovo, Logitech, Mercedes-Benz e Prophesee sperano di applicare questa tecnologia per abilitare cose come la robotica più efficiente e adattiva e la ricerca rapida di database per contenuti simili.

 
L’anno scorso, Accenture ha testato la capacità di riconoscere i comandi vocali su Loihi rispetto a una scheda grafica standard e ha scoperto che il chip era fino a 1.000 volte più efficiente dal punto di vista energetico e rispondeva fino a 200 millisecondi più velocemente. Mercedes-Benz sta esplorando come i risultati di Accenture potrebbero applicarsi a scenari del mondo reale, come l’aggiunta di nuovi comandi vocali ai sistemi di infotainment di bordo. Nel frattempo, altri partner Intel stanno studiando come Loihi potrebbe essere utilizzato in prodotti come case intelligenti interattive e display touchless.

Nell’ottobre 2020, Intel ha siglato un accordo triennale con i Sandia National Laboratories per esplorare il valore del calcolo neuromorfico per problemi di intelligenza artificiale su larga scala come parte del programma Advanced Scientific Computing Research del Dipartimento dell’Energia degli Stati Uniti (DOE). Nelle notizie correlate, l’azienda ha recentemente stipulato un accordo con l’Argonne National Laboratory per sviluppare e progettare tecnologie di microelettronica come l’exascale, neuromorphic e quantum computing.

Loihi 2 is Intel’s second-generation neuromorphic research chip. It supports new classes of neuro-inspired algorithms and applications, while providing faster processing, greater resource density and improved energy efficiency. It was introduced by Intel in September 2021. (Credit: Intel Corporation)
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