Процессор, изготавливаемый по 14-нанометровой технологии, включает 130 000 нейронов и 130 млн синапсов
Компания Intel рассказала о разработке, которая может ускорить приложения искусственного интеллекта и расширить область их применения. Это процессор под условным наименованием Loihi, который сам производитель характеризует как «самообучаемый» и «нейроморфный».
Как утверждается, принципы работы Loihi аналогичны тем, по которым работает человеческий мозг. Процессор обучается, используя разные типы обратной связи. В результате он становится «умнее» непосредственно в процессе работы, исключая привычный для нынешних систем ИИ этап обучения. Архитектура Loihi напоминает нейронную сеть, в которой импульсы в синапсах служат для создания и укрепления связей между нейронами. Интеллектуальное поведение становится результатом кооперативного и конкурентного взаимодействия между участками сети и внешним миром.
Тестовый чип Loihi включает цифровые схемы, воспроизводящие работу базовых элементов мозга, что позволяет ускорить машинное обучение при одновременном снижении энергопотребления. C одной стороны, используемый подход позволяет процессору обучаться автономно и в реальном времени, не дожидаясь обновления, поступающего из облака, а с другой — радикально повысить скорость работы. По оценке Intel, обучение Loihi происходит в 1 млн раз быстрее по сравнению с другими нейронными сетями, если сравнивать общее число операций, необходимое для достижения заданной точности при решении задач распознавания MNIST. Более того, по сравнению с такими подходами как сверточные нейронные сети и нейронные сети глубокого обучения, Loihi затрачивает существенно меньше ресурсов для решения той же задачи. Что касается энергетической эффективности, Loihi в 1000 раз превосходит процессоры общего назначения, используемые в обычных обучаемых системах.
Процессор, изготавливаемый по 14-нанометровой технологии, включает 130 000 нейронов и 130 млн синапсов.
Intel обещает в первой половине 2018 года предоставить Loihi ведущим университетам и исследовательским институтам, специализирующимся на разработке ИИ.
Источник
