Aujourd'hui, Intel a annoncé la préparation de Pohoiki Springs, son système de recherche neuromorphique le plus récent et le plus puissant offrant la capacité de calcul de 100 millions de neurones. Le système basé sur le cloud sera mis à la disposition des membres de l'Intel Neuromorphic Research Community (INRC), étendre leur travail neuromorphique pour résoudre plus grand, problèmes plus complexes.

"Pohoiki Springs multiplie par plus de 750 notre puce de recherche neuromorphique Loihi, tout en fonctionnant à un niveau de puissance inférieur à 500 watts. Le système permet à nos partenaires de recherche d'explorer des moyens d'accélérer les charges de travail qui s'exécutent lentement aujourd'hui sur des architectures conventionnelles, y compris les systèmes de calcul haute performance (HPC), " dit Mike Davies, directeur du laboratoire d'informatique neuromorphique d'Intel.

Pohoiki Springs est un système de centre de données monté en rack et est le plus grand système informatique neuromorphique d'Intel développé à ce jour. Il intègre 768 puces de recherche neuromorphique Loihi à l'intérieur d'un châssis de la taille de cinq serveurs standard.

Les processeurs Loihi s'inspirent du cerveau humain. Comme le cerveau, Loihi peut traiter certaines charges de travail exigeantes jusqu'à 1, 000 fois plus rapide et 10, 000 fois plus efficace que les processeurs conventionnels. Pohoiki Springs est la prochaine étape dans la mise à l'échelle de cette architecture pour évaluer son potentiel à résoudre non seulement les problèmes d'intelligence artificielle (IA), mais un large éventail de problèmes informatiques difficiles. Les chercheurs d'Intel pensent que le parallélisme extrême et la signalisation asynchrone des systèmes neuromorphiques peuvent fournir des gains de performances significatifs à des niveaux de puissance considérablement réduits par rapport aux ordinateurs conventionnels les plus avancés disponibles aujourd'hui.

Dans le monde naturel, même certains des plus petits organismes vivants peuvent résoudre des problèmes de calcul remarquablement difficiles. De nombreux insectes, par exemple, peut suivre visuellement des objets et naviguer et éviter les obstacles en temps réel, malgré un cerveau avec bien moins d'un million de neurones.

De la même manière, Le plus petit système neuromorphique d'Intel, Baie de Kapoho, comprend deux jetons Loihi avec 262, 000 neurones et prend en charge une variété de charges de travail de périphérie en temps réel. Des chercheurs d'Intel et de l'INRC ont démontré la capacité de Loihi à reconnaître les gestes en temps réel, lire le braille en utilisant une nouvelle peau artificielle, orientez la direction à l'aide de repères visuels appris et apprenez de nouveaux modèles d'odeurs, tout en consommant des dizaines de milliwatts d'énergie. Ces exemples à petite échelle ont jusqu'à présent montré une excellente évolutivité, avec des problèmes plus importants exécutés plus rapidement et plus efficacement sur Loihi par rapport aux solutions conventionnelles. Cela reflète l'évolutivité des cerveaux trouvés dans la nature, des insectes aux cerveaux humains.

Avec 100 millions de neurones, Pohoiki Springs augmente la capacité neuronale de Loihi à la taille d'un petit cerveau de mammifère, une étape majeure sur la voie de la prise en charge de charges de travail neuromorphiques beaucoup plus importantes et plus sophistiquées. Le système jette les bases d'un système autonome, avenir connecté, ce qui nécessitera de nouvelles approches du temps réel, traitement dynamique des données.

les systèmes neuromorphiques d'Intel, comme Pohoiki Springs, sont encore en phase de recherche et n'ont pas vocation à remplacer les systèmes informatiques classiques. Au lieu, ils fournissent un outil aux chercheurs pour développer et caractériser de nouveaux algorithmes neuro-inspirés pour le traitement en temps réel, résolution de problème, adaptation et apprentissage.

Les membres de l'INRC accéderont et créeront des applications sur Pohoiki Springs via le cloud à l'aide du SDK Nx d'Intel et des composants logiciels fournis par la communauté.

Des exemples prometteurs, les algorithmes hautement évolutifs en cours de développement pour Loihi incluent :

• Satisfaction des contraintes :Les problèmes de satisfaction des contraintes sont présents partout dans le monde réel, du jeu de sudoku à la programmation des compagnies aériennes, à la planification de la livraison des colis. Ils nécessitent d'évaluer un grand nombre de solutions potentielles pour identifier celle ou quelques-unes qui satisfont à des contraintes spécifiques. Loihi peut accélérer de tels problèmes en explorant de nombreuses solutions différentes en parallèle à grande vitesse.
• Recherche de graphiques et de modèles :tous les jours, les gens recherchent des structures de données basées sur des graphiques pour trouver des chemins optimaux et des modèles étroitement correspondants, par exemple pour obtenir des indications routières ou pour reconnaître des visages. Loihi a montré sa capacité à identifier rapidement les chemins les plus courts dans les graphiques et à effectuer des recherches d'images approximatives.
• Problèmes d'optimisation :Les architectures neuromorphiques peuvent être programmées pour que leur comportement dynamique dans le temps optimise mathématiquement des objectifs spécifiques. Ce comportement peut être appliqué pour résoudre des problèmes d'optimisation du monde réel, comme maximiser la bande passante d'un canal de communication sans fil ou allouer un portefeuille d'actions pour minimiser le risque à un taux de rendement cible.

À propos de l'informatique neuromorphique

Processeurs traditionnels à usage général, comme les CPU et les GPU, sont particulièrement doués pour les tâches difficiles pour l'homme, tels que des calculs mathématiques très précis. Mais le rôle et les applications de la technologie se développent. De l'automatisation à l'IA et au-delà, il y a un besoin croissant pour que les ordinateurs fonctionnent davantage comme les humains, traitement des données non structurées et bruitées en temps réel, tout en s'adaptant au changement. Ce défi motive des architectures nouvelles et spécialisées.

L'informatique neuromorphique est une refonte complète de l'architecture informatique de bas en haut. L'objectif est d'appliquer les dernières connaissances des neurosciences pour créer des puces qui fonctionnent moins comme les ordinateurs traditionnels et plus comme le cerveau humain. Les systèmes neuromorphiques reproduisent la façon dont les neurones sont organisés, communiquer et apprendre au niveau matériel. Intel voit Loihi et les futurs processeurs neuromorphiques définir un nouveau modèle d'informatique programmable pour répondre à la demande mondiale croissante de logiciels omniprésents, appareils intelligents.