Ce matin, Intel a annoncé la disponibilité générale de Pohoiki Springs, un puissant système neuromorphique autonome, qui fait environ la taille de cinq serveurs standard. La société affirme que le système sera disponible pour les membres de la communauté de recherche neuromorphique Intel via le cloud à l’aide du SDK Intel Nx et de composants logiciels apportés par la communauté, ce qui leur donnera un outil pour étendre leurs recherches neuromorphiques et explorer des moyens de accélérer les charges de travail qui sont lentes. architectures conventionnelles d’aujourd’hui.

Intel affirme que Pohoiki Springs, qui a été annoncé en juillet 2019, est similaire en termes de capacité neuronale avec le cerveau d’un petit mammifère, avec 768 puces Loihi et 100 millions de neurones répartis sur 24 cartes d’extension FPGA Nahuku. FPGA Arria10 (contenant 32 puces chacun) fonctionnant à moins de 500 watts. C’est évidemment une étape sur la voie de la prise en charge de tâches neuromorphiques plus grandes et plus sophistiquées. En fait, juste cette semaine, Intel a démontré que les puces peuvent être utilisées pour « apprendre » un modèle d’IA pour distinguer 10 odeurs différentes.

« Pohoiki Springs permet à nos partenaires de recherche d’explorer des moyens d’accélérer les charges de travail qui se produisent lentement aujourd’hui sur les architectures conventionnelles, y compris les systèmes informatiques hautes performances », a déclaré le directeur du laboratoire d’informatique neuromorphique d’Intel, Mike Davies, dans un communiqué. .

Intel Pohoiki Springs

Ci-dessus: Pohoiki Springs, un système de données en rack lancé en mars 2020, est le plus grand système informatique neuromorphique d’Intel développé à ce jour.

Crédit d’image: Intel

L’ingénierie neuromorphique, également connue sous le nom d’informatique neuromorphique, décrit l’utilisation de circuits qui imitent les architectures neuro-biologiques du système nerveux. Des chercheurs d’Intel, d’IBM, de HP, du MIT, de Purdue, de Stanford et d’autres espèrent l’utiliser pour développer un supercalculateur mille fois plus puissant qu’aujourd’hui.

Intel avertit que les systèmes neuromorphiques tels que Pohoiki Springs sont encore en phase de recherche et ne sont pas destinés à remplacer les systèmes informatiques conventionnels. Mais Intel souligne qu’il fournit un outil aux chercheurs pour développer et caractériser de nouveaux algorithmes neuro-inspirés pour le traitement en temps réel, la résolution de problèmes, l’adaptation et l’apprentissage.

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Par exemple, des recherches préliminaires suggèrent que les puces neuromorphiques telles que Loihi excellent dans les problèmes de satisfaction des contraintes, qui nécessitent d’évaluer un grand nombre de solutions potentielles pour identifier une ou quelques-unes qui satisfont des contraintes spécifiques. En outre, il a été démontré que les systèmes neuromorphiques identifient rapidement les chemins les plus courts dans les graphiques et effectuent des recherches d’images approximatives, ainsi que l’optimisation mathématique de cibles temporelles spécifiques dans des problèmes d’optimisation du monde réel.

Architecture de Loihi

La puce Loihi d’Intel de 14 nanomètres mesure 60 millimètres et contient plus de 2 milliards de transistors, 130 000 neurones artificiels et 130 millions de synapses, ainsi que trois cœurs Lakemont pour l’orchestration. De façon unique, Loihi dispose d’un moteur de microcode programmable pour la formation de puces de réseaux neuronaux de rotation asynchrones (SNN) ou de modèles AI qui incorporent le temps dans leur modèle de fonctionnement afin que les composants du modèle ne traitent pas les données d’entrée simultanément. Intel affirme que cela sera utilisé pour la mise en œuvre de calculs parallèles adaptatifs, basés sur des événements et adaptatifs à grain fin « à haute efficacité »

Selon Intel, Loihi traite les informations jusqu’à 1 000 fois plus rapidement et 10 000 fois plus efficacement que les processeurs traditionnels, et peut résoudre certains types de problèmes d’optimisation avec un gain de vitesse et d’efficacité énergétique de plus de trois ordres de grandeur. De plus, Loihi maintient des résultats de performances en temps réel et n’utilise que 30% plus d’énergie lorsqu’il est réduit de 50 fois (alors que le matériel traditionnel utilise 500% plus d’énergie) et consomme environ 100 fois plus d’énergie. moins d’énergie que la localisation simultanée et la cartographie simultanée avec des méthodes largement utilisées.

Intel Pohoiki Springs

Ci-dessus: Un examen plus approfondi montre l’une des lignes du dernier système de recherche neuromorphique d’Intel, Pohoiki Springs.

Crédit d’image: Intel

La chaîne d’outils de développement Loihi comprend l’API Python Loihi, un compilateur et un ensemble de bibliothèques en cours d’exécution pour la création et l’exécution de SNN sur Loihi. Il fournit un moyen de créer un graphique des neurones et des synapses avec des configurations personnalisées, telles que le temps de panne, le poids synaptique et les seuils de rotation, et un moyen de simuler ces graphiques en injectant des conseils externes via des règles d’apprentissage personnalisées.

Les débuts de Pohoiki Springs suivent ceux du plus petit système neuromorphique d’Intel, Kapoho Bay, qui comprend deux puces Loihi avec 262 000 neurones et prend en charge une variété de charges de travail en temps réel. Les chercheurs d’Intel et de l’INRC l’ont utilisé pour reconnaître les gestes en temps réel, pour lire le braille à l’aide d’une nouvelle peau artificielle, pour diriger la direction à l’aide de repères visuels appris et plus encore, ne consommant que des dizaines de milliers d’énergie.

En juillet, Intel a pris les paquets de Pohoiki Beach, un ordinateur à 64 puces capable de simuler 8 millions de neurones au total. Comme Pohoiki Springs, il a été mis à la disposition de partenaires de recherche, tels qu’Accenture, pour « faire avancer le domaine » et développer des algorithmes d’IA tels que le codage de sauvegarde et la planification de chemin.

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