雷竞技电脑网站代码Hala点点,脑启发系统打包1 152Loihi2处理器
量子计算计费系统转换计算机架构 能够解决难优化问题 并加速提高AI效率但是量子计算机尚无法缩放到连古典计算机都优异之处, 平台、编程语言应用等全生态系统距离甚至更远。
同时,另一种新技术准备做更直接的改变:神经定态计算
神经变换计算通过寻找人脑启发重构计算机芯片举例说,神经元处理处理和存储存储,而在传统计算机中,两者分离回发数据需要时间和能量
此外,神经元仅在需要时点火,从而进一步减少能量消耗Omdia分析师LianJye Su表示, 神经形态计算提供大规模并行计算能力远超出传统GPU架构高能耗效率
Gartner表示神经态计算技术最有可能中断广度交叉市场 即“关键推介器 ”, 但仍有三到六年时间
英特尔实现关键里程碑英特尔宣布部署世界最大神经变形计算机
计算机使用IntelLoihi2处理器代码Hala点并支持20四重操作秒数,效率超过15万亿8比特/秒/瓦特-全包约微波炉大小支持达1.15亿神经元和228亿神经元并发或猫头鹰大脑水平
Intel表示,这是第一个大型神经变换系统,超过基于CPU和GPU架构实时AI工作量的效率和性能Loihi系统可执行AI推理并解决优化问题比CPU和GPU结构快50倍公司表示,同时使用少100倍能量
Intel神经变换计算实验室主管Mike Davies表示,目前免费向有兴趣研究其潜力的企业提供技术
公司应先加入英特尔神经变换研究社区成员包括GE、Hitachi、Airbus、Accenture、Logitech和许多研究组织及大学-截至此笔试有200多人参加戴维斯说有等待列表参赛不值钱,
Davies表示:「唯一的条件就是他们同意分享结果和发现,成员包括免费存取云基神经态计算资源,如果项目足够有趣,免费现场硬件也免费存取
现时只有一个Hala点 Sandia拥有它但我们正在建设更多还有其他系统不那么大并远程登陆访问系统
英特尔通过坚持传统制造技术 和数字电路 造出实用可用神经变换计算机模拟电路等替代方法比较难构建
英特尔公司
Loihi2处理程序使用多项核心神经变换计算原理,包括内存和处理合并Davies表示,“我们真的包涵脑中发现的所有建筑特征”。
系统甚至可以继续实时学习人脑常做
传统AI系统训练特殊数据集Loihi2系统神经元间的通信可配置 意即它们可随时间变化
工作方式是AI模型培训-传统方法-并装进神经变形计算机每一芯片都包含全模型的一部分并用模型分析视频流出时,芯片内存中已有模型权重,快速处理事物 — — 仅在需要时才能处理。Davies表示:「如果像素变换或图像区域从框架变换框架,
原创训练确实发生在别处,他承认神经变形计算机可随时间更新特定权值,但并非全网络从零开始再培训
这种方法特别有用边缘计算并处理视频、音频或无线信号雷竞技电脑网站但它也可以在数据中心和高性能计算应用中找到家,他说
Davies表示, “最优类工作量发现工作非常好解决优化问题”。事物像寻找最短路径 通过地图或图调度后勤-这些往往在架构上运行得非常好。”
使用案例与量子计算案例相重叠,中子系统运维运行 代之以二叉子
英特尔不是唯一玩家Omdias Su表示,少数商家,包括IBM开发出神经变形芯片用于云AI计算,而BrainChip和Prophese等公司则开始提供神经变形芯片用于装置和边缘应用
然而,他补充道,收养有几大障碍神经形态计算以事件尖峰为基础,这需要完全改变编程语言
少有事件驱动AI模型 Su补充即刻大都基于传统神经网络 设计传统计算架构
最后,他说,这些新编程语言和计算架构与现有技术不兼容技术目前太不成熟,反向兼容遗留架构开发者软件生态圈仍然很小,