芯片解密公司英特尔全球最强神经拟态系统何时改变世界
2020年，你对AI功能感到满意吗？
如果你想起与AI智能音箱哭笑不得的对话经历，还有站在AI人脸识别闸机口许久才被识别出你是谁，那你的答案可能会是否定的。
已经大规模应用的AI，在金融、工业、电力、医疗等领域展现了其重要价值，但也不能忽视它还有很大的提升空间。
AI的进步，不仅可以通过优化现有的芯片和算法实现，也可以通过革命性的技术实现跨越式变革，比如神经拟态计算（或称类脑计算）以及量子计算。相比之下，量子计算虽然热度更高，但最近发布的全球最强神经拟态系统英特尔Pohoiki Springs以及拥有“嗅觉”的神经拟态芯片，一定能让你对神经拟态计算以及未来充满期待。
图片来自PCworld
全球最强神经拟态系统能做什么？
上周二，《自然-机器智能》杂志报道了英特尔与美国康奈尔大学科学家的合作研究成果，利用双方共同构建数学算法，他们采用了一种由72个化学传感器活动组成的数据集，可对一个风洞实验中循环10种气体物质（气味）作出反应，包括丙酮、氨和甲烷等有害气体，并且，即使在环境干扰下也能识别这些气味。
这意味着英特尔的Loihi神经拟态芯片也拥有“嗅觉”，这是化学传感器领域多年寻找的一种电子鼻系统。未来的机器人搭载这种“嗅觉”的神经拟态芯片，在环境监测、危险物质检测、工厂质量控制方面具有巨大的应用潜力。
关键在于使用Loihi，只需要一个样本就可达到百分之九十多高准确率，而传统方法要达到相同分类准确率，需要3,000倍以上训练样本。
仅两天后，英特尔又宣布其最新神经拟态研究系统Pohoiki Springs已准备就绪，将提供1亿个神经元的计算能力。这相当于小型哺乳动物大脑中的数量，比如瓢虫、大象等。
英特尔Loihi系统演进历史
Pohoiki Springs是一个数据中心机架式系统，它将768块Loihi芯片集成在5台标准服务器大小的机箱中，当运行时功耗低于500瓦。这是一个数据中心级别的大规模并行处理平台，是目前全球最强大的全异步脉冲模式的人工智能仿生处理单元。
这两个令人瞩目的 神经形状 计算成果背后，都有英特尔2017年开发第一款自主学习 Loihi 神秘仿生晶片。
设计难点在哪？
Loihi源自人脑，把训练和推断整合到一个芯片上，并实现了函数存储功能：单一核心包含1000个模仿逻辑结构硬件设计，每个核心内含128条独立的小核支持多种学习模式，这些都是以人的思维为基础而设计，有助于快速解决问题，同时保持较低能源消耗。
即便如此，对于这个全新概念，由於人类对于腦科學研究有限的情况下，只有少数学校和机构进行深入研究。而面對看不見應用時期，為何這種技術仍然有人投身其中？原因就在於理解大腦如何實時處理複雜信息只消耗極少能量，並將這種效率帶進計算機中去，這包括細粒度並行計算、高效動態編碼與時間管理等技術挑戰。此外，因為現今傳統同步電路設計無法滿足這些需求，所以我們需要重新思考電腦系統架構從基礎硬件層面開始改變。
因此，我们必须从底层重新审视电脑体系结构，使得每个核心都包含1000个模仿逻辑结构硬件，每个核心内含128条独立的小核来支持各种学习模式，这样的设计既适用于快速解决问题，又保持较低能源消耗。此外，以往CPU/GPU/FPGA采用的是同步电路设计方式，但是工作效率并不够高，因此我们选择采用一种新的异步脉冲方式，让部分处于待命状态，以此减少功耗至毫瓦级。但这种异步脉冲方式存在的问题是当把这些小核互联起来形成更大的网络时，要保证信息能够迅速有效地传递，就变得非常困难。为了解决这一问题，我们引入时间步骤(Timing Step)来管理时间序列问题，小型网络容易解决，但随着网络规模扩大，这成为挑战之一。
