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全新的計算架構:神經擬態計算

lhl545545 ? 來源:粵訊 ? 作者:粵訊 ? 2020-07-21 16:17 ? 次閱讀
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第十五屆“開源中國開源世界”高峰論壇如期舉行。英特爾中國研究院院長宋繼強在此次論壇上發表了題為《神經擬態計算,探索智能互聯時代的計算創新》主題演講。演講內容涵蓋信息世界數據的三大變化而產生的對計算創新的需求,以及英特爾在計算創新上所做出的努力和進展。宋繼強在此次演講中也表示,希望通過開源的技術和平臺,讓新的技術可以造福全人類。

據宋繼強介紹,因為無線通訊技術和人工智能技術的廣泛應用,目前人類所處的信息世界的數據正在呈現三大變化。首先是數據量呈指數級的爆發。除了我們熟知的人為輸入和設備在不斷地產生數據之外,物聯網、人工智能模型也在產生大量的數據。另外,數據的形態也日趨多樣化,有更多非結構化數據在實時產生。最后,很多來自于物聯網設備以及實際應用場景的數據,需要在終端或邊緣被采集,同時要能夠實時處理后再反饋到邊緣。這也是數據的第三個變化,即對數據實時處理的需求在快速增長。

針對信息世界中數據的這三大變化,對計算創新的需求也呼之欲出。英特爾在計算創新領域耕耘多年,并提出了“超異構”計算解決方案,通過先進的異構封裝技術將多種不同類型的架構組合到一張芯片中,并提供面向異構計算統一、可擴展的編程模型oneAPI軟件解決方案。除此之外,英特爾也在繼續探索計算架構的創新,神經擬態計算是一種全新的架構,并且英特爾也已經取得了矚目的成就。

超異構計算創造卓越能效比

宋繼強在此次演講中指出,目前我們主流的計算架構有四種,分別是標量、矢量、矩陣和空間計算,異構計算就是要把這些計算進行整合,簡稱為“XPU”。傳統的異構計算主要采用SoC和分體式板卡的方式,但這兩種方式各有劣勢,而英特爾的“超異構”計算可以把這兩種方式的優勢集合,同時避免它們的不足。

“英特爾先進的封裝技術,如EMIB、Foveros等,可以很好地將多種不同架構的芯片整合到一個芯片里,”宋繼強表示。“這些技術可以避免在板級封裝中對空間和傳輸效率的犧牲,同時在小空間、低功耗的情況下,提高了計算性能和能效比。”

除此之外,在超異構計算領域,英特爾推出“軟硬結合”戰略,推出了以開發者中心的oneAPI軟件解決方案,提供一個通用、開放的編程體驗,讓開發者自由選擇架構,無需在性能上做出妥協,也大大降低了使用不同的代碼庫、編程語言、編程工具和工作流程所帶來的復雜性,從而為企業節省成本。

宋繼強表示:“通過我們提供的統一API接口使得在不同硬件之間的遷移變得非常簡便和高效。oneAPI是面向開源的,也希望大家來參與這個領域的交流和合作。”

全新的計算架構:神經擬態計算

除此之外,英特爾在計算架構創新領域也在持續探索,這其中就包括采用全新的計算架構的神經擬態計算。宋繼強認為,目前理想的一種計算方式是能夠類似人腦,在低能耗的條件下完成多個不同種類的任務,同時又能夠支持擴展,而神經擬態計算是一個可行之道。

英特爾在神經擬態計算領域已經取得了矚目的進展。神經擬態芯片Loihi存儲和計算一體,把計算單元和所需要的存儲空間緊密整合,擁有非常多一樣的“小核”,每個“小核”中又擁有1000個神經元,每一個神經元又可以和另外1000個神經元相互連接,這樣的架構被稱為“同構多核”,類似人腦中突觸的概念。

“Loihi這樣的一個小芯片已經可以模擬人腦的13萬個神經元,并且可以產生1.3億個突觸,所以這已經是一個高度復雜的神經網絡拓撲了,”宋繼強說到。

神經擬態芯片也是真正的“綠色”芯片。據宋繼強介紹,Loihi不僅體積小,同時采用異步電路設計,只有工作的神經元才會啟動,其他的則處于休眠狀態,可以實現非常高的能效比。

Loihi芯片靈活的架構支持多種事件驅動的自學習模式。除了深度學習中無監督學習模式和監督學習模式,Loihi還支持自監督學習,即關聯不同的事件產出它們的前后因果順序,并且進行強化。除此之外,Loihi還支持強化學習,即利用觀察到的事件和決策之間反復迭代,從而得出“最優解”,這種學習模式非常適用于自動駕駛機器人領域。

目前,英特爾最新的神經擬態系統Pohoiki Springs擁有768個Loihi芯片,提供1億個神經元,已經相當于一個小倉鼠的大腦。

宋繼強在演講最后表示:“英特爾的宏旨是通過創造改變世界的技術,造福地球上每一個人。希望通過超異構計算以及神經擬態計算,以及開源的技術和平臺,能夠讓新技術快速覆蓋全球,產生造福人類的技術。”
責任編輯:pj

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