神经拟态工程学，也称为神经拟态计算，它用包含模拟电子电路的系统来模拟神经系统中的神经生物学结构。近年来，麻省理工学院、普渡大学、斯坦福大学、IBM、惠普等企业，以及其他地方的一些科学家已经率先开发了一些全堆栈系统。然而，英特尔公司已经走在了他们前面。目前，英特尔已经开发出了比现在任何一台计算机都强大一千倍的计算系统。
今天，在美国国防高级研究计划局（DARPA）举办的底特律 2019 电子复兴计划峰会上，英特尔发布了一个代号为“Pohoiki Beach”的系统，这是一台总共能够模拟 800 万个神经元的 64 芯片系统。英特尔实验室常务董事 Rich Uhlig 说，Pohoiki Beach 将提供给 60 个研究伙伴，以推进人工智能领域发展，并扩大人工智能算法的规模，如备用编码和路径规划等。
图丨基于神经拟态的研究芯片（来源：英特尔）
Uhlig 说：“随着我们扩展 Loihi 芯片创建更强大的神经拟态系统，我们得到了令人印象深刻的早期研究结果。现在，超过 60 个生态系统合作伙伴可以使用 Pohoiki Beach 系统，他们将使用这个专门的系统来解决复杂的计算密集型问题。”
Pohoiki Beach 系统包含 64 个 14 纳米制程、128 核的 Loihi 神经拟态芯片。这款芯片于 2017 年 10 月在俄勒冈州的2018年 Neuro Inspired Computational Elements（NICE）研讨会上首次发布。它的裸片尺寸为 60 毫米，包含超过 20 亿个晶体管，13 万个人工神经元和 1.3 亿个突触，此外还有三个用于任务管理的 Lakemont 核心。
独特的是，Loihi 芯片具有可编程微码学习引擎，用于异步尖峰神经网络（SNNs）的芯片内训练，即时间纳入其操作模型的 AI 模型，此类模型的组件不会同时处理输入数据。这将用于高效率地实现自适应自修改，事件驱动和细粒度并行计算。
图丨英特尔 Nahuku 基板，每块基板包含 8 到 32 个英特尔 Loihi 神经形态芯片，这里显示的是英特尔 Arria 10 FPGA 开发者套件。（来源：英特尔）
Loihi 芯片开发工具链包括 Loihi Python API、编译器和一组在 Loihi 芯片上构建和执行 SNN 的运行时库。它提供了一种创建具有自定义配置(如衰减时间、突触重量和尖峰阈值)的神经元和突触图的方法，以及通过自定义学习规则注入外部尖峰来模拟这些图形的方法。
据英特尔称，与传统处理器相比，Loihi 芯片处理信息的速度提高了 1000 倍，效率提高了 10,000 倍，与常规 CPU 操作相比，它可以解决某些类型的优化问题，速度和能效提高了三个数量级以上。此外，该芯片制造商声称，Loihi 芯片可以保持实时性能结果，并且在扩展 50 倍时仅多消耗 30％ 的电量，而传统硬件则要多消耗 500％。英特尔还表示，运行同步定位和绘图方法时，该芯片消耗的能量比目前广泛使用的 CPU 少大约 100 倍。
图丨英特尔 Nahuku 基板，每块包含 8 到 32 个英特尔 Loihi 神经拟态芯片（来源：英特尔）
Applied Brain Research 联合首席执行官 Chris Eliasmith 领导的一个团队正在使用 Loihi 芯片。他说，“与 GPU 相比，Loihi 芯片运行实时深度学习基准测试的功耗降低了 109 倍，与专用物联网推理硬件相比，Loihi 芯片功耗降低了 5 倍。”
英特尔表示，它将于今年晚些时候，推出一个更大的 Loihi 系统——Pohoki Springs，该系统将超过 1 亿个神经元，为神经拟态工作提供“前所未有”的性能和效率。此外，该公司还表示，它将继续通过英特尔神经拟态研究社区提供其 Loihi 云系统和基于 Loihi 的 USB 拟态因子系统 Kapoho Bay 的访问权限。
