Çfarë janë çipet neuromorfike të Intel?

Si pjesë e lansimit të çipit të ri Loihi 2, i ndërtuar në një version para-prodhimi të nyjës së procesit 4 të Intel, ekipi i Intel Labs pas përpjekjeve të tij neuromorfike arriti një shans për të folur me Mike Davies, Drejtorin e projektit. Tani ndoshta nuk është shok që përpjekjet neuromorfike të Intel kanë qenë në radarin tim për disa vite – si një paradigmë e re e llogaritjes në krahasim me arkitekturën tradicionale von Neumann, dhe ajo që ka për qëllim të imitojë trurin dhe të përfitojë nga modele të tilla, nëse funksionon mirë atëherë ai ka potencialin për të shkundur zona të veçanta të industrisë, si dhe përfundimin e Intel. Gjithashtu, duke pasur parasysh që ne kurrë nuk e kemi mbuluar me të vërtetë llogaritjen neuromorfike në ndonjë hollësi serioze këtu në AnandTech, do të ishte një mundësi e shkëlqyeshme për të marrë detaje mbi këtë fushë të kërkimit, si dhe pajisjet më të reja, drejtpërdrejt nga burimi.

Mike Davies aktualisht ulet si Drejtor i Lab’s Neuromorphic Computing Lab, një pozicion i mbajtur që nga viti 2017, si dhe ka qenë një inxhinier kryesor në të njëjtin projekt. Mike u bashkua me Intel në 2011 si pjesë e blerjes së Fulcrum Microsystems, ku ai kishte qenë në zhvillimin e IC për 11 vjet. Fokusi i Fulcrum ishte në modelimin asinkron të ndërprerësve të rrjetit, dhe pasi Intel bëri blerjen, ajo teknologji përfundimisht hyri në sektorin e rrjeteve të Intel, dhe kështu ekipi asinkron i llogaritjeve u përqëndrua në modelet Neuromorfike. Mike ka qenë fytyra e përpjekjeve neuromorfike të Intel, duke demonstruar teknologjinë dhe shtrirjen e kërkimit dhe bashkëpunimeve me partnerët e industrisë dhe institucionet akademike në ngjarjet e industrisë.

Llogaritja Neuromorfike është një rimendim i arkitekturës kompjuterike, i frymëzuar nga parimet e trurit. Reallyshtë vërtet i informuar në një nivel shumë të ulët të të kuptuarit tonë të neuroshkencës dhe na çon në një arkitekturë që duket në mënyrë dramatike ndryshe nga akse përshpejtuesit më të fundit të AI -së ose përshpejtuesit e mësimit të thellë.

Shtë një model i plotë i kujtesës dhe llogaritjes, kështu që ju keni elementë llogaritës të ulur shumë pranë elementeve të gjendjes së ruajtjes që korrespondojnë me gjendjen nervore dhe gjendjen sinaptike që përfaqëson rrjetin që po llogaritni. Nuk është një lloj [tradicional] i modelit të të dhënave të transmetimit që ekzekutohet gjithmonë përmes kujtesës jashtë çipit – të dhënat po qëndrojnë në vend, nuk lëvizin, derisa të ketë diçka të rëndësishme për t’u llogaritur. [Në atë pikë] qarku lokal aktivizon dhe dërgon një mesazh të bazuar në ngjarje, ose një goditje, tek të gjithë neuronet e tjerë që i kushtojnë vëmendje.

Ndoshta ndryshimi më themelor nga arkitekturat konvencionale është se procesi i llogaritjes është një lloj fenomeni emergjent. Të gjithë këta neurone mund të konfigurohen, dhe ata veprojnë si një sistem dinamik, që do të thotë se ata evoluojnë me kalimin e kohës – dhe ju mund të mos e dini sekuencën e saktë të udhëzimeve ose gjendjeve që ata kalojnë për të arritur në zgjidhjen siç bëni në një model konvencional. Shtë një proces dinamik. Ju vazhdoni përmes një ndërveprimi kolektiv, dhe pastaj vendoseni në një gjendje të re ekuilibri, e cila është zgjidhja që ju po kërkoni.

Pra, në disa mënyra ka paralele me llogaritjen kuantike e cila është gjithashtu duke llogaritur me ndërveprimet fizike midis elementeve të tij. Por këtu kemi të bëjmë me qarqe dixhitale, të dizajnuara ende në një mënyrë mjaft tradicionale me teknologjinë tradicionale të procesit, por mënyra se si i kemi ndërtuar ato qarqe, dhe arkitektura në përgjithësi, është shumë e ndryshme nga përpunuesit konvencionalë.

Sa i përket perspektivës së Intel, ne shpresojmë se përmes këtij programi kërkimor, ne mund të zbulojmë një teknologji të re që shton portofolin tonë të përpunuesve, mjeteve, teknikave dhe teknologjive aktuale që kemi në dispozicion për të shkuar dhe adresuar një gamë të gjerë të ngarkesa të ndryshme pune. Kjo vlen për aplikacionet ku duam të vendosim sjellje vërtet adaptive dhe inteligjente. Ju mund të mendoni për çdo gjë që lëviz, ose çdo gjë që është në botën reale, përballet me kufizime të fuqisë dhe kufizime të vonesës, dhe çfarëdo llogaritëse që ka atje duhet të merret me paparashikueshmërinë dhe ndryshueshmërinë e botës reale. [Llogaritja] duhet të jetë në gjendje t’i bëjë ato rregullime dhe t’u përgjigjet të dhënave në kohë reale, në një mënyrë funksionimi shumë të shpejtë, por me fuqi të ulët.

Por së pari, më duhet të korrigjoj diçka – blerja në të cilën isha pjesë me Intel, 10 vjet më parë, në fakt nuk kishte të bënte fare me llogaritjen neuromorfike. Kjo ishte në të vërtetë për ndërprerësit Ethernet të të gjitha gjërave! Pra, sfondi ynë vinte nga pikëpamja e lëvizjes së të dhënave në ndërprerës, dhe kjo teknologji u komercializua brenda grupeve të tjera të biznesit në Intel. Por ne hoqëm dorë dhe përdorëm të njëjtin lloj stili themelor asinkron të projektimit që kishim në ato patate të skuqura, dhe më pas e zbatuam atë në këtë fushë të re. Kjo filloi rreth gjashtë vjet më parë.

Por në çdo rast, ajo që po përshkruani [në udhërrëfyes] është me të vërtetë pak nga të dyja. Ne nuk kemi një udhërrëfyes të përcaktuar, duke qenë se ky është po aq hulumtues sa Intel merret. Kjo do të thotë se ne kemi një lloj vizioni se ku duam të përfundojmë – duam të sjellim disa teknologji diferencuese në këtë fushë Me

Pra, në këtë metodologji asinkrone të projektimit, ne bëmë më të mirën që mundëm në Intel në zhvillimin e një arkitekture për një çip me metodat më të mira që kishim në dispozicion. Por kjo ishte aq sa mund ta merrnim, si vetëm një kompani që vepronte e izoluar. Pra, kjo është arsyeja pse ne e lëshuam Loihin në një ekosistem, dhe ai është rritur në mënyrë të qëndrueshme. Ne po shohim se ku kjo arkitekturë funksionon vërtet mirë në ngarkesat reale të punës me bashkëpunëtorët dhe ku nuk funksionon mirë. Ka pasur surpriza në të dyja ato kategori! Pra, bazuar në atë që mësojmë, ne po përparojmë arkitekturën, dhe kjo është ajo që na ka çuar në këtë brez të ardhshëm.

Pra, ndërsa ne jemi gjithashtu në kërkim të aplikacioneve të mundshme afatshkurtra, të cilat mund të jenë specializime të këtij dizajni të qëllimit të përgjithshëm që ne po zhvillojmë, afatgjatë ne mund të jemi në gjendje të përfshijmë modele në produktet tona kryesore të fshehura, në mënyra që ndoshta një përdorues ose një programues nuk do të duhet të shqetësohet se ata janë të pranishëm në çip.

Në pothuajse të gjitha aspektet, Loihi 2 është superior ndaj Loihi v1. Unë pres që shumë shpejt këto grupe do të kalojnë në Loihi 2 sapo të kemi sistemet dhe materialet në dispozicion. Ashtu si me Loihi 1, ne po fillojmë në llojin e shkallës së vogël – sistemet me një çip të vetëm / dy çipa. Ne ndërtuam një sistem chip 768 me Loihi 1, dhe versioni Loihi 2 i tij do të vijë në kohën e duhur.