Intel lanceert Loihi 2: Next-gen neuromorfe chip met geavanceerde programmeerbaarheid en 3D-schaling

Intel heeft Loihi 2 aangekondigd, zijn tweede-generatie neuromorfische processor gebouwd op de pre-productie Intel 4 processknopen. De nieuwe chip is afgestemd op onderzoekers die next-gen spikende neurale netwerken (SNNs) verkennen en levert substantiële winsten in programmeerbaarheid, dichtheid en schaalbaarheid.

Loihi 2 introduceert een volledig programmeerbare neuron-instructieset die spikes toestaat om integer payloads te dragen in plaats van de binaire 0/1 die in Loihi 1 gebruikt werd. Deze verandering verhoogt modelexpressiviteit en reduceert het aantal benodigde neuronen voor een gegeven taak.

Naast de hardware onthulde Intel Lava — een open-source software-stack die event-gedreven programmering, heterogene uitvoering en community-gedreven code-sharing verenigt. Het framework is ontworpen om de ontwikkeling van neuromorfische applicaties te versnellen en de kloof tussen onderzoek en deployment te overbruggen.

Terwijl conventionele CPU's fijnkorrelig geheugen gebruiken, slaat Loihi data direct op binnen elke kern, wat werkelijk asynchrone operatie mogelijk maakt die de timing-gebaseerde logica van biologische hersenen matcht. Volgens Mike Davies, directeur van Intel's Neuromorphic Computing Lab, "De berekening van de chip ontstaat uit de dynamische interactie van zijn elementen, bereikt een evenwicht dat het antwoord codeert."

Eerste-generatie Loihi-prototypes zijn al geïmplementeerd in diverse scenario's: adaptieve robotarm-controllers die slijtage reduceren, reukherkenningssystemen die geuren sneller leren dan deep-learning baselines, en treinplannings-machines die reageren op real-time storingen. Deze use cases onderstrepen het platform's potentieel voor real-world, low-power intelligentie.

Belangrijkste Verbeteringen in Loihi 2

Loihi 2 heeft 128 kernen als voorganger, maar het neuronaantal is achtvoudig vermenigvuldigd. De totale die-oppervlakte is gehalveerd dankzij het Intel 4-proces, wat ruwweg een 15-voudige toename in netwerkcapaciteit per vierkante millimeter oplevert. Geheugen is gepartitioneerd in flexibele banks en gecomprimeerd, wat ruimte vrijmaakt voor extra neuronen en synapsen.

Met de nieuwe instructieset kunnen ontwikkelaars custom neuronenmodellen programmeren die rekenkundige, vergelijkings- en control-flow operaties incorporeren. Deze microcode-capaciteit ontgrendelt rijker SNN-architecturen en stelt efficiënte mapping van complexe algoritmen in.

Spikes op Loihi 2 dragen een configureerbare integer payload, wat event-gebaseerde messaging mogelijk maakt die sigma-delta neurale netwerken (SDNNs) ondersteunt. SDNNs berekenen gegraeerde activaties als traditionele DNNs maar transmitteren alleen significante veranderingen, wat snellere inferentie biedt dan de strikt timing-gebaseerde benadering van Loihi 1.

Loihi 2 kan tot 10x versnelling op circuitniveau bereiken en verwerkt netwerken 5.000x sneller dan biologische neuronen. Het ontwerp introduceert 3D-schaalpoorten die plannaire chip-meshes in volumetrische arrays transformeren, met inter-chip-bandbreedte verviervoudigd en spiekverkeer tienvoudig gecomprimeerd. Over het algemeen levert het systeem een 60-voudige capaciteitsboost voor de meeste workloads.

Drie-factor leren, een cutting-edge neuromorfisch trainingsparadigma, wordt nu ondersteund, wat onderzoekers in staat stelt om back-propagatie op hardware te benaderen. Dit opent nieuwe paden voor het trainen van diepe architecturen direct op Loihi 2.

Loihi 2 Beschikbaarheid

Onderzoekers kunnen het single-chip Oheo Gulch-board aanschaffen voor snelle prototyping, gevolgd door het acht-chip Kapoho Point-systeem dat een Ethernet-interface biedt voor stackbare deployments. Deze borden bieden een lage-latentie, hoge-doorvoer platform voor edge-applicaties zoals robotica.

Lava — De Open-Source Software Ecosysteem

Terwijl hardware snel heeft gevorderd, heeft software-ondersteuning achtergebleven. Lava heeft als doel die kloof te dichten door een geünifieerde API voor event-gebaseerde, asynchrone programmering en heterogene uitvoering aan te bieden. Het stelt ontwikkelaars in staat om te prototypen op CPU's en dan compute-intensieve kernels naar Loihi 2 off te loaden, wat de drempel tot toegang verlaagt en samenwerking over labs heen bevordert.

Lava wordt gehost op GitHub en verwelkomt bijdragen van de neuromorfische community. Door gedeelde bouwstenen en voorbeeldmodellen te bieden, zoekt het framework innovatie te versnellen en de commercialisatie van neuromorfische technologieën te drijven.

Origineel gepubliceerd op EE Times.

Gerelateerde Inhoud:

• Het pleidooi voor neuromorfische chips voor AI-computing
• Spikend neurale netwerk target ARM chips
• Geavanceerde AI-chips bouwen op opkomende geheugentechnologieën
• Neuromorfische AI-chips voor spikende neurale netwerken debuteren
• De benchmarking-conundrum van neuromorfische computing

Voor meer Embedded, abonneer je op Embedded's wekelijkse e-mailnieuwsbrief.