英特尔1亿神经元的全球强势系统何时启程中国自主芯片梦何时实现
2020年，你对AI功能感到满意吗？
回顾过去与AI智能音箱的尴尬互动，和在AI人脸识别系统前长时间等待被确认身份的经历，你可能会给出一个否定的答案。
虽然AI已经在金融、工业、电力、医疗等领域展现了其价值，但它仍有很大的提升空间。
这提升可以通过对现有芯片和算法的持续优化，也可以通过革命性的技术实现，如神经拟态计算（或称类脑计算）以及量子计算。相比之下，量子计算虽然备受瞩目，但最近发布的全球最强神经拟态系统英特尔Pohoiki Springs以及具有嗅觉功能的神经拟态芯片，无疑让人们对于神经拟态计算和未来充满期待。
图片来源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合作研究成果，通过双方努力，英特尔研究院高级研究科学家Nabil Imam团队采用了一种由72个化学传感器组成数据集，可对风洞实验中循环10种气体物质（气味）作出反应，并且即使存在环境干扰也能识别这些气味。
这意味着英特尔Loihi神经拟态芯片拥有“嗅觉”，这是化学传感器领域多年寻找的“电子鼻系统”。未来的机器人搭载此类芯片，在环境监测、危险物质检测、工厂质量控制方面将有巨大应用潜力。
值得一提的是，使用Loihi仅需一个样本训练就可达到百分之九十多高准确率，而传统方法需要3,000倍以上训练样本才能达标。
仅两天后，英特尔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。1亿个神经元相当于小型哺乳动物大脑数量。
英国生物学家艾德里安·斯莫伊茨曾指出：“如果我们能够理解如何以一种既节省能源又快速处理大量信息的问题解决过程，那么我们将拥有一项非常重要的人工智能技术。”
Pohoiki Springs是一个数据中心机架式系统，将768块Loihi 神经拟态研究芯片集成在5台标准服务器大小的机箱中，当运行时功率低于500瓦。
这个令人震惊的地球最强力量，其背后是2017年的代号为Loihi第一款自主学习邻近仿生处理单元硬件设计。这款设计源于人脑，把训练和推断整合到一个芯片上，并实现了计算和存储功能的一体化：单核包含1000个逻辑模块，每个模块支持多种学习模式，可以扩展到不同类型突变突破性模型。
这种设计优势显著，比传统处理器快1,000倍速度、高效率10,000倍处理某些工作负载。此外，这样的设计挑战着当前普遍认为必要的大规模集成电路同步电路设计方式，因为它通常依赖共同时钟驱动来工作，同时带来了更高功耗问题。
为了克服这一限制，英特尔采用异步脉冲方式，即每个独立时钟驱动部分根据需求工作，让只活跃部分消耗极少能量。这提高了效率至毫瓦级。但由于异步脉冲，大规模互联集成为Pohoiki Beach或Pohoiki Springs则面临消息在数百颗晶体管间完成所需信息传递的问题，这也是业界尚未解决的问题之一。
英文科研人员表示，对时间序列问题可以用Time Step去解决，小型异步电路容易解决，但较大的体系就会变得复杂，不同晶体管之间保持协调一致是个挑战。而且，还需要软件层面的支持来最大程度减少硬件连接差异，使得开发者能够轻松进行跨设备通信、大规模并行任务执行等操作。
随着13万颗晶体管的小型模型进化至如今的一亿颗晶体管的大型模型，我们看到了不只是简单增加更多元素，更是深入探索新的物理规律——从细粒度并行到基于时间编码，从实时反馈到灵活分区——因此我们的思考角度必须从底层基础重新构建。在这里，就是英特尔创新地把这个想法付诸实践，以128核心各含1000个模块结构模仿逻辑细胞，以存储功能整合而非孤立配置每一部份，从而形成了独具一格的人工智能新框架，它既适用于前端感知任务，又适用于大规模运算需求，是推广这项全新技术的一个关键一步骤。
