COMPUTING

El procesador neuromórfico Loihi de Intel se escala a 8 millones de neuronas, 64 núcleos

Intel ha anunciado un avance significativo para su procesador de investigación neuromórfica, cuyo nombre en código es Loihi. La compañía ahora ha ampliado su implementación de Loihi al nivel de 64 procesadores, lo que le permite crear un sistema con más de 8 millones de neuronas (8,3 millones). Esta nueva configuración (con nombre en código Pohoiki Beach) ofrece un rendimiento 1000 veces mejor que las CPU convencionalesSEEAMAZON_ET_135 Ver comercio de Amazon ET en aplicaciones como codificación escasa, búsqueda de gráficos y problemas de satisfacción de restricciones. Intel afirma que el nuevo Pohoiki Beach ofrece una mejora de la eficiencia energética de 10.000 veces en comparación con las arquitecturas de CPU convencionales en este tipo de pruebas.

Computación neuromórfica es un subconjunto de la informática que intenta imitar la arquitectura del cerebro utilizando análogos tecnológicos modernos. En lugar de implementar un reloj de CPU típico, por ejemplo. Loihi se basa en una arquitectura de red neuronal con picos. El procesador Loihi básico contiene 128 núcleos neuromórficos, tres núcleos de CPU Lakefield (Intel Quark) y una red de comunicación fuera del chip. En teoría, Loihi puede escalar hasta 4.096 núcleos en chip y 16.384 chips, aunque Intel ha dicho que no tiene planes de comercializar un diseño tan grande.

Un primer plano de una placa Intel Nahuku, cada una de las cuales contiene de 8 a 32 chips neuromórficos Intel Loihi. El último sistema neuromórfico de Intel, Pohoiki Beach, está compuesto por múltiples placas Nahuku y contiene 64 chips Loihi. Pohoiki Beach se introdujo en julio de 2019 (Crédito: Tim Herman / Intel Corporation)

«Con el chip Loihi hemos podido demostrar un consumo de energía 109 veces menor ejecutando un punto de referencia de aprendizaje profundo en tiempo real en comparación con una GPU, y un consumo de energía 5 veces menor en comparación con el hardware de inferencia de IoT especializado», dijo Chris Eliasmith, co- CEO de Applied Brain Research y profesor de la Universidad de Waterloo. «Aún mejor, a medida que ampliamos la red 50 veces, Loihi mantiene los resultados de rendimiento en tiempo real y usa solo un 30 por ciento más de energía, mientras que el hardware de IoT usa un 500 por ciento más de energía y ya no es en tiempo real».

Una de las placas Nahuku de Intel, cada una de las cuales contiene de 8 a 32 chips neuromórficos Intel Loihi, que se muestra aquí interconectada con un kit de desarrollo Intel Arria 10 FPGA. El último sistema neuromórfico de Intel, Poihoiki Beach, anunciado en julio de 2019, está compuesto por múltiples placas Nahuku y contiene 64 chips Loihi. Pohoiki Beach se introdujo en julio de 2019 (Crédito: Tim Herman / Intel Corporation)

La implementación de Pohoiki Beach no es la mayor implementación planificada para el chip neuromórfico. Intel afirma que tiene la intención de implementar un diseño aún más grande, con el nombre en código Pohoiki Springs, que ofrecerá «un nivel de rendimiento y eficiencia sin precedentes para cargas de trabajo neuromórficas ampliadas».

Hemos cubierto los avances y la investigación en computación neuromórfica durante varios años en ET. El trabajo que se realiza en estas CPU está estrechamente relacionado con el trabajo que se está realizando en IA y la inteligencia de las máquinas en general, pero la computación neuromórfica no solo se preocupa por cómo ejecutar cargas de trabajo de IA / ML de manera eficiente en chips existentes. El objetivo final es construir procesadores que se parezcan más al cerebro humano.

Una de las rarezas de la informática es que las analogías que comparan la función del cerebro humano y cómo funcionan las computadoras son tan frecuentes. Los cerebros humanos y las computadoras clásicas tienen muy poca superposición en términos de cómo funcionan. Los transistores no son equivalentes a las neuronas y el modelo de red neuronal de picos que usa Loihi para transmitir información a través de sus propios núcleos de procesador está destinado a estar más cerca de los procesos biológicos que usan los humanos y otros animales que el silicio tradicional.

Proyectos como este tienen una serie de objetivos de investigación a largo plazo, por supuesto, pero uno de los más fundamentales es comprender mejor cómo funcionan los cerebros para copiar parte de su eficiencia energética. El cerebro humano funciona con aproximadamente 20W. Se espera que la supercomputación a exaescala, que se considera el mínimo para la simulación neuronal avanzada de algo más complejo que una lombriz de tierra, consuma megavatios de potencia por supercomputadora. La brecha entre esas cifras explica por qué estamos tan interesados ​​en la eficiencia energética a largo plazo y el potencial de cálculo del cerebro en primer lugar. Las arquitecturas como Loihi no son solo un esfuerzo por escribir programas que imiten lo que los humanos pueden hacer; el objetivo es copiar también aspectos de nuestra neurología. Hace que su progreso sea un poco más interesante.

Crédito de la imagen destacada: Tim Herman / Intel Corporation

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