インテルとパートナーがロイヒニューロモーフィックコンピューティングチップ開発で新たな進歩を遂げる

Lenovo と Mercedes-Benz も、INRC ニューロモーフィックコミュニティプロジェクトの新しいメンバーとして登録しました。

インテルは、Loihi ニューロモーフィックコンピューティングプロセッサの新しいパフォーマンスベンチマークをリリースし、消費電力と効率が向上していることを明らかにしました。

特徴

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木曜日のインテルの仮想ラボデイ中に、ハイテク巨人は音声コマンドにおけるロイヒチップの改良を明らかにした認識、人工知能 (AI) アプリケーションにおけるジェスチャ認識、画像検索、検索機能、ロボット工学。

ニューロモーフィックコンピューティングは、コンピューターサイエンスを使用して、ルールと古典的な論理ベースの AI 構築をより柔軟なものにすることを目的としています。文脈解釈、感覚アプリケーション、自律型など、人間の認知をエミュレートするシステム適応。

Intel は、ニューロモーフィックコンピューティングは人間の脳をエミュレートし、安定した確率的コンピューティングを実装することに重点を置いていると述べています。「自然界の不確実性、曖昧さ、矛盾に対処するためのアルゴリズム的アプローチ」 -- 人間ができるのと同じようにの。

ただし、仮想イベントの参加者に向けて、Intel Labs の副社長兼所長である Rich Uhlig 氏は、次のような警告を加えました。ニューロモーフィックコンピューティングの進歩は「限界に来ています」増え続ける電力消費のコスト、[...] AI と AI の民主化に課題をもたらしている」 - 同社が克服したいボトルネックのハードル。

Loihi 研究用チップは 128 個のコアを含み、14nm プロセス技術で製造されており、この分野へのインテルの貢献です。 2017 年に初めてデビューしたこのプロセッサには、スパイキングニューラルネットワークでの使用に適した 130,000 個の「ニューロン」が含まれています (SNN) エンコードされた情報を含むパルス信号を送信し、神経内の他のニューロンを「スパイク」して刺激します。通信網。

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インテルの最新の Loihi パフォーマンスベンチマークは、音声コマンド認識、ジェスチャー認識、画像検索、検索機能やロボット工学など、次世代 AI を実験中のパートナー企業が関心のある分野テクノロジー。

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インテル傘下のアクセンチュアニューロモーフィック研究コミュニティ (INRC) メンバーは、Loihi を現在市場で入手可能な「標準」GPU と比較しました。

同社は特に自動車 AI を検討してきましたが、現時点では標準 GPU の消費電力が高すぎて高度な AI アプリケーションを組み込むことができません。

ニューロモーフィックコンピューティングは、車のバッテリーを消耗させることなく、よりインテリジェントなアプリケーションがこの分野に参入する道を開く可能性があります。アクセンチュアは現在、自動車パートナーと協力して、音声コマンド用のインテルのチップを使用した自動車 AI モデルの概念実証をテストしています。自動車モデルは現在、オープンソースの音声録音サンプルと Loihi プロセッサを通じて、ライトのオン、オフ、エンジンの始動などの簡単な指示でトレーニングされています。

テストの結果、これまでのところ「許容できる」精度の結果が達成されていることがわかりました。しかし、本当のハイライトは、標準的な GPU と比較してエネルギー効率が 1,000 倍向上したと報告されていることです。さらに、ロイヒは計算要件に最大 200 ミリ秒早く応答しました。

同社と、カリフォルニア大学アーバイン校を含む他の INRC パートナーも、Loihi がジェスチャー認識をどのように扱っているかを調査しました。 Intel は、Loihi の自己学習機能がこの分野で「目に見える」進歩をもたらしたと述べています。 AI ハードウェアに膨大な量のデータを保存する必要がなく、ジェスチャーを「わずか数回の露出」で学習できるようになりました。

「これは、家庭内のスマート製品や公共の場でのタッチレスディスプレイとの対話など、さまざまなユースケースに適用できる可能性があります。スペース」と同社は付け加え、その全体的な目的は、私たちがより「自然に」対話できる方法を作り出すことであると付け加えた。デバイス。

画像検索および製品検索アプリケーションでは、小売業界のパートナーが標準の CPU および GPU ソリューションに対して Loihi の処理能力をテストしました。研究者らによると、ニューロモーフィックコンピューティングチップは画像の特徴を見つけて生成できるというベクトルは、標準プロセッサよりも少ない時間と少ないエネルギーを使用しながら、「同じレベルを維持しながら」正確さ。"

ジェスチャベースの学習の近似例。これには、異なるデータポイント間の関係の分析が含まれます。

最適化と検索オプションも検討されています。 Intelによれば、テスト中、このチップは制約を満たすなどの問題を解決できたという。制限が課されている場合に問題を数学的に解決します。これは、制限が課されている場合に比べて 1,000 倍以上効率的で、100 倍高速です。標準的なCPU。

たとえば、物流や旅行のスケジュール管理アプリケーションの場合、新しいチップは電力要件を削減し、コンピューティング効率を向上させる可能性があります。

ロボット工学に関しては、ラトガース大学とデルフト工科大学は、ドローンの性能を向上させるためにインテルのチップをテストしました。組織は、このプロセッサが標準のモバイル GPU よりもはるかに少ない電力しか必要とせず、全体の電力効率が 75% 向上したことを再度発見しました。

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ニューロモーフィックチップの設計と製造に費用がかかるため、ニューロモーフィックコンピューティングアプリケーションはエッジまたはコストに敏感でないシステムに留まる可能性が高いとインテルは述べています。と述べているが、同社は、この分野のイノベーションにより、最終的にはニューロモーフィック技術の採用価格が下がり、商用化が確実に推進されると予想している。セクタ。

最終的にインテルは、パフォーマンスをほとんど、あるいはまったく損なうことなく、電力効率と速度に重点を置いたアーキテクチャを構築したいと考えており、同社はこのコンセプトを「桁違いの利益」と呼んでいる。

新しいニューロモーフィックコンピューティングの結果に加えて、Intel は新しい INRC メンバーも明らかにしました。

INRC は、神経科学の発展に関心のある学術、政府、業界の研究グループにまたがるコミュニティです。ニューロモーフィックコンピューティングアプリケーション、プログラミングモデル、商業用途に適したセンサーと制御テクノロジーの両方設定。

発売以来 2018年に、INRCはアクセンチュア、エアバス、GE、バークレー、ワシントン州立大学を含む100社以上の会員と登録している。現在、Lenovo、Logitech、Mercedes-Benz、Prophesee がその名簿に加わりました。

「わずか 2 年で、私たちはニューロモーフィックコンピューティングの期待に触発されて、世界中の何百人もの研究者からなる活気に満ちたコミュニティを形成しました。コンピューティングの効率、速度、インテリジェントな機能が桁違いに向上します」とインテルニューロモーフィックコンピューティングラボのマイクデイビス氏はコメントしています。監督。「私たちは初めて、この約束を裏付ける定量的な状況が明らかになりました。私たちは INRC パートナーと協力して、これらの洞察に基づいて、この初期テクノロジーの広範囲にわたる破壊的な商用アプリケーションを可能にする予定です。」

Intelは、INRCメンバーが行った研究は、同社の次世代ニューロモーフィック研究チップに貢献すると述べており、それは「間もなく登場する」予定である。

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