2020年，你對(duì)AI功能感到滿意嗎？

如果你想起與AI智能音箱哭笑不得的對(duì)話經(jīng)歷，還有站在AI人臉識(shí)別閘機(jī)口許久才被識(shí)別出你是誰(shuí)，你大概率會(huì)給出一個(gè)否定的答案。

已經(jīng)大規(guī)模應(yīng)用的AI，在金融、工業(yè)、電力、醫(yī)療等應(yīng)用中已經(jīng)展現(xiàn)出其重要的價(jià)值，但也不可否認(rèn)，AI還有很大的提升空間。

AI的提升，既可以是對(duì)現(xiàn)有芯片和算法持續(xù)優(yōu)化，也可以通過(guò)變革性的技術(shù)實(shí)現(xiàn)跨越式改變，比如越來(lái)越被人熟知的神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算（或稱類腦計(jì)算）以及量子計(jì)算。相比之下，量子計(jì)算擁有更高的熱度，但最近發(fā)布的全球最強(qiáng)的神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)英特爾Pohoiki Springs以及有嗅覺(jué)的神經(jīng)擬態(tài)芯片，一定能讓你對(duì)神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算以及AI的未來(lái)充滿期待。

圖片來(lái)自PCworld

全球最強(qiáng)的神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)能做什么？

上周二，《自然-機(jī)器智能》雜志報(bào)道了英特爾與美國(guó)康奈爾大學(xué)的科學(xué)家共同構(gòu)建數(shù)學(xué)算法的研究成果，通過(guò)雙方的合作，英特爾研究院神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算小組高級(jí)研究科學(xué)家Nabil Imam的團(tuán)隊(duì)采用了一個(gè)由72個(gè)化學(xué)傳感器活動(dòng)組成的數(shù)據(jù)集，可對(duì)一個(gè)風(fēng)洞實(shí)驗(yàn)中循環(huán)的10種氣體物質(zhì)（氣味）作出反應(yīng)，包括丙酮、氨和甲烷等有害氣體。并且，即使有強(qiáng)烈的環(huán)境干擾也能識(shí)別出這些氣味。

也就是說(shuō)，英特爾的神經(jīng)擬態(tài)芯片Loihi也擁有“嗅覺(jué)”了，這也是化學(xué)傳感器領(lǐng)域多年來(lái)一直尋找的“電子鼻系統(tǒng)”。未來(lái)，搭載有“嗅覺(jué)”的神經(jīng)擬態(tài)芯片的機(jī)器人在環(huán)境監(jiān)測(cè)、危險(xiǎn)物質(zhì)檢測(cè)、工廠質(zhì)量控制方面有很大的應(yīng)用潛力。

這其中非常重要的是，使用Loihi僅用一個(gè)樣本訓(xùn)練就可以達(dá)到百分之九十多的高準(zhǔn)確率，如果使用傳統(tǒng)方法，包括一種深度學(xué)習(xí)解決方案，要達(dá)到與Loihi相同的分類準(zhǔn)確率，學(xué)習(xí)每類氣味需要3,000倍以上的訓(xùn)練樣本。

僅兩天后，英特爾又宣布其最強(qiáng)大的最新神經(jīng)擬態(tài)研究系統(tǒng)Pohoiki Springs已準(zhǔn)備就緒，將提供1億個(gè)神經(jīng)元的計(jì)算能力。1億個(gè)神經(jīng)元相當(dāng)于一個(gè)小型哺乳動(dòng)物大腦神經(jīng)元的數(shù)量。

說(shuō)的更容易理解一些，1只瓢蟲的大腦大約有25萬(wàn)到50萬(wàn)神經(jīng)元，蟑螂大腦約有100萬(wàn)神經(jīng)元，斑馬魚大腦約有1000萬(wàn)神經(jīng)元，倉(cāng)鼠大腦約有9000萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元。

英特爾Loihi系統(tǒng)的演進(jìn)歷史

比倉(cāng)鼠大腦神經(jīng)元數(shù)量還多1000萬(wàn)個(gè)的Pohoiki Springs是一個(gè)數(shù)據(jù)中心機(jī)架式系統(tǒng)，它將768塊Loihi神經(jīng)擬態(tài)研究芯片集成在5臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)器大小的機(jī)箱中，運(yùn)行時(shí)的功率低于500瓦。

數(shù)據(jù)中心機(jī)架式系統(tǒng)Pohoiki Springs（資料來(lái)源: Tim Herman/英特爾公司）

Pohoiki Springs系統(tǒng)是英特爾迄今為止開發(fā)的最大規(guī)模的神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算系統(tǒng)，當(dāng)然也是目前全球最強(qiáng)大的的神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)。英特爾最新發(fā)布的Pohoiki Springs以及此前發(fā)布的800萬(wàn)神經(jīng)元Pohoiki Beach系統(tǒng)仍處于研究階段，可以為研究人員提供一個(gè)工具來(lái)開發(fā)和表征新的神經(jīng)啟發(fā)算法，用于實(shí)時(shí)處理、問(wèn)題解決、適應(yīng)和學(xué)習(xí)。

這兩個(gè)令人眼前一亮的神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算成果，背后都有英特爾2017年開發(fā)的代號(hào)為L(zhǎng)oihi的第一款自主學(xué)習(xí)神經(jīng)擬態(tài)芯片。

神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算難在哪？

Loihi的設(shè)計(jì)思路源于人腦，把訓(xùn)練和推斷整合到一個(gè)芯片上，并實(shí)現(xiàn)了計(jì)算和存儲(chǔ)功能的整合：?jiǎn)涡酒械?28個(gè)小核各包含1000個(gè)神經(jīng)元硬件設(shè)計(jì)架構(gòu)，模擬多個(gè)“邏輯神經(jīng)元”，支持多種學(xué)習(xí)模式的可擴(kuò)展的片上學(xué)習(xí)能力，實(shí)現(xiàn)多種不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)突破。

這種設(shè)計(jì)的優(yōu)勢(shì)非常明顯，Loihi能以比傳統(tǒng)處理器快1,000倍的速度和高10,000倍的效率處理特定要求的工作負(fù)載。

英特爾Loihi神經(jīng)擬態(tài)芯片

即便優(yōu)勢(shì)如此顯著，神經(jīng)擬態(tài)的芯片數(shù)量也很少。這是因?yàn)?，全球范圍?nèi)只有英特爾、IBM等少數(shù)大公司，以及為數(shù)不多的初創(chuàng)公司在開發(fā)。這樣的現(xiàn)狀與神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算的歷史和技術(shù)息息相關(guān)，神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算的概念是在20世紀(jì)80年代的時(shí)候提出，比量子計(jì)算概念的提出更晚。

面對(duì)一個(gè)全新的概念，特別是在人類對(duì)于腦科學(xué)研究也有限的情況下，只有為數(shù)不多的學(xué)校和機(jī)構(gòu)對(duì)神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算進(jìn)行研究。并且，在看不到應(yīng)用的時(shí)候，神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算研究員們解決技術(shù)挑戰(zhàn)的動(dòng)力也會(huì)不足。

神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算的目標(biāo)是，理解大腦能夠?qū)崟r(shí)處理復(fù)雜信息的同時(shí)只消耗極少的能量的高效工作機(jī)制，并把這些機(jī)制用到芯片中去，包括細(xì)粒度并行計(jì)算、神經(jīng)動(dòng)力學(xué)、時(shí)域編碼、基于時(shí)間的信息處理等等。

因此，神經(jīng)形態(tài)計(jì)算需要的是對(duì)計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)自下而上的重新思考。英特爾Loihi的正是對(duì)計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)的自下而上的重新思考后的創(chuàng)新設(shè)計(jì)，讓每個(gè)Loihi內(nèi)部有128個(gè)小核各包含1000個(gè)神經(jīng)元硬件，這些神經(jīng)元硬件既有與之計(jì)算的部分，也有存儲(chǔ)的部分，還有網(wǎng)絡(luò)管理部分，去模擬邏輯神經(jīng)元。

架構(gòu)創(chuàng)新的同時(shí)需要考慮，神經(jīng)擬態(tài)芯片如果采用現(xiàn)廣泛使用的同步電路設(shè)計(jì)的方式，功耗依舊面臨挑戰(zhàn)。CPU、GPU、FPGA都是采用同步電路設(shè)計(jì)的方式，也就是采用同一個(gè)時(shí)鐘驅(qū)動(dòng)，芯片內(nèi)的計(jì)算單元和存儲(chǔ)單元都根據(jù)這個(gè)共同的時(shí)鐘同時(shí)工作和停止工作，這種設(shè)計(jì)的好處是可以解決大規(guī)模集成電路容易出錯(cuò)的問(wèn)題，但工作效率不夠高。

為此，英特爾Loihi采用了一種新穎的異步脈沖方式，這種方式由多個(gè)獨(dú)立的時(shí)鐘驅(qū)動(dòng)，根據(jù)應(yīng)用的需求，只讓需要工作的部分工作，其它部分處于待機(jī)狀態(tài)，讓Loihi的功耗達(dá)到了毫瓦級(jí)。

但這又帶來(lái)了新的問(wèn)題，由于采用異步脈沖的設(shè)計(jì)方式，當(dāng)把Loihi大規(guī)?；ヂ?lián)集成為Pohoiki Beach、Pohoiki Springs神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)，以期獲得性能的線性增長(zhǎng)時(shí)，能否讓一個(gè)神經(jīng)元消息在一個(gè)時(shí)間片里在上百片芯片間完成所需的信息傳遞就成為挑戰(zhàn)。

英特爾研究院院長(zhǎng)宋繼強(qiáng)接受采訪時(shí)表示，可以用Time Step去解決神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算里的時(shí)間序列問(wèn)題，小型異步電路的這個(gè)問(wèn)題容易解決，但比較大的系統(tǒng)就會(huì)有挑戰(zhàn)，把多塊芯片互聯(lián)起來(lái)也是業(yè)界沒(méi)做有過(guò)的事情。

顯然，從13萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元的Loihi到如今1億神經(jīng)元的Pohoiki Springs系統(tǒng)，英特爾所做的并非系統(tǒng)集成這么簡(jiǎn)單，還解決了異步電路帶來(lái)的時(shí)間序列的關(guān)鍵問(wèn)題，并且在硬件之上，需要軟件層的支持。

“為了在兼顧易用性的同時(shí)，支持神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)的互連計(jì)算、分布式計(jì)算和靈活分區(qū)，需要用軟件把硬件連接的差異最大程度減小。這個(gè)事情沒(méi)有人做過(guò)的，學(xué)術(shù)界沒(méi)有人做過(guò)的，英特爾在產(chǎn)業(yè)界開始做這個(gè)實(shí)驗(yàn)?！彼卫^強(qiáng)表示。

在神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算的無(wú)人區(qū)探索并且取得成效之后，英特爾下一步需要做的就是通過(guò)工具鏈去支持開發(fā)者做更大規(guī)模的動(dòng)態(tài)規(guī)劃和優(yōu)化實(shí)驗(yàn)支持。這也是讓英特爾的神經(jīng)計(jì)算成為一種新的通用架構(gòu)，既能應(yīng)用于前端感知計(jì)算，也能滿足大規(guī)模計(jì)算需求，促進(jìn)神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算普及的關(guān)鍵。

神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算何時(shí)改變世界？

新技術(shù)的發(fā)展和大規(guī)模應(yīng)用，非常重要的是找到好的應(yīng)用導(dǎo)向，神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算同樣如此。一方面，英特爾通過(guò)強(qiáng)大的技術(shù)專家團(tuán)隊(duì)的努力提供更好的神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算的硬件和軟件工具鏈，另一方面，英特爾聯(lián)合更多合作伙伴共同推動(dòng)這一新技術(shù)的發(fā)展。

因此，在Loihi發(fā)布后的2018年，英特爾神經(jīng)擬態(tài)研究社區(qū)（INRC）就成立，通過(guò)INRC，將其Loihi云系統(tǒng)以及基于Loihi的USB形狀的系統(tǒng)Kapoho Bay提供給研究人員進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用的研究工作。

據(jù)悉，INRC剛成立的時(shí)候只有幾十個(gè)成員，隨著2019年包括埃森哲、空中客車、通用電氣、日立在內(nèi)的首批企業(yè)成員，以及全球領(lǐng)先的大學(xué)、政府實(shí)驗(yàn)室、神經(jīng)擬態(tài)類初創(chuàng)公司的加入，目前社區(qū)的成員數(shù)量已經(jīng)接近100個(gè)。

“INRC是一個(gè)開放的社區(qū)，但要加入需要先提案，在我們確定Loihi芯片以及系統(tǒng)能夠幫助提案者后，他們就可以加入，并且獲得我們后續(xù)的技術(shù)支持?！彼卫^強(qiáng)接受雷鋒網(wǎng)專訪時(shí)表示。

目前，正在為L(zhǎng)oihi開發(fā)的前景極佳且高度可擴(kuò)展算法示例包括：約束滿足、搜索圖和模式、優(yōu)化問(wèn)題。

宋繼強(qiáng)解釋，“現(xiàn)在的社交網(wǎng)絡(luò)，包括未來(lái)的AIoT，都會(huì)用到大規(guī)模圖搜索，在這些大規(guī)模的圖里怎么快速找到一條好的路徑，或同時(shí)發(fā)現(xiàn)幾個(gè)可能的約束要去滿足，用原來(lái)高性能計(jì)算要花很多計(jì)算資源，而神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算現(xiàn)在有一些非常有效的算法，可以并發(fā)地去測(cè)試，效果比以前好很多，也是我們社區(qū)里的大公司在探索的應(yīng)用?！?/strong>

傳統(tǒng)的應(yīng)用領(lǐng)域包括時(shí)間序列場(chǎng)景里的行為識(shí)別，以及機(jī)器人的視覺(jué)控制同步的隨動(dòng)跟隨，還有嗅覺(jué)場(chǎng)景，這些是學(xué)校以及初創(chuàng)公司喜歡做的應(yīng)用。

在這個(gè)過(guò)程中，既需要英特爾在軟件層面持續(xù)做大量的工作去連接硬件和軟件，更好地滿足應(yīng)用需求，也需要開發(fā)者開發(fā)出更好的SNN（脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）。

包括Loihi在內(nèi)的神經(jīng)擬態(tài)芯片都是面向的是下一代AI所需的高性能、低功耗、低成本以及更強(qiáng)持續(xù)學(xué)習(xí)以及在線學(xué)習(xí)的能力。如果將現(xiàn)在流行的DNN和CNN的網(wǎng)絡(luò)模型轉(zhuǎn)換運(yùn)行到神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)上，也可以構(gòu)造強(qiáng)化學(xué)習(xí)的架構(gòu)，但要最大化神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算的優(yōu)勢(shì)，還需要開發(fā)SNN模型。

新的網(wǎng)絡(luò)也是用Loihi一次訓(xùn)練就能達(dá)到很高準(zhǔn)確率的應(yīng)用的關(guān)鍵。與DNN和CNN只是借鑒了人腦神經(jīng)元的高度抽象不同，SNN更靠近模擬人腦神經(jīng)學(xué)的概念。DNN和CNN網(wǎng)絡(luò)有大量的中間層，需要足量和標(biāo)注好的數(shù)據(jù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。而SNN模型只需要少量數(shù)據(jù)就可以得到網(wǎng)絡(luò)的初始值，但它的設(shè)計(jì)難度比DNN和CNN更高一些。

宋繼強(qiáng)表示，英特爾和社區(qū)以及國(guó)際主要的SNN研究團(tuán)隊(duì)都建了和聯(lián)系，這些團(tuán)隊(duì)大部分在歐美。

隨著Loihi架構(gòu)的持續(xù)創(chuàng)新，以及上層軟件SDK和高層語(yǔ)言接口的持續(xù)優(yōu)化，再加上先進(jìn)半導(dǎo)體工藝，還有英特爾以及生態(tài)合作伙伴的積極推動(dòng)，我們可以期待神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算在不遠(yuǎn)的未來(lái)看到神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算改變世界。

宋繼強(qiáng)的觀點(diǎn)是，“現(xiàn)在很難判斷哪些是神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算殺手級(jí)應(yīng)用，可能再過(guò)一年，我們會(huì)有更清晰的想法。”

他同時(shí)強(qiáng)調(diào)，神經(jīng)擬態(tài)芯片可以和現(xiàn)有芯片很好地共存，并不存在替代的關(guān)系。神經(jīng)擬態(tài)芯片現(xiàn)在主要是去解決希望在比較低功耗下完成一些前端的感知，且需要持續(xù)需要學(xué)習(xí)去提高識(shí)別能力的應(yīng)用，比如約束滿足、圖搜索。但對(duì)于游戲讀取或者圖像分類、標(biāo)注等應(yīng)用，現(xiàn)有的芯片就可以很好滿足。

雷鋒網(wǎng)小結(jié)

神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算和量子計(jì)算被認(rèn)為是帶領(lǐng)我們進(jìn)入AI新時(shí)代的關(guān)鍵，英特爾作為芯片行業(yè)的領(lǐng)軍企業(yè)，在神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算和量子計(jì)算上依舊都保持著領(lǐng)導(dǎo)力。神經(jīng)擬態(tài)方面，從2017年推出神經(jīng)擬態(tài)芯片Loihi到2018年成立INRC，從2017年底的51萬(wàn)神經(jīng)元的Wolf Mountain系統(tǒng)，到如今1億神經(jīng)元的Pohoiki Springs系統(tǒng)，英特爾不僅用強(qiáng)大且更通用的神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算系統(tǒng)展示了其領(lǐng)導(dǎo)力，還在與合作伙伴一起努力構(gòu)建完善的生態(tài)系統(tǒng)推動(dòng)神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算的商用。

在重磅玩家更多的量子計(jì)算領(lǐng)域，英特爾同樣保持領(lǐng)導(dǎo)力，去年12月，英特爾攜手 QuTech 宣布的面向量子計(jì)算的 Horse Ridge 低溫控制芯片，這是量子計(jì)算商業(yè)上可行的一個(gè)里程碑。

同時(shí)引領(lǐng)神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算和量子計(jì)算的英特爾，未來(lái)會(huì)給我們帶來(lái)什么意想不到的驚喜？雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)

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