Intel представила нейроморфный процессор Loihi 2, а Samsung — концепцию «копирования и вставки» нейронных связей мозга на нейроморфных чипах
Сегодня, четыре года спустя после анонса Loihi, Intel представила 2-е поколение этого нейроморфного процессора. Вот как выглядят характеристики обоих чипов:
| Loihi 2 | Loihi | |
| Техпроцесс | Intel 4 (бывший 7 нм) | Intel 14 нм |
| Площадь кристалла | 31 мм 2 | 60 мм 2 |
| Кол-во транзисторов | 2.3 млрд | 2.1 млрд |
| Кол-во нейронов | 1 млн | 128 тыс |
| Кол-во синапсов | 120 млн | 128 млн |
| Кол-во ядер | 128 | 128 |
| Кэш на одно ядро | 208 Кб | 192 Кб |
Компания сообщает, что в операциях с глубокими нейросетями производительность Loihi 2 в 10 раз выше, чем у его предшественника.
Как уже рассказывал Gadgets News, весной прошлого года Intel представила вычислительный кластер Pohoiki Spring из 768 чипов Loihi и соответственно 98.3 млн нейронов. Таким образом, аналогичная система из Loihi 2 (в отношении которой Intel пока не раскрывает своих планов) будет содержать 768 млн нейронов.
Для сравнения, мозг человека содержит, по разным оценкам, 80-90 млрд нейронов (примерно пятая часть которых находится в коре больших полушарий), и здесь мы плавно переходим к другой интересной новости. На днях Samsung представила «новую концепцию, которая еще на один шаг приближает мир к созданию нейроморфных чипов, позволяющих лучше воспроизводить работу мозга». Вот как об этом говорится в пресс-релизе компании:
Идея, предложенная ведущими инженерами и учеными из Samsung и Гарвардского университета, была опубликована журналом Nature Electronics в виде обзорной статьи под названием «Нейроморфная электроника, основанная на копировании и вставке нейронных связей мозга».
Суть выдвинутой авторами концепции лучше всего выражается двумя словами «копировать» и «вставить». В статье предлагается способ копирования карты нейронных связей мозга с помощью революционной матрицы наноэлектродов, разработанной доктором Хэмом и доктором Парком, и вставки этой карты в высокоплотную трехмерную сеть твердотельной памяти, в технологиях разработки которой Samsung является мировым лидером.
С помощью этого подхода копирования и вставки авторы предполагают создать микросхему памяти, которая по своим характеристикам приблизится к уникальным вычислительным возможностям мозга – она будет обладать низким энергопотреблением, легко поддаваться обучению, адаптироваться к окружающей среде и даже будет отличаться автономностью и поддерживать когнитивные функции – все это является недосягаемым для нынешних технологий.
Мозг состоит из большого количества нейронов, и связи различных между ними отвечают за функции мозга. Таким образом, знание карты этих связей является ключом к реверс-инжинирингу работы мозга.
Хотя первоначальная цель нейроморфной инженерии, начало которой было положено еще в 1980-х годах, состояла в том, чтобы воспроизвести структуру и работу нейронных сетей на кремниевом чипе, эта задача оказалась чрезвычайно трудной – даже сейчас ученым мало что известно о том, какие связи существуют между большим количеством нейронов, участвующих в высших мозговых функциях. В результате цель нейроморфной инженерии была упрощена и сведена к созданию чипа, скорее, «по мотивам» мозга, а не к точному его повторению.
В этой статье предлагается способ вернуться к исходной нейроморфной цели реверс-инжиниринга мозга. Матрица наноэлектродов, в сущности, может входить в большое количество нейронов, благодаря чему она способна записывать их электрические сигналы с высокой чувствительностью. Эти массивно параллельные внутриклеточные записи позволяют сформировать карту нейронных связей, с указанием точек соединения нейронов и силы этих связей. Таким образом, из этих сигнальных записей можно извлечь или «скопировать» карту нейронных связей.
Скопированную нейронную карту затем можно «вставить» в сеть энергонезависимой памяти – например, коммерческую флэш-память, которая используется в нашей повседневной жизни в твердотельных накопителях (solid-state drives, SSD), или в «новую» память, например, с резистивным произвольным доступом (resistive random access memories, RRAM) – запрограммировав каждый элемент памяти таким образом, чтобы его проводимость представляла силу каждой нейронной связи в скопированной карте.
Авторы статьи развивают эту идею и предлагают стратегию быстрой вставки полученной карты нейронных связей в сеть памяти. Сеть специально спроектированных энергонезависимых запоминающих устройств может изучать и воспроизводить карту нейронных связей при непосредственном управлении от сигналов, записанных на внутриклеточном уровне. По сути, такая схема напрямую загружает карту нейронных связей мозга в чип памяти.
Поскольку человеческий мозг насчитывает примерно 100 миллиардов нейронов и еще примерно в тысячу раз больше синаптических связей, для создания нейроморфного чипа потребуется примерно 100 триллионов элементов памяти. Объединение такого огромного количества запоминающих элементов на одном чипе стала возможным благодаря 3D-интеграции памяти – развиваемой Samsung технологии, которая открывает новую эру в индустрии памяти.
Опираясь на свой передовой опыт в производстве микросхем, Samsung намерена продолжить исследования в сфере нейроморфной инженерии, чтобы укрепить лидирующие позиции Samsung в области полупроводников следующего поколения для технологий искусственного интеллекта.
«Представленная нами идея является весьма смелой и амбициозной, – сказал д-р Хэм. – Наша работа и продвижение к столь грандиозной цели позволит раздвинуть границы машинного интеллекта, нейробиологии и полупроводниковых технологий».