Pohoiki Spring: нейроморфная система из 100 млн нейронов
Осенью 2017 Intel представила Loihi — «первый в своем роде самообучающийся нейроморфический чип» со 131 тыс. нейронов и 131 млн. синапсов (соединений между нейронами). Пару лет спустя, летом 2019, компания анонсировала Pohoiki Beach — нейроморфную систему из 64 процессоров Loihi и, соответственно, 8 млн нейронов. А на днях Intel объявила о создании Pohoiki Springs — системы из 768 чипов Loihi и почти 100 млн нейронов. В живой природе это эквивалентно мозгу мелкого млекопитающего. Напомню, что ранее систему из 100 млн нейронов Intel обещала представить до конца 2019 года.
Таким образом, речь идет о хорошо масштабируемой архитектуре — особенно с учетом наличия двухчиповой системы Kapoho Bay с 262 тыс нейронов.
В пресс-релизе утверждается, что с некоторыми задачами Pohoiki Springs справляется в 1000 раз быстрее и в 10000 эффективнее традиционных процессоров. Общее энергопотребление системы не превышает 500 Вт, её размеры — пять стандартных серверных блоков.
В числе задач, в которых нейроморфные системы особенно эффективны:
- Удовлетворение ограничений — процесс поиска решения для ряда ограничений, которые налагают условия, которым должны удовлетворять переменные. Это востребовано, например, в таких задачах как игра судоку, планирование авиарейсов, логистика и т.д.
- Обход графа для нахождения оптимального маршрута, совпадающих моделей (при распознавании изображений)
- Проблемы оптимизации — например, для повышения пропускной способности каналов беспроводной связи или минимизации рисков инвестиционного портфеля при заданной норме прибыли.
При этом Intel подчеркивает сходство нейроморфных систем с устройством биологического мозга и заявляет, что такой подход является полным переосмыслением традиционной компьютерной архитектуры. Впрочем, даже гипотетическое масштабирование Loihi до объема, эквивалентного человеческому мозгу (около 100 млрд нейронов, т.е. в тысячу раз больше Pohoiki Springs) вовсе не означает создание искусственного разума. Другое дело, что с появлением номинальных аналогов человеческого мозга у разработчиков появится возможность опробовать на нем свои новые концепции.