英特尔神经拟态计算实现算力千倍提升，加速智能化演进

十年时间，人工智能应用大规模落地；未来十年，人工智能的方向又将如何发展？

12月4日，英特尔在线上举办2020年英特尔研究院开放日，英特尔首席架构师Raja Koduri表示，英特尔的目标是让每个人都能获得百亿亿次级计算。基于这样的目标，英特尔公布了五大领域的技术发展，包括集成光电、神经拟态计算、量子计算、保密计算、机器编程，其中神经拟态计算经过5年时间发展，目前已经取得巨大进步，未来将会满足多种商业场景应用。

随着数字化进程的加深，当前数字世界的底层计算平台正在发生深度变革，更先进的计算能力成为各大科技巨头竞争角逐的核心。人工智能正在越来越多的领域落地，大量的数据支撑起人工智能应用，而随着人工智能计算任务变得越来越复杂，受限于当前主流计算架构的局限性，开发人员需要提出新的颠覆性方法。

在英特尔看来，神经拟态计算带来了一种全新的计算方式，以类似大脑的结构来提供超大规模的计算性能，实现1000倍的算力提升。

生物大脑的神经网络是通过脉冲来传递信息的，根据这些脉冲的时间可以调节突触强度或突触连接的权重，并把这些变化存储在突触连接处。正是由于脑内神经网络及其环境中多个区域之间的协作和竞争性的相互作用，我们才会产生智能的行为，神经拟态计算的灵感也来自于此。

据了解，从2015年开始，英特尔就开始了神经拟态计算的研究，2017年英特尔推出了第一款自主学习的神经拟态芯片Loihi；到2019年，英特尔推出了包含64块Loihi的Pohoiki Beach系统，到2020年，英特尔最新推出的Pohoiki Springs包含768块Loihi芯片，拥有1亿个神经元。

神经拟态计算的进步，让算力的大幅提升成为现实，也为更多的商业场景奠定了新的技术基础。事实上，英特尔高级首席工程师、英特尔研究院神经拟态计算实验室主任Mike Davies表示，“追求1000倍提升”对于神经拟态来说是一个很低的标准，在某些情况下，对于能效和计算速度英特尔的目标数量级是超过千倍。

神经拟态计算拥有广阔的未来，在硬件层面，得益于异步脉冲方式设计，Loihi是由多个独立的时钟驱动，根据应用的需求，可以让需要工作的部分工作，而其它部分处于待机状态，从而将功耗降低到毫瓦级；软件层面，神经拟态计算芯片可以方便构建一个包含时间和空间处理的模型，然后对数据进行模式的匹配，仅需一个样本的训练就得到超过90%的高准确率。

与此同时，Loihi可以根据应用的需求去扩展系统，兼具灵活性和低成本优势。在这些优势的基础上，神经拟态计算在诸多领域都能拥有更突出的工作表现。比如在零售行业中Loihi 对基于图像产品的搜索应用，在保持相同精度水平的情况下，Loihi 生成图像特征向量的效率比传统的中央处理单元（CPU）和 GPU 解决方案提升三倍多。

除了零售领域，神经拟态计算还会优化传统机器设备对数据的处理能力。特尔近期于《自然-机器智能》杂志展示了与美国康奈尔大学合作的成果，采用一个由72个化学传感器活动组成的数据集，可对一个风洞实验中循环的10种气体物质（气味）作出反应。未来，这样的神经拟态计算系统还能应用于环境监测、危险物质检测、工厂质量控制等领域。

在这次开放日上，英特尔与苏黎世联邦理工学院合作，共同展示了Loihi如何自适应地控制水平跟踪无人机平台，实现最高可达20千赫兹的闭环速度以及200微秒的视觉处理延迟，这与传统解决方案相比在效率和速度都提高了1000倍。

实际上，英特尔介绍到，在一些机器人工作负载显示，Loihi的功耗比传统解决方案低最多100倍；在约束满足和图形搜索领域，Loihi速度比CPU快100倍，功耗降低1000多倍。

未来，会有越来越多的神经拟态设备在各领域应用，将真正的智能带到各个行业。

为了推动神经拟态计算的发展，英特尔还创立了神经拟态研究社区（INRC）。该社区成立于2018年，两年时间内迅速发展，现已拥有100多名成员。联想、罗技、梅赛德斯-奔驰和机器视觉传感器公司Prophesee加入 INRC，将进一步加速神经拟态技术的产业应用落地。

英特尔表示，将会持续对神经拟态计算生态体系进行投入，并与成员合作以提供技术支持，探索神经拟态计算在商业场景中的应用。此外，英特尔还将继续从英特尔神经拟态研究社区汲取经验，并将其运用于公司即将发布的下一代神经拟态研究芯片的研发中。