神经拟态计算和深度学习软件有何不同?对话英特尔中国研究院院长宋继强
更新时间: Oct 17, 2020  作者:刘大王棋牌首页  来源:

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文 | 心缘

芯东西4月10日消息,上周四,2020英特尔中国年度媒体纷享会在线上举行,全方位分享英特尔的战略进展、技术布局和产业生态,宣布今年将推出五款10nm产品,明年推出7nm产品。

会后,英特尔中国研究院院长宋继强、英特尔数据平台事业部兼网络平台事业部高级总监杜唯扬、英特尔子公司Mobileye中国区总经理童立丰接受芯东西等媒体的采访。

宋继强谈及与神经拟态芯片适配的软件问题,以及英特尔神经拟态研究社区的准入条件,杜唯扬介绍了英特尔在短期和中长期的5G建设规划,童立丰则重点回顾了英特尔自动驾驶业务Mobileye的成绩单,称EyeQ系列芯片的累计出货量已逾5400万。

大王棋牌首页一、神经拟态芯片需搭配新的软件工具

在2020英特尔中国年度媒体纷享会上,英特尔中国研究院院长宋继强介绍了英特尔对未来计算的研究和布局。从新型计算的角度来看,他认为量子计算和神经拟态计算将是非常重要的新兴计算方式。

面向神经拟态计算,英特发布了Loihi新型计算架构,可以模拟人脑神经元连接构建的连接方式,将计算和存储融合,并考虑到时间序列,采用“异步脉冲”方式进行计算。

在神经拟态芯片提供的底层硬件基础上,有两类事情可做。

第一类模型设计不变,把现有深度神经网络移植到神经拟态芯片上,它和传统处理器一样需要大量的数据,只是运行网络的功耗更低。

第二类则涉及模型设计和算法基础原理的改变。模型设计首先需要用非深度学习的方式去做,现在配合神经拟态计算比较常用的就是脉冲神经网络(SNN)。

SNN充分考虑了时间序列上的差异,在设计该网络时,会模仿一些生物感知和处理的节奏。比如英特尔近期发布的基于神经拟态芯片Loihi的嗅觉系统,其网络构造系统借鉴了人类嗅觉系统的结构设计。

这是全新的模型设计,它不像深度学习那样需要大量数据、大量参数来达到一个稳定的状态。

宋继强强调,它未必会颠覆原来深度学习方法,因为深度学习在基于图像的识别、分类、检测等应用中已经非常有效。对于有些不能靠大数据量进行人为标注和训练的应用,则适合让脉冲神经网络去设计新的算法,在Loihi系统上实验。

由于机理不同,传统计算架构的软件开发工具就没法用了。英特尔已经向英特尔神经拟态研究社区(INRC)成员开放了适用于Loihi的软件堆栈,方便开发者利用Loihi硬件的特性来构建自己的系统。

二、英特尔神经拟态研究社区的准入门槛

迄今已经有90家组织加入英特尔神经拟态研究社区(INRC)中。英特尔与社区合作伙伴在基于Loihi系统的模型和算法方面做了很多前沿的探索。

(责任编辑:大王棋牌首页)

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