英特尔发布神经形态芯片超算:效率达CPU一万倍 适用自动驾驶

英特尔发布神经形态芯片超算:效率达CPU一万倍 适用自动驾驶

近日,英特尔宣布,代号为“Pohoiki Beach”的800万神经元神经拟态系统已经可以供广大研究人员使用,它包含64块Loihi研究芯片。通过Pohoiki Beach,研究人员可以利用英特尔的Loihi研究芯片开展实验,该芯片受到大脑启发,将生物大脑原理应用于计算机体系结构。在稀疏编码、图搜索和约束满足问题等专业应用领域,Loihi能让用户以千倍于CPU的速度和万倍于CPU的效率处理信息。

英特尔神经拟态研究芯片Loihi特写镜头。英特尔最新的神经拟态系统Pohoiki Beach由64块Loihi芯片组成。

英特尔研究院院长Rich Uhlig表示,“早些时候,我们对Loihi进行了扩展,以创建更强大的神经拟态系统。我们对这项工作取得的初步成果倍感振奋。Pohoiki Beach现在可供60多个生态系统合作伙伴使用,他们将利用这个专业化系统去解决复杂的计算密集型问题。”

英特尔研究院院长Rich Uhlig手持一块英特尔Nahuku基板,每块基板包含8到32块英特尔Loihi神经拟态芯片。英特尔最新的神经拟态系统Pohoiki Beach由多块Nahuku基板组成,含64块Loihi芯片。

重要意义:引入Pohoiki Beach后,研究人员能够高效扩展新型神经启发式算法——例如稀疏编码、同步定位和建图(SLAM)以及路径规划,这些算法能够根据输入的数据进行学习和调整。Pohoiki Beach是英特尔神经拟态研究工作的重要里程碑,它为英特尔研究院在今年晚些时候将该架构扩展到1亿个神经元的计划奠定了基础。

独特之处:要想根据摩尔定律不断降低功耗并提升性能,需要不仅仅持续微缩制程节点。随着复杂的新型计算工作负载成为常态,人们越来越需要为特定的应用设计专用架构。

从Pohoiki Beach神经拟态系统中,我们可以看到专用架构能为新兴应用带来诸多益处,这些新兴应用包括一些很难由物联网(IoT)和自主设备支持的困难的计算问题。利用这种不同于通用计算技术的专用系统,有望在现实世界的众多应用领域实现呈数量级的速度与效率提升,比如自动驾驶汽车、智能家居、网络安全等领域.

英特尔Nahuku基板特写镜头,每块基板包含8到32块英特尔Loihi神经拟态芯片。英特尔最新的神经拟态系统Pohoiki Beach由多块Nahuku基板组成,含64块Loihi芯片。

研究合作伙伴反馈:通过引入Pohoiki Beach,英特尔将支持全球生态系统合作伙伴继续开拓神经启发式算法研究的下一个前沿。

例如,在本周的Telluride神经拟态认知工程研讨会上,研究人员运用Loihi系统解决神经拟态工程的前沿挑战。这些项目包括让AMPRO假肢更具自适应能力、用新兴的事件相机进行对象跟踪、通过神经拟态传感控制实现桌面足球的自动化操作、学习控制线性倒立摆,以及为iCub机器人的电子皮肤提供触觉输入。

除了来自Telluride的相关展示,其他研究合作伙伴已经看到了Loihi带来的巨大效益:

滑铁卢大学教授、应用大脑研究部联合首席执行官Chris Eliasmith表示:“与GPU相比,Loihi芯片运行实时深度学习基准的功耗降低了109倍,而与专用物联网推理硬件相比,功耗则降低了5倍。一个更令人振奋的结果是,当我们将网络规模扩大50倍时,Loihi能够保持实时性能表现,功耗却只增加了30%,物联网硬件的功耗则增加了500%,而且无法保持实时性。”

“借助Loihi,我们建立了一个可模拟大脑潜在神经表征和行为的脉冲神经网络。SLAM解决方案是作为网络结构的一种属性出现的。我们对Loihi上运行的网络进行了基准测试,发现其准确性丝毫不亚于一种广泛应用于移动机器人的在CPU上运行的SLAM方法,但功耗却仅为后者的百分之一”,罗格斯大学的Konstantinos Michmizos教授在介绍其实验室的SLAM研究结果时如是说,他将在11月的智能机器人和系统国际会议(IROS)上发表这些工作成果。

下一步工作:2017年,英特尔推出首款神经拟态研究芯片Loihi,在神经拟态硬件的开发上迈出重要一步。2018年3月,英特尔神经拟态研究社区(INRC)的建立,进一步推动了神经拟态算法、软件和应用程序的开发。通过INRC,英特尔将其Loihi云系统以及基于Loihi的USB形状的系统Kapoho Bay提供给研究人员,Kapoho Bay系统有力推动了有关神经拟态技术实际应用的研究工作。

Pohoiki Beach能为英特尔的研究合作伙伴提供更大的计算规模和更强的计算能力,将进一步加快神经拟态技术的进展。

图中是一块连接到Arria 10 FPGA开发工具包的英特尔Nahuku基板,每块基板包含8到32块英特尔Loihi神经拟态芯片。英特尔最新的神经拟态系统Pohoiki Beach由多块Nahuku基板组成,含64块Loihi芯片。

今年晚些时候,英特尔将推出一款代号为“Pohoiki Springs”的Loihi系统,该系统规模更大,并且建立在Pohoiki Beach架构之上,将为扩展型神经拟态工作负载带来前所未有的性能和效率。

英特尔的工程师指出,来自这些研究系统的测量数据有望量化神经拟态计算方法能够带来的增益,并指明最适合这项技术的应用领域。这项研究为神经拟态技术的最终商业化铺平了道路。

四维图新第二总部落户合肥高新区

四维图新第二总部落户合肥高新区

近日,合肥高新区与四维图新在市政务中心签署合作协议,四维图新第二总部正式落户合肥。

安徽省委常委、合肥市委书记宋国权表示:“合肥是一座快速成长的城市,也是一座创新见长的城市,我们坚持科技创新和产业创新双轮驱动,以长远的眼光、开放的胸怀、“舍得”的境界,吸引了一大批高校院所和科创企业在肥落户、聚集发展。人工智能是合肥聚力发展的重点产业,我们在政策保障、人才技术、产业基础等方面积累了一定的优势,希望四维图新与我们携手发展,共同推动产业做大做强,我们将全力做好服务。”

四维图新是国内领先的位置服务与智能汽车科技提供商,近些年公司积极寻求转型,围绕汽车产业及出行行业变革深化布局自动驾驶等前沿领域,为了更好满足集团战略发展需要,投入建设第二总部助推集团发展成为重要支撑,而落户合肥成为了双赢的选择。

四维图新董事长吴劲风说道,“当前智能出行产业在合肥方兴未艾,四维图新将积极融入合肥转型发展战略,落地自动驾驶、高精度地图、高精度定位、芯片、车联网、新能源出行服务等一系列核心产品与解决方案,并导入优质客户力量与国际化资源,在合肥形成协同效应,依托四维图新第二总部在合肥打造独一无二的自动驾驶产业生态,加速城市转型发展与国际化进程。”

四维图新CEO程鹏则表示:“在时代变革背景下求转型,在机遇挑战面前求突破,这是合肥这座城市与四维图新这个企业在发展面前最大的共同点,也是四维图新第二总部落地合肥最大的契合点。合肥拥有丰富的人才资源、雄厚的科研实力、充沛的创新活力和优越的营商环境,我相信这将为四维图新布局未来智能驾驶、智慧出行提供优厚的发展土壤,助力四维图新成为中国及全球领先的自动驾驶科技企业。”

据悉,随着四维图新第二总部落户合肥高新区,众多围绕自动驾驶、智能网联、汽车电子芯片、大数据等领域的优质海外、本土项目也将陆续落地合肥,未来随着技术的驱动、政策的加持和生态的建立,合肥市委、市政府及高新区也将继续积极引进和培育产业链相关项目,进一步提升合肥在人工智能领域产业示范影响力,而四维图新,也将凭借自身能力成为其中坚力量。

特斯拉发布自研自动驾驶芯片 由三星负责代工

特斯拉发布自研自动驾驶芯片 由三星负责代工

北京时间4月23日凌晨,特斯拉其加州总部举办自动驾驶日活动,其传闻已久的特斯拉自研自动驾驶芯片首次公开亮相,特斯拉CEO马斯克号称这是“世界上最好的”自动驾驶芯片。

据介绍,特斯拉发布的这款自研自动驾驶芯片的神经网络处理器拥有144TOPS算力,神经网络加速器可达每秒2100 FPS;主处理器采用12核心ARM Cortex-A72处理器,频率为2.2GHz;采用LPDDR4内存,内存控制器峰值带宽68GB/s。此外,这款芯片还内置GPU,在1GHz频率下的性能可达600GFOPS,可实现FP32、FP32计算。

马斯克在活动现场表示,这是目前世界上最好的自动驾驶芯片,特斯拉Model S和Model X车型约在一个月前已从英伟达Drive平台更换为自研定制芯片,Model 3大约也在10天前切换到了自研定制芯片,目前生产的所有特斯拉汽车都将使用该芯片。

特斯拉方面透露,这款芯片在一年半前设计完成,采用14nm FinFET工艺制造,由三星负责代工。此外,下一代自研芯片已正在研发中,目前已完成了一半,预计性能比现有芯片提升3倍,预计将于两年内推出。

报道称,特斯拉其实自2015年开始就已在为自研芯片招兵买马。2016年1月,曾任职苹果公司的芯片设计大神Jim Keller,随后与Jim Keller曾在苹果共事的Peter Bannon。2018年10月,马斯克表示特斯拉为无人驾驶汽车打造的定制化芯片已基本准备就绪,距自研芯片面世仅剩6个月,如今看来时间刚好。

大摩看淡 2019 年全球半导体发展,机器学习与自驾车将成亮点

大摩看淡 2019 年全球半导体发展,机器学习与自驾车将成亮点

进入 2019 年之后,分析师们对于半导体产业的看法是否如同先前所提出一样的保守。根据摩根士丹利(Morgan Stanley,大摩)的分析师团队于 2018 年 12 月所发布报告指出,2019 年全球半导体产业周期性低潮尚未见底,对北美和亚太市场均持保留态度,将预期成长从 -1% 下调至 -5%;至于,中国半导体产业仍存在着机会,整体未来成长点,将在于人工智能与机器学习以及无人驾驶等两大领域。

根据报告指出,2019 年半导体产业整体销售金额将比 2018 年下降 4.7%,这与 2017 及 2018 年各自有 22% 及 14% 双位数的年度成长率形成鲜明的反差。从个别产业来分析,存储器设备的销售金额在经历前两年各自 60% 及 30% 的高幅度成长之后,将在 2019 年急剧下滑至仅有 18%。

对此,大摩认为,在未来 5 年内,全球半导体产业的成长率将围绕着 GDP 成长率上下波动。不过,对于 2019 年的半导体产业景气则不抱持乐观的看法,因为大摩认为,形势将比 2015 年的产业低潮的情况更加严重。原因是半导体产业存货和供应过剩,加上需求不足,导致 2019 年供需不平衡。这部分从 2018 年年初实际生产增加了 22%,但市场仅消化了 15% 的增加量。因此,2019 年的开年,需求面要如何消化这 7% 的过剩产能,将是个很大的挑战。

另外,在需求放缓的部分,是由于汽车和工业的垂直需求减少,以及整个供应链的库存调整。此外,智能型手机方面的成长疲软,特别是来自苹果 iPhone 的销售不如预期,以及中国厂商的市场需求缩小,更是对半导体需求方面的进一步造成压力。

报告指出,全球半导体产业未来两大长期成长点,关键在于人工智能与机器学习以及无人驾驶方面。其中。机器学习的应用正在升级,从资料中心扩展到边缘运算上。而目前的机器学习相对处于早期的发展阶段,但是在接下来的 3 到 5 年中,重点将从会用于算法开发、培训的半导体工具转向计算机解决方案,以取代人力资本。另外,人工智能及机器学习还有基于计算机视觉构建的 Amazon Go 概念店、脸部或车牌辨识、甚至正在进行的犯罪的监控摄影机、医学放射影像的内容解释等应用,使得未来的应用成长可期。

至于,在自动驾驶方面,大摩认为这是汽车设备制造商的一个重点发展方向。随着安全应用的反覆运算和技术的廉价化,全自动车辆正在阶段性发展。自动驾驶还伴随着处理器、传感器的应用,以及诸如车到车间的通讯等新技术普及。这些技术都将推动全球半导体产业在未来 5 到 10 年内,在汽车产业的市场产值扩大 2 到 3 倍,而目前车辆使用半导体产品的数量,也将从目前每辆车 400 美元,上升至 1,000 美元。