Intelは、ニューロモルフィック (神経形態) コンピューティングの分野の研究用ツールを提供することを目的として、第2世代のニューロモルフィックチップであるLoihi 2 を発表した。また、IntelはLavaをリリースした。これは、従来のハードウェアとニューロモルフィックハードウェアの両方でニューロモルフィックアプリを構築するためのソフトウェアフレームワークだ。
当社の第2世代チップは、ニューロモルフィック処理の速度、プログラム可能性、およびキャパシティを大幅に改善し、電力およびレイテンシーが制約されたインテリジェントコンピューティングアプリケーションでの使用を拡大します。
ニューロモルフィックコンピューティングの背後にある考え方は、ニューロンとシナプスを持つ脳をモデルにしたプロセッサを使用してコンピューティングタスクを実行することだ。
3年前に導入された Loihi 2 の前身は、ドローンやロボットアームを制御、列車のスケジュールの最適化、データベース検索、さまざまな匂い識別の学習の解決策の構築で約250人の研究者によって使用された。
Loihi 2 は、柔軟性の低下、数値精度の制限、相互接続された Loihi チップ間の輻輳などの元のアーキテクチャの多くの制限を回避しようとする。これは、プロセッサの回路の一部を再設計する必要があり、以前は Intel 7nm として知られていた Intel 4 プロセスを使用して、半分のサイズで125,000から100万のニューロンが含まれることになった。
Loihi 2 の改善の中で、タイミングと大きさの両方のパラメータを運ぶスパイクシグナルのおかげで精度が向上したことは言及する価値がある、算術演算、比較、プログラム制御フローなどをサポートすることでプログラム可能性が強化され、トレーニングできるスパイキングニューラルネットワーク (SNN) モデルのセットが拡張された。Loihi 2 は、学習能力と速度も向上させる。
Intel は Loihi 2 と並んで、一連のビルディングブロックを提供することでニューロモルフィックアプリケーションの構築を容易にすることを目的としたオープンソースソフトウェアフレームワークである Lava もリリースした。ニューロモルフィックプログラムが従来のプログラムと異なる点は、厳密なイベントベースで非同期であることで、時間依存性を高めたことだ。
Lava アプリケーションを使用すると、ニューロモーフィックプラットフォームは従来のコンピュータアーキテクチャと比較して、エネルギー効率と速度が大幅に向上し、実世界のデータをインテリジェントに処理、学習、および応答できます。
Lava は、異種ハードウェア、非ニューロモルフィックプラットフォームなどにマップされる。後者は、従来の CPU/GPU でニューロモルフィックプログラミングを実験したい人にとっては素晴らしい機能だ。
Communicating Sequential Process (CSP) に触発された、Lava プログラムの基本的な構成要素は、状態と動作をカプセル化するプロセスだ。Lava の標準ライブラリは、さまざまな種類のニューロンモデル、ニューラルネットワーク接続トポロジ、IO プロセスなどを実装した多数の高レベルプロセスを提供する。次に、処理されたものは最適化、深層学習などのアルゴリズムで組み合わされ使用される。
Lava の GitHub リポジトリに Lava のインストールと使い方の短いチュートリアルがある。