应用程序|英特尔发布第二代Loihi神经形态研究芯片和Lava开源软件框架

英特尔近日推出第二代神经拟态研究芯片Loihi?2以及用于开发神经启发应用程序的Lava开源软件框架，意味着相关技术研发上的持续进步。目前，英特尔及其合作伙伴已经展示了包括机械臂、神经拟态皮肤和嗅觉传感等应用。?

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??TechPowerUp指出，神经形态计算可从神经科学中汲取见解，以打造功能更接近于生物大脑的芯片，有望在能源效率、计算速度、学习效率等一系列边缘应用方面迎来超过一个数量级的改进。对于视觉、语音、手势识别，搜索检索、机器人技术、约束优化等领域，神经形态计算都有望提供极大的助力。
??英特尔董事Mike?Davies表示：基于多年的合作研究，Loihi?2与Lava上获得深入的了解。英特尔第二代芯片极大地提升神经形态处理的速度、可变成型以及容量，扩大其在功率和延迟受限的智能计算应用程序中的用途。英特尔同时正在开源Lava，以迎合该领域对软件融合、基准测试和跨平台协作的需求，并加速在商业可行性方面的进展。?

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??至于Loihi?2，在初代芯片三年使用经验的基础上，英特尔在工艺技术和异步设计方法等方面的进步。使新架构能够支持新类别的神经启发算法和应用程序，提供高达10倍的处理速度、高达15倍的资源密度(每芯片100万个神经元)以及更高的能效。
??得益于与英特尔技术开发部门的密切合作，Loihi?2用上“Intel?4”先进工艺的预生产版本，突显该工艺的健康与进步。与旧工艺相比，极紫外(EUV)光刻技术进一步简化版图设计规则，使得Loihi?2的快速开发成为可能。?

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??作为一套开放、模块化、可扩展的框架，Lava软件框架满足神经形态研究社区对于通用软件框架的需求。Lava将允许研究人员和应用程序开发者们，在彼此进步的基础上建立并融合一组通用的工具、方法和库。能够在跨传统和神经形态处理器的异构架构上无缝运行，支持跨平台执行和与各种人工智能、神经形态和机器人框架的互操作性。开发者无需访问专门的神经形态硬件，即可开始构建神经形态应用程序，并且能够为?Lava?代码库做出贡献，包括将其移植到其它平台上运行。
??LANL科学家Gred?J.?Kunde博士指出：“洛斯阿拉莫斯国家实验室的研究人员们一直在使用Loihi神经形态平台，来权衡量子计算研究和神经形态计算、以及在芯片上实施学习过程”。该研究显示脉冲神经网络和量子退火方法之间一些激动人心的等价性，可用于解决优化方面的困难问题。LANL证明反向传播算法是训练神经网络的基础构建块。
【 应用程序|英特尔发布第二代Loihi神经形态研究芯片和Lava开源软件框架】??LANL的团队很高兴能够利用第二代Loihi?2芯片，继续深入研究训练神经网络。