Intel ha puesto su chip neuromórfico a disposición de la comunidad investigadora en general.
El chip en sí se conoce como Loihi, pero Intel combina entre ocho y 32 de los chips para formar una 'tabla Nahuku' y tambié combina varias tablas Nahuku para formar un sistema neuromórfico de Pohoiki Beach que contiene 64 fichas Loihi.
Lanzado oficialmente en la cumbre de la Iniciativa de Resurgimiento Electrónico 2019 de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada en Detroit, Michigan, los ocho millones de neuronas de Pohoiki están inspiradas en la arquitectura del cerebro humano.
Cerebro en un chip
"Hemos implementado un conjunto de funciones programables que son fieles a los principios arquitectónicos neuromórficos. "Todo se distribuye a través de la malla de una manera paralela muy precisa, lo que significa que creemos que va a ser muy eficiente para el escalado y el rendimiento en comparación con el tipo de enfoque de arquitectura de von Neumann", Mike Davies, director de Intel's Neuromorphic Computing Lab, dijo a DCD el año pasado que está explorando varios enfoques ambiciosos de computación neuromórfica en todo el mundo.
“Estamos impresionados con los primeros resultados demostrados a medida que escalamos a Loihi para crear sistemas neuromórficos más poderosos. Pohoiki Beach ahora estará disponible para más de 60 socios del ecosistema, quienes usarán este sistema especializado para resolver problemas complejos e intensivos en computación ", dijo Rich Uhlig, director gerente de Intel Labs.
El sistema se basa en redes neuronales puntiagudas, que utilizan la frecuencia de los picos, o el tiempo entre picos, para codificar información, similar a cómo las neuronas en el cerebro se comunican a través de "impulsos unitarios puros donde toda la información se transmite simplemente en el tiempo”.
Este enfoque puede llevar a un cómputo más rápido en ciertas cargas de trabajo y a un consumo de energía mucho menor que con los sistemas convencionales, lo que lo hace más atractivo para los dispositivos Edge.
"Con el chip Loihi hemos podido demostrar un consumo de energía 109 veces menor al ejecutar un punto de referencia de aprendizaje profundo en tiempo real en comparación con una GPU, y un consumo de energía cinco veces menor en comparación con el hardware de inferencia de IoT especializado", ha declarado Chris Eliasmith, co-CEO de Applied Investigación del cerebro y profesor de la Universidad de Waterloo.
"Aún mejor, a medida que ampliamos la red 50 veces, Loihi mantiene los resultados de rendimiento en tiempo real y usa solo un 30 por ciento más de potencia, mientras que el hardware de IoT usa un 500 por ciento más de potencia y ya no es en tiempo real".
A finales de este año, Intel ha prometido que introducirá un sistema Loihi más grande llamado Pohoiki Springs, que se basará en la arquitectura de Pohoiki Beach. Una versión de Pohoiki Springs que comprendía hasta 768 chips.