英特爾發(fā)布神經(jīng)形态芯片超算:效率達CPU一萬倍 适用自動駕駛

英特爾發(fā)布神經(jīng)形态芯片超算:效率達CPU一萬倍 适用自動駕駛

近日,英特爾宣布,代号爲“Pohoiki Beach”的800萬神經(jīng)元神經(jīng)拟态系統已經(jīng)可以供廣大研究人員使用,它包含64塊Loihi研究芯片。通過(guò)Pohoiki Beach,研究人員可以利用英特爾的Loihi研究芯片開(kāi)展實驗,該芯片受到大腦啓發(fā),將(jiāng)生物大腦原理應用于計算機體系結構。在稀疏編碼、圖搜索和約束滿足問題等專業應用領域,Loihi能(néng)讓用戶以千倍于CPU的速度和萬倍于CPU的效率處理信息。

英特爾神經(jīng)拟态研究芯片Loihi特寫鏡頭。英特爾最新的神經(jīng)拟态系統Pohoiki Beach由64塊Loihi芯片組成(chéng)。

英特爾研究院院長(cháng)Rich Uhlig表示,“早些時候,我們對(duì)Loihi進(jìn)行了擴展,以創建更強大的神經(jīng)拟态系統。我們對(duì)這(zhè)項工作取得的初步成(chéng)果倍感振奮。Pohoiki Beach現在可供60多個生态系統合作夥伴使用,他們將(jiāng)利用這(zhè)個專業化系統去解決複雜的計算密集型問題。”

英特爾研究院院長(cháng)Rich Uhlig手持一塊英特爾Nahuku基闆,每塊基闆包含8到32塊英特爾Loihi神經(jīng)拟态芯片。英特爾最新的神經(jīng)拟态系統Pohoiki Beach由多塊Nahuku基闆組成(chéng),含64塊Loihi芯片。

重要意義:引入Pohoiki Beach後(hòu),研究人員能(néng)夠高效擴展新型神經(jīng)啓發(fā)式算法——例如稀疏編碼、同步定位和建圖(SLAM)以及路徑規劃,這(zhè)些算法能(néng)夠根據輸入的數據進(jìn)行學(xué)習和調整。Pohoiki Beach是英特爾神經(jīng)拟态研究工作的重要裡(lǐ)程碑,它爲英特爾研究院在今年晚些時候將(jiāng)該架構擴展到1億個神經(jīng)元的計劃奠定了基礎。

獨特之處:要想根據摩爾定律不斷降低功耗并提升性能(néng),需要不僅僅持續微縮制程節點。随着複雜的新型計算工作負載成(chéng)爲常态,人們越來越需要爲特定的應用設計專用架構。

從Pohoiki Beach神經(jīng)拟态系統中,我們可以看到專用架構能(néng)爲新興應用帶來諸多益處,這(zhè)些新興應用包括一些很難由物聯網(IoT)和自主設備支持的困難的計算問題。利用這(zhè)種(zhǒng)不同于通用計算技術的專用系統,有望在現實世界的衆多應用領域實現呈數量級的速度與效率提升,比如自動駕駛汽車、智能(néng)家居、網絡安全等領域.

英特爾Nahuku基闆特寫鏡頭,每塊基闆包含8到32塊英特爾Loihi神經(jīng)拟态芯片。英特爾最新的神經(jīng)拟态系統Pohoiki Beach由多塊Nahuku基闆組成(chéng),含64塊Loihi芯片。

研究合作夥伴反饋:通過(guò)引入Pohoiki Beach,英特爾將(jiāng)支持全球生态系統合作夥伴繼續開(kāi)拓神經(jīng)啓發(fā)式算法研究的下一個前沿。

例如,在本周的Telluride神經(jīng)拟态認知工程研讨會上,研究人員運用Loihi系統解決神經(jīng)拟态工程的前沿挑戰。這(zhè)些項目包括讓AMPRO假肢更具自适應能(néng)力、用新興的事(shì)件相機進(jìn)行對(duì)象跟蹤、通過(guò)神經(jīng)拟态傳感控制實現桌面(miàn)足球的自動化操作、學(xué)習控制線性倒立擺,以及爲iCub機器人的電子皮膚提供觸覺輸入。

除了來自Telluride的相關展示,其他研究合作夥伴已經(jīng)看到了Loihi帶來的巨大效益:

滑鐵盧大學(xué)教授、應用大腦研究部聯合首席執行官Chris Eliasmith表示:“與GPU相比,Loihi芯片運行實時深度學(xué)習基準的功耗降低了109倍,而與專用物聯網推理硬件相比,功耗則降低了5倍。一個更令人振奮的結果是,當我們將(jiāng)網絡規模擴大50倍時,Loihi能(néng)夠保持實時性能(néng)表現,功耗卻隻增加了30%,物聯網硬件的功耗則增加了500%,而且無法保持實時性。”

“借助Loihi,我們建立了一個可模拟大腦潛在神經(jīng)表征和行爲的脈沖神經(jīng)網絡。SLAM解決方案是作爲網絡結構的一種(zhǒng)屬性出現的。我們對(duì)Loihi上運行的網絡進(jìn)行了基準測試,發(fā)現其準确性絲毫不亞于一種(zhǒng)廣泛應用于移動機器人的在CPU上運行的SLAM方法,但功耗卻僅爲後(hòu)者的百分之一”,羅格斯大學(xué)的Konstantinos Michmizos教授在介紹其實驗室的SLAM研究結果時如是說,他將(jiāng)在11月的智能(néng)機器人和系統國(guó)際會議(IROS)上發(fā)表這(zhè)些工作成(chéng)果。

下一步工作:2017年,英特爾推出首款神經(jīng)拟态研究芯片Loihi,在神經(jīng)拟态硬件的開(kāi)發(fā)上邁出重要一步。2018年3月,英特爾神經(jīng)拟态研究社區(INRC)的建立,進(jìn)一步推動了神經(jīng)拟态算法、軟件和應用程序的開(kāi)發(fā)。通過(guò)INRC,英特爾將(jiāng)其Loihi雲系統以及基于Loihi的USB形狀的系統Kapoho Bay提供給研究人員,Kapoho Bay系統有力推動了有關神經(jīng)拟态技術實際應用的研究工作。

Pohoiki Beach能(néng)爲英特爾的研究合作夥伴提供更大的計算規模和更強的計算能(néng)力,將(jiāng)進(jìn)一步加快神經(jīng)拟态技術的進(jìn)展。

圖中是一塊連接到Arria 10 FPGA開(kāi)發(fā)工具包的英特爾Nahuku基闆,每塊基闆包含8到32塊英特爾Loihi神經(jīng)拟态芯片。英特爾最新的神經(jīng)拟态系統Pohoiki Beach由多塊Nahuku基闆組成(chéng),含64塊Loihi芯片。

今年晚些時候,英特爾將(jiāng)推出一款代号爲“Pohoiki Springs”的Loihi系統,該系統規模更大,并且建立在Pohoiki Beach架構之上,將(jiāng)爲擴展型神經(jīng)拟态工作負載帶來前所未有的性能(néng)和效率。

英特爾的工程師指出,來自這(zhè)些研究系統的測量數據有望量化神經(jīng)拟态計算方法能(néng)夠帶來的增益,并指明最适合這(zhè)項技術的應用領域。這(zhè)項研究爲神經(jīng)拟态技術的最終商業化鋪平了道(dào)路。

四維圖新第二總部落戶合肥高新區

四維圖新第二總部落戶合肥高新區

近日,合肥高新區與四維圖新在市政務中心簽署合作協議,四維圖新第二總部正式落戶合肥。

安徽省委常委、合肥市委書記宋國(guó)權表示:“合肥是一座快速成(chéng)長(cháng)的城市,也是一座創新見長(cháng)的城市,我們堅持科技創新和産業創新雙輪驅動,以長(cháng)遠的眼光、開(kāi)放的胸懷、“舍得”的境界,吸引了一大批高校院所和科創企業在肥落戶、聚集發(fā)展。人工智能(néng)是合肥聚力發(fā)展的重點産業,我們在政策保障、人才技術、産業基礎等方面(miàn)積累了一定的優勢,希望四維圖新與我們攜手發(fā)展,共同推動産業做大做強,我們將(jiāng)全力做好(hǎo)服務。”

四維圖新是國(guó)内領先的位置服務與智能(néng)汽車科技提供商,近些年公司積極尋求轉型,圍繞汽車産業及出行行業變革深化布局自動駕駛等前沿領域,爲了更好(hǎo)滿足集團戰略發(fā)展需要,投入建設第二總部助推集團發(fā)展成(chéng)爲重要支撐,而落戶合肥成(chéng)爲了雙赢的選擇。

四維圖新董事(shì)長(cháng)吳勁風說道(dào),“當前智能(néng)出行産業在合肥方興未艾,四維圖新將(jiāng)積極融入合肥轉型發(fā)展戰略,落地自動駕駛、高精度地圖、高精度定位、芯片、車聯網、新能(néng)源出行服務等一系列核心産品與解決方案,并導入優質客戶力量與國(guó)際化資源,在合肥形成(chéng)協同效應,依托四維圖新第二總部在合肥打造獨一無二的自動駕駛産業生态,加速城市轉型發(fā)展與國(guó)際化進(jìn)程。”

四維圖新CEO程鵬則表示:“在時代變革背景下求轉型,在機遇挑戰面(miàn)前求突破,這(zhè)是合肥這(zhè)座城市與四維圖新這(zhè)個企業在發(fā)展面(miàn)前最大的共同點,也是四維圖新第二總部落地合肥最大的契合點。合肥擁有豐富的人才資源、雄厚的科研實力、充沛的創新活力和優越的營商環境,我相信這(zhè)將(jiāng)爲四維圖新布局未來智能(néng)駕駛、智慧出行提供優厚的發(fā)展土壤,助力四維圖新成(chéng)爲中國(guó)及全球領先的自動駕駛科技企業。”

據悉,随着四維圖新第二總部落戶合肥高新區,衆多圍繞自動駕駛、智能(néng)網聯、汽車電子芯片、大數據等領域的優質海外、本土項目也將(jiāng)陸續落地合肥,未來随着技術的驅動、政策的加持和生态的建立,合肥市委、市政府及高新區也將(jiāng)繼續積極引進(jìn)和培育産業鏈相關項目,進(jìn)一步提升合肥在人工智能(néng)領域産業示範影響力,而四維圖新,也將(jiāng)憑借自身能(néng)力成(chéng)爲其中堅力量。

特斯拉發(fā)布自研自動駕駛芯片 由三星負責代工

特斯拉發(fā)布自研自動駕駛芯片 由三星負責代工

北京時間4月23日淩晨,特斯拉其加州總部舉辦自動駕駛日活動,其傳聞已久的特斯拉自研自動駕駛芯片首次公開(kāi)亮相,特斯拉CEO馬斯克号稱這(zhè)是“世界上最好(hǎo)的”自動駕駛芯片。

據介紹,特斯拉發(fā)布的這(zhè)款自研自動駕駛芯片的神經(jīng)網絡處理器擁有144TOPS算力,神經(jīng)網絡加速器可達每秒2100 FPS;主處理器采用12核心ARM Cortex-A72處理器,頻率爲2.2GHz;采用LPDDR4内存,内存控制器峰值帶寬68GB/s。此外,這(zhè)款芯片還(hái)内置GPU,在1GHz頻率下的性能(néng)可達600GFOPS,可實現FP32、FP32計算。

馬斯克在活動現場表示,這(zhè)是目前世界上最好(hǎo)的自動駕駛芯片,特斯拉Model S和Model X車型約在一個月前已從英偉達Drive平台更換爲自研定制芯片,Model 3大約也在10天前切換到了自研定制芯片,目前生産的所有特斯拉汽車都(dōu)將(jiāng)使用該芯片。

特斯拉方面(miàn)透露,這(zhè)款芯片在一年半前設計完成(chéng),采用14nm FinFET工藝制造,由三星負責代工。此外,下一代自研芯片已正在研發(fā)中,目前已完成(chéng)了一半,預計性能(néng)比現有芯片提升3倍,預計將(jiāng)于兩(liǎng)年内推出。

報道(dào)稱,特斯拉其實自2015年開(kāi)始就已在爲自研芯片招兵買馬。2016年1月,曾任職蘋果公司的芯片設計大神Jim Keller,随後(hòu)與Jim Keller曾在蘋果共事(shì)的Peter Bannon。2018年10月,馬斯克表示特斯拉爲無人駕駛汽車打造的定制化芯片已基本準備就緒,距自研芯片面(miàn)世僅剩6個月,如今看來時間剛好(hǎo)。

大摩看淡 2019 年全球半導體發(fā)展,機器學(xué)習與自駕車將(jiāng)成(chéng)亮點

大摩看淡 2019 年全球半導體發(fā)展,機器學(xué)習與自駕車將(jiāng)成(chéng)亮點

進(jìn)入 2019 年之後(hòu),分析師們對(duì)于半導體産業的看法是否如同先前所提出一樣的保守。根據摩根士丹利(Morgan Stanley,大摩)的分析師團隊于 2018 年 12 月所發(fā)布報告指出,2019 年全球半導體産業周期性低潮尚未見底,對(duì)北美和亞太市場均持保留态度,將(jiāng)預期成(chéng)長(cháng)從 -1% 下調至 -5%;至于,中國(guó)半導體産業仍存在着機會,整體未來成(chéng)長(cháng)點,將(jiāng)在于人工智能(néng)與機器學(xué)習以及無人駕駛等兩(liǎng)大領域。

根據報告指出,2019 年半導體産業整體銷售金額將(jiāng)比 2018 年下降 4.7%,這(zhè)與 2017 及 2018 年各自有 22% 及 14% 雙位數的年度成(chéng)長(cháng)率形成(chéng)鮮明的反差。從個别産業來分析,存儲器設備的銷售金額在經(jīng)曆前兩(liǎng)年各自 60% 及 30% 的高幅度成(chéng)長(cháng)之後(hòu),將(jiāng)在 2019 年急劇下滑至僅有 18%。

對(duì)此,大摩認爲,在未來 5 年内,全球半導體産業的成(chéng)長(cháng)率將(jiāng)圍繞着 GDP 成(chéng)長(cháng)率上下波動。不過(guò),對(duì)于 2019 年的半導體産業景氣則不抱持樂觀的看法,因爲大摩認爲,形勢將(jiāng)比 2015 年的産業低潮的情況更加嚴重。原因是半導體産業存貨和供應過(guò)剩,加上需求不足,導緻 2019 年供需不平衡。這(zhè)部分從 2018 年年初實際生産增加了 22%,但市場僅消化了 15% 的增加量。因此,2019 年的開(kāi)年,需求面(miàn)要如何消化這(zhè) 7% 的過(guò)剩産能(néng),將(jiāng)是個很大的挑戰。

另外,在需求放緩的部分,是由于汽車和工業的垂直需求減少,以及整個供應鏈的庫存調整。此外,智能(néng)型手機方面(miàn)的成(chéng)長(cháng)疲軟,特别是來自蘋果 iPhone 的銷售不如預期,以及中國(guó)廠商的市場需求縮小,更是對(duì)半導體需求方面(miàn)的進(jìn)一步造成(chéng)壓力。

報告指出,全球半導體産業未來兩(liǎng)大長(cháng)期成(chéng)長(cháng)點,關鍵在于人工智能(néng)與機器學(xué)習以及無人駕駛方面(miàn)。其中。機器學(xué)習的應用正在升級,從資料中心擴展到邊緣運算上。而目前的機器學(xué)習相對(duì)處于早期的發(fā)展階段,但是在接下來的 3 到 5 年中,重點將(jiāng)從會用于算法開(kāi)發(fā)、培訓的半導體工具轉向(xiàng)計算機解決方案,以取代人力資本。另外,人工智能(néng)及機器學(xué)習還(hái)有基于計算機視覺構建的 Amazon Go 概念店、臉部或車牌辨識、甚至正在進(jìn)行的犯罪的監控攝影機、醫學(xué)放射影像的内容解釋等應用,使得未來的應用成(chéng)長(cháng)可期。

至于,在自動駕駛方面(miàn),大摩認爲這(zhè)是汽車設備制造商的一個重點發(fā)展方向(xiàng)。随着安全應用的反覆運算和技術的廉價化,全自動車輛正在階段性發(fā)展。自動駕駛還(hái)伴随着處理器、傳感器的應用,以及諸如車到車間的通訊等新技術普及。這(zhè)些技術都(dōu)將(jiāng)推動全球半導體産業在未來 5 到 10 年内,在汽車産業的市場産值擴大 2 到 3 倍,而目前車輛使用半導體産品的數量,也將(jiāng)從目前每輛車 400 美元,上升至 1,000 美元。