Pohoiki Springs是一個數(shù)據(jù)中心機架式系統(tǒng)，是英特爾迄今為止開發(fā)的最大規(guī)模的神經擬態(tài)計算系統(tǒng)。它將768塊Loihi神經擬態(tài)研究芯片集成在5臺標準服務器大小的機箱中。
Loihi處理器的設計思路來源于人腦。與大腦一樣，Loihi能用比傳統(tǒng)處理器快1,000倍的速度和高10,000倍的效率處理特定要求的工作負載。Pohoiki Springs是擴展Loihi架構的下一步，可用于評估其解決AI問題以及一系列計算難題的潛力。英特爾研究人員認為，與當今最先進的傳統(tǒng)計算機相比，神經擬態(tài)系統(tǒng)擁有超級并行性和異步信號傳輸能力，可以在明顯降低功耗的同時顯著提升性能。
在自然界中，即使是一些最小的生物也能解決極為困難的計算問題。例如，盡管很多昆蟲大腦的神經元數(shù)目遠低于100萬個，但它們卻能實時視覺跟蹤物體、導航和躲避障礙物。同樣，英特爾最小的神經擬態(tài)系統(tǒng)Kapoho Bay由兩個具有262,000個神經元的Loihi芯片組成，支持各種實時邊緣工作負載。英特爾和INRC研究人員展示了Loihi的各種能力，包括實時識別手勢、使用新型人造皮膚閱讀盲文、使用習得的視覺地標確定方向，以及學習新的氣味模式。所有這些功能都只需要消耗數(shù)十毫瓦的電能。到目前為止，這些小規(guī)模示例顯示出極好的可擴展性，當運行更大規(guī)模的問題時，Loihi比傳統(tǒng)解決方案更加快速高效。這模仿了自然界中從昆蟲大腦到人類大腦的可擴展性。
Pohoiki Springs擁有1億個神經元，它將Loihi的神經容量增加到一個小型哺乳動物大腦的大小，這是在向支持更大、更復雜的神經擬態(tài)工作負載的道路上邁出的重要一步。該系統(tǒng)為需要實時、動態(tài)的數(shù)據(jù)處理新方法的自主、互聯(lián)的未來奠定了基礎。
英特爾的Pohoiki Springs等神經擬態(tài)系統(tǒng)仍處于研究階段，其設計目的并非取代傳統(tǒng)的計算系統(tǒng)，而是為研究人員提供一個工具來開發(fā)和表征新的神經啟發(fā)算法，用于實時處理、問題解決、適應和學習。INRC成員將使用英特爾Nx SDK和社區(qū)貢獻的軟件組件，通過云訪問在Pohoiki Springs上構建應用程序。
目前正為Loihi開發(fā)的前景極佳且高度可擴展算法示例包括：
約束滿足：約束滿足問題在現(xiàn)實世界中無處不在，從數(shù)獨游戲到航班調度，再到快遞配送規(guī)劃。這需要對大量潛在的解決方案進行評估，以找出一個或幾個能夠滿足特定約束的解決方案。Loihi可以通過高速并行探索多個不同的解決方案來加速解決此類問題。
搜索圖和模式：每天，人們都會在基于圖的數(shù)據(jù)結構中進行搜索，以找到最佳路徑和緊密匹配的模式，例如獲取駕駛方向或識別人臉。Loihi已展示出快速識別圖中的最短路徑和執(zhí)行近似圖像搜索的能力。
優(yōu)化問題：可對神經擬態(tài)架構進行編程，使其動態(tài)行為能夠隨時間的推移對特定目標進行數(shù)學優(yōu)化。此行為可應用于解決現(xiàn)實場景下的優(yōu)化問題，例如最大化無線通信信道的帶寬，或分配股票投資組合，以在目標收益率下最小化風險。
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