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Intel: Neuromorphes Forschungssystem auf 100 Millionen Neuronen skaliert

  • Intel: Neuromorphes Forschungssystem auf 100 Millionen Neuronen skaliert
    Eine Nahaufnahme zeigt eine Intel Nahuku-Tafel, die jeweils acht bis 32 neuromorphe Intel Loihi-Forschungschips enthält. Intels neuestes neuromorphes Computersystem, Pohoiki Springs, wurde im März 2020 enthüllt. Es besteht aus 24 Nahuku-Boards mit je 32 Chips, in die insgesamt 768 Loihi-Chips integriert sind.
  • Intel: Neuromorphes Forschungssystem auf 100 Millionen Neuronen skaliert
    Pohoiki Springs, ein im März 2020 vorgestelltes Rackmount-System für Rechenzentren, ist Intels größtes neuromorphes Computersystem, das bisher entwickelt wurde. Es integriert 768 neuromorphe Loihi-Forschungschips in einem Gehäuse von der Größe von fünf Standardservern.

Intel gibt die Bereitschaft von Pohoiki Springs bekannt, seinem neuesten und leistungsfähigsten neuromorphen Forschungssystem, das die Rechenkapazität von 100 Millionen Neuronen bietet. Das Cloud-basierte System wird den Mitgliedern der Intel Neuromorphic Research Community (INRC) zur Verfügung gestellt und erweitert deren neuromorphe Arbeit zur Lösung größerer, komplexerer Probleme.

 

 

"Pohoiki Springs vergrößert unseren neuromorphen Forschungschip von Loihi um mehr als das 750-fache, während er mit einer Leistung von weniger als 500 Watt arbeitet. Das System ermöglicht es unseren Forschungspartnern, Möglichkeiten zur Beschleunigung von Arbeitslasten zu erforschen, die heute auf konventionellen Architekturen, einschließlich Hochleistungsrechnersystemen (HPC), nur langsam laufen", erklärt Mike Davies, Direktor von Intels Neuromorphic Computing Lab.

Was es ist: Pohoiki Springs ist ein Rackmount-System für Rechenzentren und ist Intels größtes, bisher entwickeltes neuromorphes Computersystem. Es integriert 768 neuromorphe Loihi-Forschungschips in einem Gehäuse von der Größe von fünf Standardservern.

Die Loihi-Prozessoren lassen sich vom menschlichen Gehirn inspirieren. Wie das Gehirn kann Loihi bestimmte anspruchsvolle Arbeitslasten bis zu 1.000 Mal schneller und 10.000 Mal effizienter verarbeiten als herkömmliche Prozessoren. Pohoiki Springs ist der nächste Schritt bei der Skalierung dieser Architektur, um ihr Potenzial zur Lösung nicht nur von Problemen der künstlichen Intelligenz (KI), sondern auch einer Vielzahl von rechnerisch schwierigen Problemen zu bewerten. Die Intel-Forscher glauben, dass die extreme Parallelität und die asynchrone Signalübertragung neuromorpher Systeme im Vergleich zu den fortschrittlichsten konventionellen Computern, die heute erhältlich sind, erhebliche Leistungssteigerungen bei dramatisch reduziertem Leistungspegel ermöglichen können.

Was die Chance für Skalierung ist: In der natürlichen Welt können selbst einige der kleinsten lebenden Organismen bemerkenswert harte Rechenprobleme lösen. Viele Insekten können zum Beispiel Objekte visuell verfolgen und in Echtzeit navigieren und Hindernissen ausweichen, obwohl sie ein Gehirn mit weit unter 1 Million Neuronen besitzen.

Ähnlich verhält es sich mit Intels kleinstem neuromorphen System, Kapoho Bay, das zwei Loihi-Chips mit 262.000 Neuronen umfasst und eine Vielzahl von Echtzeit-Randarbeitslasten unterstützt. Forscher von Intel und INRC haben gezeigt, dass Loihi in der Lage ist, Gesten in Echtzeit zu erkennen, Brailleschrift mit Hilfe einer neuartigen künstlichen Haut zu lesen, die Richtung mit Hilfe gelernter visueller Orientierungspunkte zu orientieren und neue Geruchsmuster zu erlernen - und das alles bei einem Stromverbrauch von mehreren zehn Milliwatt. Diese Beispiele im kleinen Maßstab haben bisher eine ausgezeichnete Skalierbarkeit gezeigt, wobei größere Probleme auf Loihi schneller und effizienter als bei konventionellen Lösungen ablaufen. Dies spiegelt die Skalierbarkeit von Gehirnen wider, die in der Natur vorkommen, von Insekten bis hin zu menschlichen Gehirnen.

Mit 100 Millionen Neuronen erhöht Pohoiki Springs die neuronale Kapazität des Loihi auf die Größe eines kleinen Säugetiergehirns, ein großer Schritt auf dem Weg zur Unterstützung viel größerer und anspruchsvollerer neuromorpher Arbeitslasten. Das System legt den Grundstein für eine autonome, vernetzte Zukunft, die neue Ansätze für eine dynamische Echtzeit-Datenverarbeitung erfordert.

Wie es genutzt werden wird: Die neuromorphen Systeme von Intel, wie z.B. Pohoiki Springs, befinden sich noch in der Forschungsphase und sollen die herkömmlichen Computersysteme nicht ersetzen. Stattdessen stellen sie ein Werkzeug für Forscher dar, um neue, von der Neurotechnologie inspirierte Algorithmen für Echtzeitverarbeitung, Problemlösung, Anpassung und Lernen zu entwickeln und zu charakterisieren.

Die Mitglieder des INRC werden auf Pohoiki Springs über die Wolke mit Hilfe von Intels Nx SDK und von der Gemeinschaft beigesteuerten Softwarekomponenten auf Anwendungen zugreifen und diese erstellen.

Beispiele für vielversprechende, hoch skalierbare Algorithmen, die für Loihi entwickelt werden, sind

  • Zufriedenheit mit Einschränkungen: Probleme mit der Zufriedenheit mit Einschränkungen gibt es überall in der realen Welt, vom Sudoku-Spiel über die Flugplanung bis hin zur Planung der Paketzustellung. Sie erfordern die Bewertung einer großen Anzahl von potenziellen Lösungen, um die eine oder wenige zu identifizieren, die bestimmte Einschränkungen erfüllen. Loihi kann solche Probleme beschleunigen, indem viele verschiedene Lösungen parallel und mit hoher Geschwindigkeit untersucht werden.
  • Suche nach Grafiken und Mustern: Täglich suchen Menschen graphenbasierte Datenstrukturen, um optimale Wege und eng übereinstimmende Muster zu finden, z.B. um Fahrtrichtungen zu erhalten oder Gesichter zu erkennen. Loihi hat gezeigt, dass sie in der Lage ist, schnell die kürzesten Wege in Graphen zu identifizieren und ungefähre Bildsuchen durchzuführen.
  • Probleme bei der Optimierung: Neuromorphe Architekturen können so programmiert werden, dass ihr dynamisches Verhalten im Laufe der Zeit bestimmte Ziele mathematisch optimiert. Dieses Verhalten kann zur Lösung realer Optimierungsprobleme eingesetzt werden, wie z.B. die Maximierung der Bandbreite eines drahtlosen Kommunikationskanals oder die Zuweisung eines Aktienportfolios zur Risikominimierung bei einer Zielrendite.

Über Neuromorphes Rechnen: Herkömmliche Allzweckprozessoren wie CPUs und GPUs sind besonders gut für Aufgaben geeignet, die für den Menschen schwierig sind, wie z.B. hochpräzise mathematische Berechnungen. Aber die Rolle und die Anwendungen der Technologie nehmen zu.

Von der Automatisierung bis zur KI und darüber hinaus gibt es einen steigenden Bedarf an Computern, die mehr wie Menschen arbeiten, unstrukturierte und verrauschte Daten in Echtzeit verarbeiten und sich gleichzeitig an Veränderungen anpassen. Diese Herausforderung motiviert neue und spezialisierte Architekturen.

Neuromorphes Rechnen ist ein völliges Umdenken in der Computerarchitektur von Grund auf. Ziel ist es, die neuesten Erkenntnisse der Neurowissenschaften anzuwenden, um Chips zu schaffen, die weniger wie traditionelle Computer, sondern mehr wie das menschliche Gehirn funktionieren. Neuromorphe Systeme replizieren die Art und Weise, wie Neuronen auf der Hardware-Ebene organisiert sind, kommunizieren und lernen. Intel sieht in Loihi und zukünftigen neuromorphen Prozessoren ein neues Modell des programmierbaren Rechnens, das die weltweit steigende Nachfrage nach allgegenwärtigen, intelligenten Geräten bedienen soll.

Über Intel

Intel (Nasdaq: INTC) ist eines der führenden Unternehmen in der Entwicklung zukunftsweisender Technologien, von denen Menschen auf der ganzen Welt profitieren. Inspiriert durch das Mooresche Gesetz arbeiten wir ständig an der Weiterentwicklung unserer Halbleiter-Produkte, um Kunden bei der Bewältigung ihrer größten Herausforderungen bestmöglich zu unterstützen. Wir implementieren intelligente Technologien und Lösungen in der Cloud, im Netzwerk und in allen Geräten dazwischen. Dadurch nutzen wir das volle Potenzial von Daten, die Unternehmen und Gesellschaft verbessern.

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www.intel.de

Foto: Tim Herman/Intel Corporation