lunedì, Maggio 20, 2024
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Intel presenta Loihi 2, il chip neuromorfico di seconda generazione realizzato con nodo di processo a 4 nm

Immagine: Intel Corporation

Il chip di ricerca di seconda generazione in ambito neuromorfico integra l’equivalente di un milione di neuroni. La società annuncia anche Lava, un framework software per accelerare l’innovazione e il percorso verso la commercializzazione.

Intel ha presentato Loihi 2, il suo chip di ricerca neuromorfico di seconda generazione, e Lava, un framework software open source per lo sviluppo di applicazioni di ispirazione neurologica. La loro introduzione segnala i progressi in casa Intel nell’avanzamento della tecnologia neuromorfa e dei processi di fonderia. Il nuovo chip è stato infatti realizzato con processo Intel4, equivalente al tradizionale nodo di processo a 4 nm.

A questo proposito c’è subito da osservare che si tratta di un prodotto ancora a livello di prototipo, che non verrà mai prodotto su scala industriale. In altre parole, un conto è la capacità di realizzare un prototipo o una serie limitata di dispositivi con un avanzato nodo di processo, un altro è la capacità di produrre con lo stesso processo decine di migliaia di wafer al mese. Già in passato erano stati presentati prototipi con nodi di processo a 3, 2 e addirittura 1 nm: tutti annunci che non hanno avuto alcun seguito dal punto di vista produttivo.

Secondo Mike Davies, direttore del Neuromorphic Computing Lab di Intel “…il nostro chip di seconda generazione migliora notevolmente la velocità, la programmabilità e la capacità dell’elaborazione neuromorfica, ampliandone l’utilizzo nelle applicazioni di calcolo intelligente con limiti di potenza e latenza. E con Lava cerchiamo di rispondere alla necessità di convergenza software, benchmarking e collaborazione multipiattaforma, per accelerare i nostri progressi verso applicazioni commercialmente significative”.

L’informatica neuromorfica, che trae informazioni dalle neuroscienze per creare chip che funzionano come il cervello biologico, aspira a fornire miglioramenti di ordini di grandezza nell’efficienza energetica, nella velocità di calcolo e nell’efficienza dell’apprendimento attraverso una gamma di applicazioni in ambito edge, dalla visione al riconoscimento vocale e gestuale.
Le applicazioni che Intel e i suoi partner hanno dimostrato fino ad oggi riguardano bracci roboticisensibilità tattile e rilevamento olfattivo.

La nuova versione di Loihi incorpora l’esperienza di tre anni di  utilizzo con il chip di ricerca di prima generazione e sfrutta i progressi nella tecnologia di processo di Intel e dei metodi di progettazione asincrona:

  • I progressi di Loihi 2 consentono all’architettura di supportare nuove classi di algoritmi e applicazioni di ispirazione neurologica, fornendo al contempo un’elaborazione fino a 10 volte più veloce, una densità di risorse fino a 15 volte maggiore, con un massimo di 1 milione di neuroni per chip e con una migliore efficienza energetica. Beneficiando di una stretta collaborazione con il Technology Development Group di Intel, Loihi 2 è stato fabbricato con una versione di pre-produzione del processo Intel 4. L’uso della litografia ultravioletta estrema (EUV) in Intel 4 ha semplificato le regole di progettazione del layout rispetto alle precedenti tecnologie di processo. Ciò ha permesso di sviluppare rapidamente Loihi 2.
  • Il framework software Lava risponde alla necessità di un framework software comune per la ricerca neuromorfica. In quanto struttura aperta, modulare ed estensibile, Lava consentirà a ricercatori e sviluppatori di applicazioni di basarsi sui reciproci progressi e di convergere su un insieme comune di strumenti, metodi e librerie. Lava funziona perfettamente su architetture eterogenee, tra processori convenzionali e neuromorfici, consentendo l’esecuzione multipiattaforma e l’interoperabilità con una varietà di framework di intelligenza artificiale, neuromorfici e robotici. Gli sviluppatori possono iniziare a creare applicazioni neuromorfe senza accesso a hardware specializzato e possono contribuire alla base di codice Lava, incluso il porting per l’esecuzione su altre piattaforme.

Gli scienziati del Los Alamos National Laboratory hanno utilizzato la piattaforma neuromorfica Loihi per studiare le relazioni tra calcolo quantistico e neuromorfico, oltre a implementare processi di apprendimento su chip“, ha affermato il dott. Gerd J. Kunde del Los Alamos National Laboratory. “Questa ricerca ha mostrato alcune interessanti equivalenze tra le reti neurali e gli approcci quantistici per risolvere complicati problemi di ottimizzazione. Abbiamo anche dimostrato che l’algoritmo di backpropagation, un elemento fondamentale per l’addestramento delle reti neurali e in precedenza ritenuto non implementabile su architetture neuromorfe, possa essere integrato in modo efficiente su Loihi. Il nostro team è entusiasta di poter continuare questa ricerca con il chip Loihi 2 di seconda generazione“.

Immagine: Intel Corporation

Loihi 2 e Lava forniscono strumenti ai ricercatori per sviluppare e caratterizzare nuove applicazioni di ispirazione neurologica per l’elaborazione in tempo reale, la risoluzione dei problemi, l’adattamento e l’apprendimento. I punti salienti degni di nota includono:

  • Ottimizzazione più rapida e più generale: la maggiore programmabilità di Loihi 2 consentirà di supportare una classe più ampia di difficili problemi di ottimizzazione, tra cui l’ottimizzazione in tempo reale, la pianificazione e il processo decisionale, dai sistemi remoti ai data center.
  • Nuovi approcci per l’apprendimento continuo e associativo: Loihi 2 migliora il supporto per i metodi di apprendimento avanzati, comprese le variazioni della backpropagation, l’algoritmo cavallo di battaglia del deep learning. Ciò amplia la portata degli algoritmi di adattamento e di apprendimento efficiente dei dati che possono essere supportati da fattori di forma a basso consumo che operano in ambienti online.
  • Nuove reti neurali addestrabili tramite deep learning: modelli di neuroni completamente programmabili e messaggistica generalizzata in Loihi 2 aprono la porta a un’ampia gamma di nuovi modelli di reti neurali che possono essere addestrati nell’apprendimento profondo. Le prime valutazioni suggeriscono riduzioni di oltre 60 volte per le operazioni per inferenza su Loihi 2 rispetto alle reti profonde standard.
  • Perfetta integrazione con sistemi robotici reali, processori convenzionali e nuovi sensori: Loihi 2 affronta un limite pratico di Loihi, incorporando interfacce di input/output più veloci, più flessibili e di tipo standard. I chip Loihi 2 supporteranno interfacce Ethernet, integrazione per una gamma più ampia di sensori di visione basati su eventi e grandi reti connesse.

Una completa descrizione tecnica del chip Loihi 2 è disponibile al seguente link.