인텔, Loihi 2, 새로운 Lava 소프트웨어 프레임워크 및 새로운 파트너와 함께 뉴로모픽 발전

2세대 연구 칩은 시제품 Intel 4 프로세스를 사용하여 100만 뉴런으로 성장합니다. 인텔은 개발자 혁신과 상용화 경로를 가속화하기 위해 개방형 소프트웨어 프레임워크를 추가합니다.

 

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새로운 소식: 오늘 인텔은 2세대 뉴 로모픽 연구 칩인 Loihi 2와 뉴로에서 영감을 받은 애플리케이션 개발을 위한 오픈 소스 소프트웨어 프레임워크인 Lava를 소개했습니다. 이들의 도입은 인텔이 뉴로모픽 기술 발전에 있어 지속적인 진전을 이루고 있음을 나타냅니다.

“Loihi 2와 Lava는 Loihi를 사용한 수년간의 공동 연구에서 통찰력을 얻었습니다. 당사의 2세대 칩은 속도, 프로그래밍 가능성 및 뉴로모픽 처리 용량을 크게 개선하여 전력 및 대기 시간이 제한된 지능형 컴퓨팅 애플리케이션에서 사용을 확대합니다. 우리는 현장에서 소프트웨어 컨버전스, 벤치마킹 및 플랫폼 간 협업의 필요성을 해결하고 상업적 실행 가능성을 향한 진전을 가속화하기 위해 Lava를 오픈 소싱하고 있습니다.”

–Mike Davies, Intel의 Neuromorphic Computing Lab 소장

중요한 이유: 신경과학에서 통찰력을 끌어내어 생물학적 뇌처럼 기능하는 칩을 만드는 뉴로모픽 컴퓨팅은 다양한 에지 애플리케이션에서 에너지 효율성, 계산 속도 및 학습 효율성에서 수십 배의 개선을 제공하기를 열망합니다. , 음성 및 제스처 인식을 통한 검색 검색, 로봇 공학 및 제한된 최적화 문제.

인텔과 그 파트너가 지금까지 시연한 응용 프로그램에는 로봇 팔 , 신경 형태 피부 및 후각 감지가 포함 됩니다.

Loihi 2 소개: 연구 칩은 3년 동안 1세대 연구 칩 을 사용하면서 얻은 교훈을 통합 하고 Intel의 프로세스 기술 및 비동기식 설계 방법의 발전을 활용합니다.
 

• Loihi 2의 발전으로 아키텍처는 새로운 종류의 신경 영감 알고리즘 및 애플리케이션을 지원할 수 있으며 칩당 최대 100만 개의 뉴런으로 최대 10배 빠른 처리 1 , 최대 15배 향상된 리소스 밀도 2 및 향상된 에너지 효율성을 제공합니다. . Intel의 기술 개발 그룹과의 긴밀한 협력을 통해 Loihi 2는 Intel 4의 상태와 진행 상황을 강조하는 Intel 4 프로세스의 사전 생산 버전으로 제작되었습니다. Intel 4에서 극자외선(EUV) 리소그래피 사용 기존 공정 기술에 비해 레이아웃 설계 규칙을 단순화했습니다. 이를 통해 Loihi 2를 빠르게 개발할 수 있었습니다.
• Lava 소프트웨어 프레임워크 는 뉴로모픽 연구 커뮤니티에서 공통 소프트웨어 프레임워크의 필요성을 해결합니다. 개방적이고 모듈식이며 확장 가능한 프레임워크인 Lava는 연구원과 애플리케이션 개발자가 서로의 진행 상황을 기반으로 구축하고 공통 도구, 방법 및 라이브러리 세트를 수렴할 수 있도록 합니다. Lava는 기존 및 뉴로모픽 프로세서의 이기종 아키텍처에서 원활하게 실행되어 플랫폼 간 실행 및 다양한 인공 지능, 뉴로모픽 및 로봇 공학 프레임워크와의 상호 운용성을 가능하게 합니다. 개발자는 전문화된 뉴로모픽 하드웨어에 액세스하지 않고도 뉴로모픽 애플리케이션 구축을 시작할 수 있으며 다른 플랫폼에서 실행하도록 이식하는 것을 포함하여 Lava 코드 기반에 기여할 수 있습니다.

로스 알라모스 국립 연구소의 연구자들은 Loihi 뉴로모픽 플랫폼을 사용해 양자 컴퓨팅과 뉴로모픽 컴퓨팅 간의 균형을 조사하고 학습 프로세스를 온칩으로 구현했다고 말했습니다. 국립 연구소. "이 연구는 어려운 최적화 문제를 해결하기 위한 스파이크 신경망과 양자 어닐링 접근법 사이에 흥미로운 동등성을 보여주었습니다. 우리는 또한 신경망 훈련을 위한 기본 빌딩 블록이며 이전에는 구현할 수 없다고 믿었던 역전파 알고리즘도 입증했습니다. "뉴로모픽 아키텍처는 Loihi에서 효율적으로 실현될 수 있습니다. 우리 팀은 2세대 Loihi 2 칩으로 이 연구를 계속하게 되어 기쁩니다."

주요 혁신 정보: Loihi 2와 Lava는 연구자들이 실시간 처리, 문제 해결, 적응 및 학습을 위한 새로운 신경 영감 응용 프로그램을 개발하고 특성화할 수 있는 도구를 제공합니다. 주목할만한 하이라이트는 다음과 같습니다.
 

• 보다 빠르고 일반적인 최적화: Loihi 2의 향상된 프로그래밍 기능을 통해 에지에서 데이터 센터 시스템에 이르기까지 실시간 최적화, 계획 및 의사 결정을 포함하여 더 다양한 종류의 어려운 최적화 문제를 지원할 수 있습니다.
• 연속 학습 및 연관 학습을 위한 새로운 접근 방식: Loihi 2는 딥 러닝의 핵심 알고리즘인 역전파(backpropagation)의 변형을 포함한 고급 학습 방법에 대한 지원을 개선합니다. 이는 온라인 설정에서 작동하는 저전력 폼 팩터가 지원할 수 있는 적응 및 데이터 효율적인 학습 알고리즘의 범위를 확장합니다.
• 딥 러닝으로 훈련 가능한 새로운 신경망: Loihi 2의 완전히 프로그래밍 가능한 뉴런 모델과 일반화된 스파이크 메시징은 딥 러닝에서 훈련할 수 있는 광범위한 새로운 신경망 모델의 문을 엽니다. 초기 평가는 정확성 손실없이 원래 Loihi에서 실행되는 표준 깊은 네트워크에 비해 Loihi 2 추론 당 더 적은 시간 60 작전의 감축을 제안 3 . Loihi 2는 더 빠르고 유연하며 표준적인 입력/출력 인터페이스를 통합하여 Loihi의 실질적인 한계를 해결합니다. 
• 실제 로봇 시스템, 기존 프로세서 및 새로운 센서와의 원활한 통합: Loihi 2는 더 빠르고 유연하며 표준적인 입력/출력 인터페이스를 통합하여 Loihi의 실질적인 한계를 해결합니다. Loihi 2 칩은 이더넷 인터페이스, 다양한 이벤트 기반 비전 센서와의 글루리스 통합, Loihi 2 칩의 더 큰 메시 네트워크를 지원합니다.

자세한 내용은 Loihi 2/Lava 기술 개요에서 확인할 수 있습니다.

인텔 뉴로모픽 연구 커뮤니티 정보: 인텔 뉴로모픽 연구 커뮤니티(INRC)는 올해 거의 150명의 회원으로 성장했으며 올해에는 Ford, Georgia Institute of Technology, SwRI(Southwest Research Institute) 및 Teledyne-FLIR을 포함하여 몇 가지 새로운 회원이 추가되었습니다. 새로운 파트너는 인텔과 협력하여 뉴로모픽 컴퓨팅의 실제 상업적 사용을 발전시키는 강력한 학계, 정부 및 업계 파트너 커뮤니티에 합류합니다. ( 파트너가 Loihi 기술에 대해 말하는 내용을 읽어보십시오. )

Accenture Labs의 수석 연구 과학자이자 전무 이사인 Edy Liongosari는 “새로운 Loihi 2 칩과 Lava API와 같은 발전은 뉴로모픽 컴퓨팅에서 중요한 단계입니다. “차세대 뉴로모픽 아키텍처는 미래의 확장 현실 헤드셋 또는 지능형 모바일 로봇을 구동할 수 있는 지능형 에지 컴퓨팅을 위한 뇌에서 영감을 받은 컴퓨터 비전 알고리즘에 대한 Accenture Labs의 연구에 매우 중요할 것입니다. 새로운 칩은 초차원 컴퓨팅을 보다 효율적으로 만들고 더 발전된 온칩 학습을 가능하게 하는 기능을 제공하며 Lava API는 개발자에게 뉴로모픽 시스템을 구축하기 위한 더 간단하고 간소화된 인터페이스를 제공합니다.”

상업화 경로 정보: 실험실 연구에서 상업적으로 실행 가능한 기술로 뉴로모픽 컴퓨팅을 발전시키는 것은 세 가지 노력입니다. 알고리즘 및 응용 연구 결과에 따라 뉴로모픽 하드웨어의 지속적인 반복 개선이 필요합니다. 개발자가 다양한 그룹의 최고의 알고리즘 아이디어를 벤치마킹, 통합 및 개선할 수 있도록 공통 플랫폼 간 소프트웨어 프레임워크 개발 단기적인 비즈니스 가치를 제공하는 상업적 사용 사례를 탐색하기 위한 풍부하고 생산적인 뉴로모픽 생태계를 구축하기 위한 산업, 학계 및 정부 간의 긴밀한 협력.

인텔의 오늘 발표는 이러한 모든 영역에 걸쳐 있으며, 지능형 정보 처리의 돌파구를 제공하기 위해 컴퓨팅의 기초부터 재고하는 뉴로모픽 연구원의 확장 에코시스템에 새로운 도구를 제공합니다.

다음 단계: Intel은 현재 Neuromorphic Research 클라우드를 통해 INRC의 참여 회원에게 Loihi 2 기반 뉴로모픽 시스템 2개를 제공합니다. 초기 평가를 위한 단일 칩 시스템인 Oheo Gulch와 곧 제공될 8칩 시스템인 Kapoho Point입니다. Lava Software Framework는 GitHub 에서 무료로 다운로드할 수 있습니다 . Loihi 2 및 Lava에 대한 프레젠테이션과 자습서는 10월에 있을 Intel Innovation 이벤트에서 선보일 예정입니다.

추가 컨텍스트: 뉴로모픽 컴퓨팅 – 차세대 AI  (Intel.com) | Intel의 뉴로모픽 컴퓨팅  (Press Kit)

작은 글씨:

1 Loihi에서 SNN 속도 코딩으로 구현된 동일한 네트워크와 비교하여 Loihi 2에서 시그마-델타 신경망으로 구현된 PilotNet DNN 추론 워크로드의 9개 계층 변형에 대한 2021년 9월 용암 시뮬레이션을 기반으로 합니다. 두 칩의 Lava 성능 모델은 Ubuntu 버전 20.04.2를 실행하는 호스트로 Intel Xeon E5-2699 v3 CPU @ 2.30GHz, 32GB RAM이 있는 Nx SDK 릴리스 1.0.0을 사용하는 실리콘 특성화를 기반으로 합니다. Loihi 결과는 Nahuku-32 시스템 ncl-ghrd-04를 사용합니다. Loihi 2 결과는 Oheo Gulch 시스템 ncl-og-04를 사용합니다. 결과는 다를 수 있습니다.

2 최대 1024개의 뉴런을 지원하는 0.41mm2의 Loihi 코어 크기와 비교하여 최대 8192개의 뉴런을 지원하는 0.21mm2의 Loihi 2 코어 크기를 기반으로 합니다.

3 Loihi 2에서 시그마-델타 신경망을 구현하여 323,815개의 시냅스 연산으로 0.035의 평균 제곱 오차(MSE)를 달성한 위에서 언급한 9개 계층 PilotNet DNN 추론 워크로드의 측정을 기반으로 Loihi 1은 20,250,023개의 시냅스 작업으로 0.0412의 MSE를 달성했습니다.