26日， Intel對外表示， 他們已經開發出了一款代號為Loihi的晶片， 值得注意的是， 與傳統晶片不同， Loihi不是基於電腦的架構， 而是使用一種稱為“人造腦”的技術， 以人腦為模型。
據瞭解， Loihi測試晶片包括類比大腦基本機制的數位電路， 它有1024個人造神經元， 和1.3億個可能的突觸連接。 該神經元晶片模型從神經元的溝通和學習中吸取靈感， 使用可以根據時機進行調製的尖峰和塑膠突觸， 以説明電腦根據模式和協調自行組織和作出決策。
此外， Loihi測試晶片可以實現片上學習， 也就是整個學習的訓練和推理過程都將在單個晶片上完成，
通過使用Loihi晶片， 理論上可以加速機器學習， 同時將功耗要求降低到現有晶片的千分之一。 與其他典型的刺激神經網路相比， 該晶片的操作速度提高了100萬次;在解決MNIST數位識別問題時給定準確度的條件下， 與卷積神經網路和深度學習神經網路的技術相比， Loihi測試晶片在相同任務中使用的資源要少得多。
對於該晶片， Intel表示：“該晶片的自學習能力具有巨大的潛力， 可以改善汽車和工業應用以及個性化機器人， 即任何可以在非結構化環境中受益于自主操作和持續學習的應用程式。 ”
對於Loihi， Intel計畫在2018年上半年將該晶片提供給專注于人工智慧的大學和研究機構，
不過， 雖然神經形態處理器具有理論上的優勢， 但晶片在實驗室外尚未發揮真正的效果。 此前， IBM也開發了一種稱為“TrueNorth”的神經元晶片， 具有4096個處理器， 模擬大約2.56億個突觸。
然而， Facebook的深度學習專家Yann LeCun表示， 該類型晶片不容易使用NeuFlow卷積模型來執行圖像識別等任務。 英特爾也承認， 其神經元晶片對於某些類型的深度學習模型將不會有很好的運行效果。
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