Intel Nöromorfiği Geliştiriyor – CHIP Online

İkinci nesil araştırma yongası, ön üretim Intel 4 üretim sürecini kullanıyor, geliştirici inovasyonunu ve ticarileştirme yolunu hızlandırmak için açık yazılım çerçevesi ile 1 milyon nörona genişliyor.

Getirmiş olduğu Yenilikler: Intel; ikinci nesil nöromorfik araştırma yongası Loihi 2’yi ve nöro ilhamlı uygulamalar geliştirmek için açık kaynaklı bir yazılım çerçevesi olan Lava’yı tanıttı.Tanıtımları, Intel’in nöromorfik teknolojiyi geliştirmede süregelen ilerlemesine işaret ediyor.

“Loihi 2 ve Lava, Loihi kullanılarak meydana getirilen birkaç senelik ortak araştırmadan elde edilmiş içgörülerden faydalanıyor. İkinci nesil yongamız; nöromorfik işlemenin hızını, programlanabilirliğini ve kapasitesini mühim seviyede geliştirerek, güç ve gecikme süresi kısıtlı akıllı informasyon işlem uygulamalarındaki kullanımlarını genişletiyor. Alandaki yazılım yakınsaması, kıyaslaması ve platformlar arası ortaklaşa iş ihtiyacını karşılamak ve ticari uygulanabilirliğe doğru ilerlememizi hızlandırmak için Lava’yı açık kaynak olarak kullanıyoruz.”

• – Intel Nöromorfik Informasyon İşlem Laboratuvarı Direktörü Mike Davies

Niçin Mühim: Biyolojik beyine benzer bir halde çalışan yongalar yapmak için nörobilimdeki içgörülerden yararlanan nöromorfik informasyon işlem; görüntü, ses ve hareket tanımadan aramaya erişim, robotik ve kısıtlı optimizasyon problemlerine kadar bir takım uç uygulama arasındaki öğrenmenin verimliliği, enerji verimliliği ve hesaplama hızında büyük iyileştirmeler elde eden komutlar vermeyi hedefliyor.

Intel ve ortaklarının bugüne dek gösterdikleri uygulamalar içinde robotik kollar, nöromorfik ciltler ve koku idrak etme bulunuyor.

Loihi 2 Hakkında: Araştırma yongası, birinci nesil araştırma yongası ile üç senelik kullanımdan öğrenilenleri bir araya getiriyor ve Intel’in üretim süreci teknolojisi ve eşzamanlı olmayan tasarım yöntemlerindeki ilerlemeden yararlanmaktadır.

• Loihi 2’deki ilerlemeler; mimarinin yonga başına 1 milyona kadar nöron ile 10 kata kadar daha süratli veri işleme[1], 15 kata kadar daha yüksek kaynak yoğunluğu ve daha iyi enerji verimliliği sağlarken, yeni nöron ilhamlı algoritmalar ve uygulamalar sınıflarını desteklemesine olanak tanımaktadır. Intel’in Teknoloji Geliştirme Grubu’yla yakın işbirliğinden yararlanan Loihi 2; Intel 4’ün sağlığı ve ilerlemesini vurgulayan Intel 4’ün bir ön üretim versiyonuyla üretildi. Intel 4’teki aşırı kızılötesi (EUV) litografi kullanımı, seviye tasarımını eski teknolojilere kıyasla basitleştirdi. Bu, Loihi 2’yi hızla geliştirmeyi olanaklı kıldı.

• Lava yazılım çerçevesi, nöromorfik araştırma topluluğunun ortak yazılım çerçevesi ihtiyacını karşılamaya iş yapmaktadır. Açık, modüler ve kapsamlı bir çerçeve olan Lava, araştırmacılar ve uygulama geliştiricilerin birbirlerinin ilerlemesinden yararlanmasına ve geliştirdiklerini ortak bir takım vasıta, yöntem ve kitaplıkta bir araya getirmesine olanak tanıyacak. Lava, geleneksel ve nöromorfik işlemciler içinde ayrışık mimariler üstünde sorunsuz bir halde emek harcayarak platformlar arası yürütme ve çeşitli suni zekâ çerçeveleri, nöromofik ve robotik çerçevelerle beraber çalışabilirlik sağlamaktadır. Geliştiriciler, hususi nöromorfik donanımlara erişim olmaksızın nöromorfik uygulamalar geliştirmeye başlayabilir ve başka platformlarda çalışacak şekilde taşımak dahil Lava kod tabanına katkıda bulunabilir.

Los Alamos Ulusal Laboratuvarı’ndan kadrolu biliminsanı Dr. Gerd J. Kunde, “Los Alamos Ulusal Laboratuvarı’ndaki araştırmacılar, kuantum ile nöromorfik informasyon işlem arasındaki alışverişleri incelemek ve yonga üstündeki öğrenme süreçlerini uygulamak için Loihi nöromorfik platformunu kullanıyor,” diyor ve şu şekilde ekliyor: “Bu araştırma, zor optimizasyon sorunlarını çözmek için, artan nöral ağlar ile kuantumu kuvvetlendiren yaklaşımlar içinde bazı coşku verici denklikler bulunduğunu gösterdi. Ek olarak nöral ağların eğitilmesinde temel bir yapıtaşı olan ve daha ilkin nöromorfik mimarilerde uygulanamaz olduğuna inanılan geri yayılma algoritmasının Loihi üstünde verimli bir halde gerçekleştirilebileceğini de gösterdik. Ekibimiz, bu araştırmaya ikinci nesil Loihi 2 yongayla devam etmek için sabırsızlanıyor.”

Mühim Dönüm Noktaları Hakkında: Loihi 2 ve Lava; araştırmacıların gerçek zamanlı işleme, sorun çözme, uyarlama ve öğrenme için yeni nöro ilhamlı uygulamalar geliştirmesi ve karakterize etmesi için araçlar sağlıyor.Dikkat çeken mühim özellikleri içinde şunlar var:

• Daha süratli ve daha genel optimizasyon:Loihi 2’nin daha iyi programlanabilirliği; uçtan veri merkezi sistemlerine gerçek zamanlı optimizasyon, planlama ve karar verme dahil birçok zor optimizasyon probleminin desteklenmesine olanak tanıyacak.
• Devamlı ve ilişkisel öğrenmeye yönelik yeni yaklaşımlar:Loihi 2, derin öğrenmede en oldukça çalışan algoritma olan geri yayılmanın varyasyonları dahil ileri öğrenme şekilleri için desteği geliştiriyor.Bu, çevrimiçi ortamlarda çalışan düşük kuvvetli biçim faktörleri ile desteklenebilecek uyarlama ve veri açısından verimli öğrenme algoritmalarının kapsamını genişletiyor.
• Derin öğrenme ile eğitilebilen yeni nöral ağlar:Loihi 2’deki tam olarak programlanabilir nöron modelleri ve genelleştirilmiş ani mesajlaşma, derin öğrenme ile eğitilebilen geniş bir takım yeni nöral ağ modellerinin kapısını aralıyor.Erken değerlendirmeler, orijinal Loihi’de çalışan standart derin ağlara kıyasla, Loihi 2’de doğruluk kaybı olmaksızın çıkarım başına 60 kat daha azca işlem azalması bulunduğunu gösteriyor[2].
• Gerçek dünyadaki robotik sistemler, geleneksel işlemciler ve yeni sensörlerle sorunsuz entegrasyon: Loihi 2; daha süratli, daha esnek ve daha standart giriş/çıkış arabirimlerini bir araya getirerek Loihi’nin ergonomik sınırlamasını gidermeye çalışıyor. Loihi 2 yongaları; Ethernet arabirimlerini, daha geniş bir takım vaka tabanlı görüntü sensörleriyle tutkalsız entegrasyonu ve Loihi 2 yongalarının daha geniş örgü ağlarını destekleyecek.