Intel stellt neue KI-Chips 1,000-mal schneller vor als ihre aktuellen
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Pohoiki Beach, Intels brandneuer neuromorpher KI-Chip, enthält 64 Prozessoren und ahmt die Lernfähigkeit und Energieeffizienz des menschlichen Gehirns nach.
Professor Jeff Lichtman beginnt seine Kurse, indem er seinen Studenten eine Frage darüber stellt, wie viel wir kollektiv über das menschliche Gehirn wissen. Wenn sich alles, was wir über das Gehirn wissen müssen, über eine Meile erstreckt, wie viel von dieser Meile haben wir dann schon zurückgelegt? Während die Antworten natürlich variieren, glaubt Professor Lichtman, dass die richtige Antwort drei Zoll beträgt.
Trotz unseres Mangels an konkretem Wissen über das Organ, das alles, was wir denken und fühlen, diktiert, rast die künstliche Intelligenz auf den Tag zu, an dem sie das menschliche Gehirn überholt. Wir haben bereits künstliche neuronale Netze, die genauso funktionieren wie unsere eigenen Neuronen. KI-Chips voller Prozessoren können versuchen, die Lernfähigkeit eines Menschen nachzubilden, und die Technologie ist für alle Arten von KI-Anwendungen beliebt.
Intels neues Pohoiki-Strand Das System kann Daten bis zu 1,000-mal schneller verarbeiten als Allzweck-CPUs und -GPUs und verbraucht dabei weniger Strom. Forscher nutzen die Technologie derzeit, um die Leistung von Prothesen zu verbessern, damit sie sich an unebenen Boden anpassen und sogar präzisere Karten erstellen können, als autonome Fahrzeuge jemals verwendet haben.
Laut Rich Uhlig, Managing Director von Intel Labs, „ist Pohoiki Beach [ein] spezialisiertes System zur Lösung komplexer, rechenintensiver Probleme.“
Was ist ein neuromorphes System?
Die ersten Halbleiterchips konnten jeweils zwei Transistoren aufnehmen. Bereits in den 1970er Jahren, als sich komplexe Halbleiter entwickelten, begann die Very-Large-Scale-Integration (VLSI). Dies war der Prozess des Aufbaus einer integrierten Schaltung (IC) durch die Kombination von Millionen von Transistoren zu einem Chip.
Schneller Vorlauf in die 1980er Jahre, als neuromorphes Rechnen geprägt wurde, um die Verwendung von VLSI-Systemen zu beschreiben, die elektronische Schaltungen enthalten, um neurobiologische Architekturen zu replizieren. Die Intel 4004 CPU von 1971 enthielt 2,300 Transistoren: 45 Jahre später war die Qualcomm Snapdragon 835 3 Milliarden enthalten. Der im iPhone X verwendete Apple A11 Bionic Chip hat 4.3 Milliarden Transistoren.
Dies ist Neuland für Computer: Neuromorphic Engineering stützt sich auf eine völlig andere Struktur als die Computer, die wir kennen.
Nur ein Loihi-Chip hat 2 Milliarden Transistoren und das Pohoiki Beach-System besteht aus 64 Loihi-Chips. Ein Chip hat auch 8.3 Millionen Neuronen – Transistoren unterscheiden sich von Neuronen; Sie übertragen Informationen auf eine Weise, die biologischen Prozessen des Gehirns viel ähnlicher ist als herkömmliches Silizium – und 130 Millionen Synapsen. Der Loihi-Chip verwendet ein asynchrones Spiking Neural Network (SNN), um adaptive selbstmodifizierende, ereignisgesteuerte Berechnungen zu implementieren. Dies wiederum implementiert Lernen und Inferenz mit hoher Effizienz.
Der große Unterschied zwischen neuromorphen Prozessoren und den Prozessoren, die in Ihrem Computer verwendet werden, besteht darin, dass erstere Daten eher analog als digital verarbeiten. Genau wie Gehirnsynapsen variieren sie die Intensität dieser Signale, anstatt sie binär zu senden.
Dies ist ein ähnliches Konzept wie beim Quantencomputing, bei dem ein Bit sowohl eins als auch null sein kann.
Wie wichtig ist das neue Chipsystem von Intel?
Intel hat behauptet, dass es ein noch größeres Design mit dem Codenamen Pohoiki Springs veröffentlichen wird, das „ein beispielloses Maß an Leistung und Effizienz für hochskalierte neuromorphe Arbeitslasten“ bieten wird.
Obwohl die neuromorphe Zeitachse bis in die Zeit zurückreicht, als Fackeln in Mode waren, wissen wir immer noch nicht genau, ob neuromorphe Chips für die Massenproduktion geeignet sind. Dies ist Neuland für Computer: Neuromorphic Engineering stützt sich auf eine völlig andere Struktur als die Computer, die wir kennen.
Loihis SNN ahmt das Verhalten des Gehirns nach und das bringt uns dem Verständnis der Funktionsweise des Gehirns ein wenig näher; vielleicht einen Bruchteil eines Zolls näher nach Professor Lichtmans Berechnung.
Der Loihi-Chip ist für viele besonders beeindruckend, da er im Vergleich zu einer GPU einen 109-mal geringeren Stromverbrauch aufweist. Wenn ein Netzwerk auf das 50-fache skaliert wird, behält der Chip Echtzeitleistungsergebnisse mit nur 30 % mehr Leistung bei. Zum Vergleich: IoT-Hardware verbraucht 500 % mehr Strom.
Neuromorphe Systeme sind nur der Beginn einer völlig neuen Welt für Computer: eine, in der Experten vorgeschlagen haben, dass wir Maschinen mit einer solchen Leistung schließlich Persönlichkeit verleihen könnten, wenn diese Maschinen unserer neuronalen Kapazität wirklich gleich werden.
Pohoiki Beach ist ein weiterer Schritt nach vorne für die neuromorphe Technologie. Es wird erwartet, dass Intel bis Ende 100 2019 Millionen Neuronen simulieren kann.
