Pohoiki Springs則是擴展Loihi架構的下一步，可用于評估解決AI問題以及一系列計算難題的潛力，與當今最先進的傳統計算機相比，擁有超級并行性和異步信號傳輸能力，可以在明顯降低功耗的同時
Intel在神經擬態前沿研究上不斷取得重大突破。日前，Intel Loihi神經擬態研究芯片擁有了“嗅覺”，只需單一樣本就可以學會識別每一種氣味，識別準確率極其出色，效率是傳統深度學習方案的3000倍以上。
今天，Intel又宣布，迄今規模最大、性能最強的最新神經擬態研究系統“Pohoiki Springs”已準備就緒，可提供1億個神經元的計算能力，這套基于云的系統可解決更大規模、更復雜的問題。
1億個神經元是什么概念?一只瓢蟲的大腦約有25-50萬個神經元，蟑螂大腦約有100萬個，斑馬魚大腦約有1000萬個，1億個神經元則相當于一個小型哺乳動物大腦的規模。
Pohoiki Springs是一個數據中心機架式系統，在一個5臺標準服務器大小的機箱中，集成了多達768塊Loihi神經擬態研究芯片，規模比以往擴展了750倍以上，同時功耗不到500瓦。
Intel Loihi處理器的設計思路來源于人腦，能用比傳統處理器快1000倍的速度、高10000倍的效率，處理特定要求的工作負載。
Pohoiki Springs則是擴展Loihi架構的下一步，可用于評估解決AI問題以及一系列計算難題的潛力，與當今最先進的傳統計算機相比，擁有超級并行性和異步信號傳輸能力，可以在明顯降低功耗的同時顯著提升性能。
Intel強調，這是在向支持更大、更復雜的神經擬態工作負載的道路上邁出的重要一步，為需要實時、動態的數據處理新方法的自主、互聯的未來奠定了基礎。
不過，Pohoiki Springs等神經擬態系統仍處于研究階段，其設計目的也并非取代傳統的計算系統，而是為研究人員提供一個工具，開發和表征新的神經啟發算法，用于實時處理、問題解決、適應和學習。
在自然界中，即使是一些最小的生物也能解決極為困難的計算問題，比如很多昆蟲大腦的神經元數目遠低于100萬個，但它們卻能實時視覺跟蹤物體、導航和躲避障礙物。
同樣，Intel最小的神經擬態系統Kapoho Bay由兩個具有262000個神經元的Loihi芯片組成，支持各種實時邊緣工作負載，而且多才多藝：實時識別手勢、使用新型人造皮膚閱讀盲文、使用習得的視覺地標確定方向、學習新的氣味模式。
更驚人的是，所有這些功能都只需要消耗數十毫瓦的電能。
迄今為止，這些小規模示例都顯示了出極好的可擴展性，而在運行更大規模的問題時，Loihi比傳統解決方案更加快速高效，這模仿了自然界中從昆蟲大腦到人類大腦的可擴展性。
神經擬態計算小科普：
傳統的CPU和GPU等通用處理器特別擅長人類難以完成的任務，如高精度的數學計算，但隨著技術的作用和應用范圍都在不斷擴大，從自動化到人工智能，以及其他更多領域，越來越要求計算機的操作模式趨向于人類，以便實時處理非結構化和有噪聲的數據，并不斷地適應變化。
為應對這一挑戰，新的專用架構應運而生。
神經擬態計算是對計算機架構自下而上的徹底顛覆，其目標是應用神經科學的最新見解，來創造作用方式更類似于人腦的芯片而非傳統計算機的芯片。
而神經擬態系統，在硬件層面上復制了神經元組織、通信和學習方式。
Intel認為，Loihi和未來的神經擬態處理器將定義一種新的可編程計算模式，可滿足世界對普及型智能設備日益增長的需求。
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