Intel; Loihi 2, Yeni Lava Yazılımı Geliştiriyor

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

Getirdiği Yenilikler: Bugün 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 yapılan birkaç yıllık ortak araştırmadan elde edilen içgörülerden faydalanıyor. İkinci nesil yongamız; nöromorfik işlemenin hızını, programlanabilirliğini ve kapasitesini önemli ölçüde geliştirerek, güç ve gecikme süresi kısıtlı akıllı bilgi işlem uygulamalarındaki kullanımlarını genişletiyor. Alandaki yazılım yakınsaması, kıyaslaması ve platformlar arası işbirliği ihtiyacını karşılamak ve ticari uygulanabilirliğe doğru ilerlememizi hızlandırmak için Lava'yı açık kaynak olarak kullanıyoruz."

- Intel Nöromorfik Bilgi İşlem Laboratuvarı Direktörü Mike Davies

Neden Önemli: Biyolojik beyine benzer bir şekilde çalışan yongalar yapmak için nörobilimdeki içgörülerden yararlanan nöromorfik bilgi işlem; görüntü, ses ve hareket tanımadan aramaya erişim, robotik ve kısıtlı optimizasyon sorunlarına kadar bir dizi uç uygulama arasındaki öğrenmenin verimliliği, enerji verimliliği ve hesaplama hızında büyük iyileştirmeler sağlayan komutlar vermeyi hedefliyor.

Intel ve ortaklarının bugüne kadar gösterdikleri uygulamalar arasında robotik kollar, nöromorfik ciltler ve koku algılama bulunuyor.

Loihi 2 Hakkında: Araştırma yongası, birinci nesil araştırma yongası ile üç yıllık 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 hızlı veri işleme1, 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, düzen tasarımını eski teknolojilere kıyasla basitleştirdi. Bu, Loihi 2'yi hızla geliştirmeyi olanaklı kıldı.

· Lava yazılım çerçevesi, nöromorfik araştırma topluluğunun ortak yazılım çerçevesi ihtiyacını karşılamaya çalışmaktadır. Açık, modüler ve kapsamlı bir çerçeve olan Lava, araştırmacılar ve uygulama geliştiricilerin birbirlerinin ilerlemesinden yararlanmasına ve geliştirdiklerini ortak bir dizi araç, yöntem ve kitaplıkta bir araya getirmesine olanak tanıyacak. Lava, geleneksel ve nöromorfik işlemciler arasında heterojen mimariler üzerinde sorunsuz bir şekilde çalışarak platformlar arası yürütme ve çeşitli yapay zekâ çerçeveleri, nöromofik ve robotik çerçevelerle birlikte çalışabilirlik sağlamaktadır. Geliştiriciler, özel 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 bilgi işlem arasındaki alışverişleri incelemek ve yonga üzerindeki öğrenme

süreçlerini uygulamak için Loihi nöromorfik platformunu kullanıyor," diyor ve şöyle ekliyor: "Bu araştırma, zor optimizasyon problemlerini çözmek için, artan nöral ağlar ile kuantumu kuvvetlendiren yaklaşımlar arasında birtakım heyecan verici denklikler olduğunu gösterdi. Ayrıca nöral ağların eğitilmesinde temel bir yapıtaşı olan ve daha önce nöromorfik mimarilerde uygulanamaz olduğuna inanılan geri yayılma algoritmasının Loihi üzerinde verimli bir şekilde gerçekleştirilebileceğini de gösterdik. Ekibimiz, bu araştırmaya ikinci nesil Loihi 2 yongayla devam etmek için sabırsızlanıyor."

Önemli Dönüm Noktaları Hakkında: Loihi 2 ve Lava; araştırmacıların gerçek zamanlı işleme, problem çözme, adaptasyon ve öğrenme için yeni nöro ilhamlı uygulamalar geliştirmesi ve karakterize etmesi için araçlar sağlıyor. Dikkat çeken önemli özellikleri arasında şunlar var:

· Daha hızlı 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.

· Sürekli ve ilişkisel öğrenmeye yönelik yeni yaklaşımlar: Loihi 2, derin öğrenmede en çok çalışan algoritma olan geri yayılmanın varyasyonları dahil ileri öğrenme yöntemleri için desteği geliştiriyor. Bu, çevrimiçi ortamlarda çalışan düşük güçlü form faktörleri ile desteklenebilecek adaptasyon 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 dizi 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 az işlem azalması olduğunu gösteriyor2.

· Gerçek dünyadaki robotik sistemler, geleneksel işlemciler ve yeni sensörlerle sorunsuz entegrasyon: Loihi 2; daha hızlı, daha esnek ve daha standart giriş/çıkış arabirimlerini bir araya getirerek Loihi'nin pratik sınırlamasını gidermeye çalışıyor. Loihi 2 yongaları; Ethernet arabirimlerini, daha geniş bir dizi olay tabanlı görüntü sensörleriyle tutkalsız entegrasyonu ve Loihi 2 yongalarının daha geniş örgü ağlarını destekleyecek.

 

Intel Nöromorfik Araştırma Topluluğu Hakkında: Intel Nöromorfik Araştırma Topluluğu (INRC); Ford, Georgia Institute of Technology, Southwest Research Institute (SwRI) ve Teledyne-FLIR gibi bu yılki yeni katılımcılarla neredeyse 150 üyeye ulaştı. Yeni ortaklar; nöromorfik bilgi işlemin gerçek dünyadaki ticari kullanımlarındaki ilerlemeleri sağlamak için Intel ile birlikte çalışan güçlü bir akademi, devlet ve endüstri ortakları topluluğuna katılıyor.

"Yeni Loihi 2 yongası ve Lava API gibi ilerlemeler, nöromorfik bilgi işlemde ileriye doğru atılan önemli bir adımı temsil ediyor," diye konuşan Accenture Labs baş araştırmacı biliminsanı ve sorumlu müdürü Edy Liongonsari şöyle ekliyor: "Yeni nesil nöromorfik mimari, Accenture Labs'ın geleceğin geliştirilmiş gerçeklik başlıkları ya da akıllı mobil robotlara güç katabilecek akıllı uç bilgi işlem için beyinden ilham alan bilgisayarlı görüntü algoritmaları konusundaki araştırması için hayati bir önem taşıyor. Bu yeni yonga, hiper boyutlu bilgi işlemi daha verimli hale getirecek özellikler sağlamasının yanında, daha gelişmiş yongada öğrenmeyi mümkün kılabilir. Lava ise geliştiricilere nöromorfik sistemler inşa etmek için daha basit ve daha akıcı bir arayüz sağlıyor."

Ticarileştirme Yolu Hakkında: Nöromorfik bilgi işlemi laboratuvar araştırmasından ticari olarak uygulanabilir teknolojiye taşımak, üç aşamalı bir çabadır. Nöromorfik donanımın algoritmik araştırma ve uygulama araştırmasının sonuçlarına yanıt olarak sürekli ve yinelemeli iyileştirmesini; geliştiricilerin farklı gruplardan en iyi algoritmik fikirleri kıyaslayabilmesi, entegre edebilmesi ve iyileştirebilmesi için ortak bir platformlar arası yazılım çerçevesinin geliştirilmesini ve kısa sürede iş için değer sunan ticari kullanım durumlarını keşfetmek üzere zengin ve verimli bir nöromorfik ekosistem inşa etmek için endüstri, akademi ve hükümetler arasında derin işbirliklerini gerektirmektedir.

Intel'in bugün yaptığı duyurular, bu alanların tümünü kapsıyor ve akıllı bilgi işlemede çığır açmak için bilgi işlemi temellerinden yeniden düşünmekle meşgul nöromorfik araştırmacıların genişleyen ekosistemine yeni araçlar sunuyor.

Sırada Ne Var: Intel şu anda INRC'nin üyelerine Neuromorphic Research bulutu üzerinden iki Loihi 2 tabanlı nöromorfik sistem sunuyor: Erken değerlendirme için tek yongalı bir sistem olan Oheo Gulch ve yakında piyasaya çıkacak olan sekiz yongalı bir sistem olan Kapoho Point. Lava Yazılım Çerçevesi, GitHub'dan ücretsiz olarak indirilebilir. Loihi 2 ve Lava'ya ilişkin bir sunum ve eğitimler, Ekim ayındaki Intel İnovasyon etkinliğinde yer alacak.

Daha Fazla İçerik: {0><}34{>Intel'de Nöromorfik Bilgi İşlem (Basın Kiti)

Notlar:

1 Loihi'de SNN oransal kodlamayla aynı ağda uygulanana kıyasla, Loihi 2'de bir sigma-delta nöral ağ olarak uygulanan PilotNet DNN çıkarım iş yükünün dokuz katmanlı bir varyantında Eylül 2021'de yapılan simülasyonlara dayanmaktadır. Her iki yonga için Lava performans modeli; Ubuntu sürüm 20.04.2 çalıştıran ana bilgisayar olarak Intel Xeon E5-2699 v3 CPU @ 2.30 GHz, 32GB RAM ile Nx SDK sürüm 1.0.0 kullanılarak silikon karakterizasyonuna dayanmaktadır. Loihi sonuçları, Nahuku-32 system ncl-ghrd-04 kullanmaktadır. Loihi 2 sonuçları, Oheo Gulch system ncl-og-04 kullanmaktadır. Sonuçlar farklılık gösterebilir.

2 1024'e kadar nöron destekleyen 0,41 mm2 Loihi çekirdek boyutuna kıyasla, 8192'ye kadar nöronu destekleyen 0,21 mm2 Loihi çekirdek boyutuna dayanmaktadır.

3 Yukarıda atıf yapılan dokuz katmanlı PilotNet DNN çıkarımı iş yükünüm ölçümlerine dayalı olarak, 20.250.023 sinaptik işlemle 0,0412 ortalama kare hatasına (MSE) ulaşan Loihi 1'deki oransal kodlu SNN'e kıyasla, 323.815 sinaptik işlemle 0,035 MSE'ye ulaşan Loihi 2'deki bir sigma-delta nöral ağ uygulamasıyla.