英特爾透過Loihi 2、新款Lava軟體框架與新合作夥伴，推動神經型態運算發展

英特爾推出Loihi 2，為其第2代神經型態（neuromorphic）研究晶片，以及一款用於開發神經啟發應用程式的開放原始碼軟體框架Lava。展現英特爾在推動神經型態技術方面的不斷進步。

「Loihi 2和Lava凝聚數年來使用Loihi合作研究中的許多見解。我們的第二代晶片顯著地提升神經型態處理的速度、可程式化性以及容量，擴大在功耗和延遲均受限的智慧運算應用當中的使用範圍。我們正在將Lava開源，藉此滿足該領域對於軟體融合、基準測試和跨平台協作等需求，並加速我們商業化可行性之進展。」－Mike Davies，英特爾神經型態運算實驗室總監

神經型態運算汲取神經科學的見解，打造功能更像生物大腦的晶片，期望在廣泛的邊緣應用：從視覺、語音和手勢辨識，再到搜尋檢索、機器人學和受限最適化（constrained optimization）的問題上，於能源效率、運算速度和學習效率方面，提供數個量級的改善。

目前為止，英特爾及其合作夥伴所展示的應用包含機器人手臂、神經型態皮膚和嗅覺感知。

Loihi 2：這款研究晶片結合第1代研究晶片3年的使用經驗，並汲取英特爾製程技術和異步設計方法的進展。

• Loihi 2的進步讓架構支援新類別的神經啟發演算法和應用程式，並藉由每個晶片高達1百萬個的神經元件，同時提供最高達10倍快的運算速度¹、最高達15倍多的資源密度²。受惠於與英特爾技術開發部門的密切合作，Loihi 2已透過Intel 4製程試產版本製造，更突顯Intel 4製程的穩健與進展。Intel 4所使用的極紫外光（EUV）微影技術，相較過往製程技術簡化了佈線設計規則。這讓快速開發Loihi 2成為可能。
• Lava軟體框架解決神經型態研究社群對於通用軟體框架的需求。作為1個開放、模組化和可延伸的框架，Lava將讓研究人員和應用程式開發者，在一套通用的工具、方法和函式庫之上，建立並融合彼此的進展。Lava可在跨傳統和神經型態處理器的異質架構無縫運作，能夠跨平台執行並支援多種人工智慧、神經型態和機器人框架的交互運作性。開發者無需使用專門的神經型態硬體，即可開始打造神經型態應用程式，並可為Lava程式碼庫作出貢獻，包含將其移植到其它平台上運作。

洛色拉莫士國家實驗室助理研究員Gerd J. Kunde博士表示：「洛色拉莫士國家實驗室的研究人員一直在使用Loihi神經型態平台，研究量子和神經型態運算之間的權衡得失，以及在晶片上實作學習過程。這項研究顯示為解決困難的最佳化問題，脈衝式類神經網路（spiking neural network）和量子退火（quantum annealing）方法之間，一些令人為之振奮的等價關係。我們還證明了訓練類神經網路的基本組件，原本認為不可能在神經型態架構實作的反向傳播演算法，可以在Loihi上有效率地實現。我們團隊很高興能夠使用第2代Loihi 2晶片繼續這項研究。」

關鍵性突破：Loihi 2和Lava為研究人員開發和特徵化（characterize）新的神經啟發應用程式提供工具，用於即時處理、解決問題、適應和學習。亮點包括：

• 更快速、更通用的最佳化：Loihi 2具備更好的可程式化性，能夠支援更廣泛的困難最佳化（difficult optimization）問題，包含從邊緣到資料中心系統的即時最佳化、規劃和決策。
• 持續和關聯學習的新方法：Loihi 2改善進階學習方法的支援性，包含反向傳播的各種變體、深度學習的主力演算法。這擴展了適應和資料高效率學習（data efficient learning）演算法的範圍，可透過線上設定運作中的低功耗外型規格所支援。
• 由深度學習訓練的新穎類神經網路：Loihi 2內部完全可程式化的神經元模型和廣義脈衝訊息傳遞（generalized spike messaging），為使用深度學習所訓練的各種新款類神經網路敞開大門。與原本的Loihi運作標準深度網路相比，先期評估表明Loihi 2每次推理的操作次數減少超過60倍，且不會降低準確性³。
• 與現實世界的機器人系統、傳統處理器和新穎感測器的無縫整合：Loihi 2透過整合更快、更靈活和標準的輸入/輸出介面，解決Loihi的實用限制。Loihi 2將支援乙太網路介面、更廣泛地無縫整合以事件為基礎的視覺感測器，以及Loihi 2晶片更大的網狀網路。

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