Recherche neuromorphique : Intel passe à 100 millions de neurones

Intel fait évoluer son système de recherche neuromorphique pour passer à 100 millions de neurones

Intel a annoncé la disponibilité de Pohoiki Springs, son dernier et plus puissant système de recherche neuromorphique fournissant la capacité de calcul de 100 millions de neurones. Ce système basé sur le cloud sera mis à disposition des membres de la communauté de recherche neuromorphique d’Intel (INRC), qui pourront ainsi étendre leurs travaux sur le neuromorphisme pour résoudre des problèmes de plus en plus vastes et complexes.

Pohoiki Springs multiplie par plus de 750 fois les capacités de notre puce de recherche neuromorphique Loihi, tout en fonctionnant à un niveau de puissance inférieur à 500 watts. Ce système permet à nos partenaires de recherche d’explorer les moyens d’accélérer les charges de travail qui sont aujourd’hui lentes sur des architectures classiques, notamment les systèmes de calcul haute performance (HPC)”, a déclaré Mike Davies, directeur du laboratoire d’informatique neuromorphique d’Intel

Système informatique neuromorphique

Pohoiki Springs est un système de centre de données monté en rack. Il s’agit du plus grand système informatique neuromorphique développé par Intel à ce jour. Il intègre 768 puces de recherche neuromorphiques Loihi dans un châssis de la taille de cinq serveurs standard.

Les processeurs Loihi s’inspirent du cerveau humain. Comme le cerveau, Loihi peut traiter certaines charges de travail exigeantes jusqu’à 1 000 fois plus vite et 10 000 fois plus efficacement que les processeurs classiques. Pohoiki Springs est la prochaine étape dans la mise à l’échelle de cette architecture pour évaluer son potentiel à résoudre non seulement les problèmes d’IA, mais aussi un large éventail de problèmes informatiques difficiles à calculer. Les chercheurs d’Intel pensent que le parallélisme extrême et la signalisation asynchrone des systèmes neuromorphes pourraient permettre des gains de performance importants, à des niveaux de puissance considérablement réduits par rapport aux ordinateurs conventionnels les plus avancés disponibles sur le marché.

Opportunité d’évolution

Dans le milieu naturel, même les organismes vivants les plus petits peuvent résoudre des problèmes de calcul remarquablement difficiles. De nombreux insectes, par exemple, peuvent suivre visuellement des objets, naviguer et éviter des obstacles en temps réel, même si leur cerveau compte bien moins d’un million de neurones.

De même, le plus petit système neuromorphique d’Intel, Kapoho Bay, comprend deux puces Loihi avec 262 000 neurones et supporte une variété de charges de travail de pointe en temps réel. Les chercheurs d’Intel et du INRC ont démontré la capacité de Loihi à reconnaître des gestes en temps réel, à lire le braille grâce à une nouvelle peau artificielle, à s’orienter à l’aide de repères visuels mémorisés, et à apprendre de nouveaux schémas d’odeurs – tout en consommant uniquement quelques dizaines de milliwatts d’énergie. Ces exemples à petite échelle ont jusqu’à présent montré une excellente extensibilité, les problèmes plus importants se déroulant plus rapidement et plus efficacement sur Loihi par rapport aux solutions conventionnelles. Cela reflète l’extensibilité des cerveaux que l’on trouve dans la nature, allant des insectes aux cerveaux humains.

100 millions de neurones

Avec 100 millions de neurones, Pohoiki Springs augmente la capacité neuronale de Loihi à la taille du cerveau d’un petit mammifère, une étape majeure sur la voie d’un soutien à des projets de travail neuromorphiques beaucoup plus important et sophistiqué. Le système pose les bases d’un avenir autonome et connecté, qui nécessitera de nouvelles approches du traitement dynamique des données en temps réel.

Utilisation : Les systèmes neuromorphes d’Intel, tels que Pohoiki Springs, sont encore en phase de recherche et ne sont pas destinés à remplacer les systèmes informatiques classiques. Ils fournissent plutôt un outil permettant aux chercheurs de développer et de caractériser de nouveaux algorithmes d’inspiration neurologique pour le traitement en temps réel, la résolution de problèmes, l’adaptation et l’apprentissage.

Les membres de l’INRC pourront accéder à Pohoiki Springs et y créeront des applications via le cloud, en utilisant le SDK Nx d’Intel et des composants logiciels développés par la communauté.

Voici quelques exemples d’algorithmes prometteurs et hautement évolutifs développés pour Loihi :

  • Satisfaction des contraintes : Les problèmes de satisfaction des contraintes sont présents partout dans le monde réel, du jeu de Sudoku à la planification des horaires des compagnies aériennes, en passant par la planification de la livraison des colis. Ils nécessitent l’évaluation d’un grand nombre de solutions potentielles pour identifier celle ou celles qui satisfont des contraintes spécifiques. Loihi peut accélérer ces problèmes en explorant en parallèle et à grande vitesse de nombreuses solutions différentes.
  • Recherche de graphiques et de modèles : Chaque jour, des personnes recherchent des structures de données basées sur des graphiques pour trouver des chemins optimaux et des modèles y correspondant étroitement, par exemple pour obtenir des informations de direction ou pour reconnaître des visages. Loihi a démontré sa capacité à identifier rapidement les chemins les plus courts dans les graphiques, et à effectuer des recherches approximatives d’images.
  • Problèmes d’optimisation : Les architectures neuromorphes peuvent être programmées afin que leur comportement dynamique dans le temps optimise mathématiquement des objectifs spécifiques. Ce comportement peut être appliqué pour résoudre des problèmes d’optimisation du monde réel, tels que la maximisation de la bande passante d’un canal de communication sans fil, ou l’allocation d’un portefeuille d’actions pour minimiser le risque à un taux de rendement cible.

A propos de l’informatique neuromorphique

Les processeurs traditionnels à usage général, comme les CPU et les GPU, sont particulièrement compétents pour les tâches compliquées pour l’homme, comme les calculs mathématiques de haute précision. Mais le rôle et les applications de la technologie se développent. De l’automatisation à l’IA et même au-delà, il est de plus en plus nécessaire que les ordinateurs fonctionnent davantage comme des humains, en traitant des données non structurées et parasites en temps réel, tout en s’adaptant au changement. Ce défi motive la création de nouvelles architectures spécialisées.

L’informatique neuromorphique est une refonte complète de l’architecture des ordinateurs à partir de la base. L’objectif est d’appliquer les dernières découvertes des neurosciences pour créer des puces qui fonctionnent moins comme les ordinateurs traditionnels, et plus comme le cerveau humain. Les systèmes neuromorphes reproduisent la façon dont les neurones sont organisés, communiquent et apprennent au niveau matériel. Selon Intel, Loihi et les futurs processeurs neuromorphes définiront un nouveau modèle d’informatique programmable pour répondre à la demande croissante de dispositifs intelligents et omniprésents dans le monde.

Share: