Intel vient de présenter Loihi 2, sa puce de recherche neuromorphique de deuxième génération, et Lava, un cadre logiciel open-source pour le développement d'applications neuro-inspirées, marquant ainsi les progrès continus d’Intel en matière de technologie neuromophique. Une puce de recherche de deuxième génération qui utilise le processus Intel 4 de pré-production et qui peut atteindre 1 million de neurones.
"Loihi 2 et Lava sont le fruit de plusieurs années de recherche collaborative sur Loihi. Notre puce de deuxième génération améliore considérablement la vitesse, la programmabilité et la connectivité du traitement neuromorphique, élargissant ainsi ses utilisations dans les applications informatiques intelligentes soumises à des contraintes de puissance et de latence. Nous ouvrons Lava pour répondre aux besoins de convergence logicielle, d'évaluation comparative et de collaboration multiplateforme dans ce domaine, et pour accélérer notre progression vers la viabilité commerciale." dixit Mike Davies, Directeur du Intel’s Neuromorphic Computing Lab.
L'informatique neuromorphique, qui s'inspire des neurosciences pour créer des puces dont le fonctionnement s'apparente davantage à celui du cerveau biologique, cherche à apporter des améliorations de plusieurs ordres de grandeur en matière d'efficacité énergétique, de vitesse de calcul et d'efficacité de l'apprentissage dans toute une série d'applications de pointe : de la reconnaissance visuelle, vocale et gestuelle à la recherche de données, en passant par la robotique et les problèmes d'optimisation sous contraintes.
Les applications dont Intel et ses partenaires ont fait la démonstration à ce jour incluent entre autres les bras robotiques, les peaux neuromorphes et la détection olfactive. La puce de recherche Loihi 2 intègre les enseignements tirés de trois années d'utilisation de la première génération de puce de recherche et tire parti des progrès réalisés par Intel en matière de technologie des processus et de méthodes de conception asynchrones. Les avancées de Loihi 2 permettent à l'architecture de prendre en charge de nouvelles classes d'algorithmes et d'applications neuro-inspirés, tout en offrant un traitement jusqu'à 10 fois plus rapide, une densité de ressources jusqu'à 15 fois supérieure avec jusqu'à 1 million de neurones par puce, et une meilleure efficacité énergétique. Bénéficiant de l’étroite collaboration avec le groupe de développement technologique d'Intel, Loihi 2 a été fabriqué avec une version de pré-production du processus Intel 4. L'utilisation de la lithographie à ultraviolets extrêmes (EUV) dans le procédé Intel 4 a simplifié les règles de conception de la disposition par rapport aux technologies de procédé antérieures. Cela a permis de développer rapidement Loihi 2.
Pour le cadre logiciel Lava, ce dernier répond au besoin d'un cadre logiciel commun dans la communauté de recherche neuromorphique. En tant que cadre ouvert, modulaire et extensible, Lava permettra aux chercheurs et aux développeurs d'applications de s'appuyer sur les progrès de chacun et de converger vers un ensemble commun d'outils, de méthodes et de bibliothèques. Lava fonctionne de manière transparente sur des architectures hétérogènes, qu'il s'agisse de processeurs conventionnels ou neuromorphes, ce qui permet une exécution multiplateforme et une interopérabilité avec divers cadres d'IA, de neuromorphes et de robotique. Les développeurs peuvent désormais commencer à créer des applications neuromorphes sans avoir accès à du matériel neuromorphe spécialisé et peuvent contribuer à la base de code de Lava, notamment en la portant sur d'autres plateformes.
Ainsi Loihi 2 améliore la prise en charge des méthodes d'apprentissage avancées, notamment les variantes de la rétropropagation, l'algorithme phare du deep learning. Cela élargit le champ des algorithmes d'apprentissage efficaces en matière d'adaptation et de données qui peuvent être pris en charge par des facteurs de forme à faible puissance fonctionnant dans des contextes en ligne. Les modèles de neurones entièrement programmables et la messagerie de pointes généralisée dans Loihi 2 ouvrent la porte à un large éventail de nouveaux modèles de réseaux neuronaux pouvant être entraînés par deep learning. Les premières évaluations suggèrent des réductions de plus de 2x moins d'opérations par inférence sur Loihi 2 par rapport aux réseaux profonds standards fonctionnant sur Loihi 1 sans perte de précision.
Loihi 2 répond à une limitation pratique de Loihi en incorporant des interfaces d'E/S plus rapides, plus flexibles et plus standard. Les puces Loihi 2 prendront en charge les interfaces Ethernet, l'intégration facilité avec une gamme plus large de capteurs de vision basés sur des événements, et des réseaux maillés plus importants de puces Loihi 2. Ainsi l'intégration transparente avec les systèmes robotiques du monde réel, les processeurs conventionnels et les nouveaux capteurs sera facilitée.
"Loihi 2 et Lava sont le fruit de plusieurs années de recherche collaborative sur Loihi. Notre puce de deuxième génération améliore considérablement la vitesse, la programmabilité et la connectivité du traitement neuromorphique, élargissant ainsi ses utilisations dans les applications informatiques intelligentes soumises à des contraintes de puissance et de latence. Nous ouvrons Lava pour répondre aux besoins de convergence logicielle, d'évaluation comparative et de collaboration multiplateforme dans ce domaine, et pour accélérer notre progression vers la viabilité commerciale." dixit Mike Davies, Directeur du Intel’s Neuromorphic Computing Lab.
L'informatique neuromorphique, qui s'inspire des neurosciences pour créer des puces dont le fonctionnement s'apparente davantage à celui du cerveau biologique, cherche à apporter des améliorations de plusieurs ordres de grandeur en matière d'efficacité énergétique, de vitesse de calcul et d'efficacité de l'apprentissage dans toute une série d'applications de pointe : de la reconnaissance visuelle, vocale et gestuelle à la recherche de données, en passant par la robotique et les problèmes d'optimisation sous contraintes.
Les applications dont Intel et ses partenaires ont fait la démonstration à ce jour incluent entre autres les bras robotiques, les peaux neuromorphes et la détection olfactive. La puce de recherche Loihi 2 intègre les enseignements tirés de trois années d'utilisation de la première génération de puce de recherche et tire parti des progrès réalisés par Intel en matière de technologie des processus et de méthodes de conception asynchrones. Les avancées de Loihi 2 permettent à l'architecture de prendre en charge de nouvelles classes d'algorithmes et d'applications neuro-inspirés, tout en offrant un traitement jusqu'à 10 fois plus rapide, une densité de ressources jusqu'à 15 fois supérieure avec jusqu'à 1 million de neurones par puce, et une meilleure efficacité énergétique. Bénéficiant de l’étroite collaboration avec le groupe de développement technologique d'Intel, Loihi 2 a été fabriqué avec une version de pré-production du processus Intel 4. L'utilisation de la lithographie à ultraviolets extrêmes (EUV) dans le procédé Intel 4 a simplifié les règles de conception de la disposition par rapport aux technologies de procédé antérieures. Cela a permis de développer rapidement Loihi 2.
Pour le cadre logiciel Lava, ce dernier répond au besoin d'un cadre logiciel commun dans la communauté de recherche neuromorphique. En tant que cadre ouvert, modulaire et extensible, Lava permettra aux chercheurs et aux développeurs d'applications de s'appuyer sur les progrès de chacun et de converger vers un ensemble commun d'outils, de méthodes et de bibliothèques. Lava fonctionne de manière transparente sur des architectures hétérogènes, qu'il s'agisse de processeurs conventionnels ou neuromorphes, ce qui permet une exécution multiplateforme et une interopérabilité avec divers cadres d'IA, de neuromorphes et de robotique. Les développeurs peuvent désormais commencer à créer des applications neuromorphes sans avoir accès à du matériel neuromorphe spécialisé et peuvent contribuer à la base de code de Lava, notamment en la portant sur d'autres plateformes.
Ainsi Loihi 2 améliore la prise en charge des méthodes d'apprentissage avancées, notamment les variantes de la rétropropagation, l'algorithme phare du deep learning. Cela élargit le champ des algorithmes d'apprentissage efficaces en matière d'adaptation et de données qui peuvent être pris en charge par des facteurs de forme à faible puissance fonctionnant dans des contextes en ligne. Les modèles de neurones entièrement programmables et la messagerie de pointes généralisée dans Loihi 2 ouvrent la porte à un large éventail de nouveaux modèles de réseaux neuronaux pouvant être entraînés par deep learning. Les premières évaluations suggèrent des réductions de plus de 2x moins d'opérations par inférence sur Loihi 2 par rapport aux réseaux profonds standards fonctionnant sur Loihi 1 sans perte de précision.
Loihi 2 répond à une limitation pratique de Loihi en incorporant des interfaces d'E/S plus rapides, plus flexibles et plus standard. Les puces Loihi 2 prendront en charge les interfaces Ethernet, l'intégration facilité avec une gamme plus large de capteurs de vision basés sur des événements, et des réseaux maillés plus importants de puces Loihi 2. Ainsi l'intégration transparente avec les systèmes robotiques du monde réel, les processeurs conventionnels et les nouveaux capteurs sera facilitée.
source : Intel
Marque : Intel
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Posté le 04 October 2021 à 15:18 par Aurélien Lagny
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