Intel Loihi 2, il chip neuromorfico che imita il cervello si migliora

Intel Loihi 2, il chip neuromorfico che imita il cervello si migliora

Intel ha annunciato Loihi 2, chip neuromorfico di seconda generazione che si ispira al funzionamento dei cervelli biologici. Loihi 2 è realizzato con processo Intel 4, conta fino a 1 milione di neuroni ed è accompagnato da un framework software rinnovato che ne accelererà il percorso verso la commercializzazione.

di pubblicata il , alle 17:01 nel canale Processori
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Intel ha annunciato Loihi 2, nuova versione del chip di ricerca che si ispira al cervello umano per applicarne i principi alle architetture informatiche. Inoltre, l'azienda statunitense ha annunciato il framework software open-source Lava che permette ai ricercatori di sfruttare la nuova generazione del chip.

Nel corso di una conference call, il direttore del Neuromorphic Computing Lab, Mike Davies, ci ha aggiornato su quanto appreso con la prima generazione del chip Loihi, introducendoci alle novità di Loihi 2 ma ribadendo in modo netto che siamo ancora nella fase di ricerca, ben lontani dalla commercializzazione del chip.

"Loihi 2 e Lava raccolgono quanto appreso in diversi anni di ricerca collaborativa usando Loihi. Il nostro chip di seconda generazione migliora notevolmente la velocità, la programmabilità e la capacità dell'elaborazione neuromorfica, ampliandone l'utilizzo nelle applicazioni di calcolo intelligente con limiti di potenza e latenza. Rendiamo open source Lava per rispondere alla necessità di convergenza software, test e collaborazione multipiattaforma e per accelerare i nostri progressi verso la disponibilità commerciale", ha affermato Davies.

Perché Intel è interessata al "neuromorphic computing"?

La domanda ha una risposta molto semplice, il cervello - che sia umano o animale - non ha rivali nell'efficienza con cui svolge le proprie operazioni e nella capacità di adattarsi ai cambiamenti rapidamente. La tecnologia di calcolo più avanzata, anche tenendo conto di IA e deep learning, è ben lontana dalle capacità e dalla malleabilità del cervello.

Per darci un'idea, Intel ha confrontato il cervello della calopsitta (un piccolo pappagallo) e un drone autonomo. Il cervello dell'uccellino consuma 50 mW e pesa 2,2 grammi, ma ciononostante può muoversi e apprendere dall'ambiente circostante volando a 35 km/h, ma non solo: può imparare a pronunciare parole e interagire con i contenitori per bere, ad esempio. Ha insomma una plasticità e capacità di adattamento rapida che i chip convenzionali non dimostrano.

I droni autonomi attuali, seppur molto progrediti negli ultimi anni, hanno un SoC (CPU/GPU) che consuma 18.000 mW e pesa 40 grammi, ma devono essere pre-allenati per volare a circa 10 km/h tra oggetti e forme note, non sono in grado di imparare nulla né di adattarsi all'ambiente circostante all'istante.

Mike Davies afferma che sebbene il deep learning sia una tecnologia fantastica per risolvere problemi sempre più grandi e complessi, c'è un problema: fa aumentare anche i costi complessivi, richiedendo sempre più potenza di calcolo e dati, superando di gran lunga quanto sono in grado di offrire architetture e processi produttivi. Insomma, architetture e tecnologie tradizionali non sono nella "traiettoria" per chiudere il gap con la natura.

Deep learning e intelligenza biologica agiscono su due piani differenti, con modalità diverse, quindi se ci si vuole avvicinare alle capacità e all'efficienza dei cervelli biologici bisogna cambiare approccio. Ed è qui che entrano in gioco Loihi e il calcolo neuromorfico.

Neuromorphic Computing, un'architettura tutta nuova

Il primo elemento fondamentale che caratterizza un chip neuromorfico è l'integrazione completa di memoria e unità di elaborazione, non ci sono chip separati, DRAM o cache gerarchiche, ogni unità di calcolo ha una memoria e questa è accessibile a tutte le unità del chip.

La codifica e il processo dell'informazione avvengono asincronicamente in modo altamente sparso. In questa architettura tutto avviene in modo simile al cervello, in cui ci sono impulsi chiamati spike che veicolano l'informazione tra milioni / miliardi di neuroni, mentre l'attivazione sparsa mantiene il tasso di attività basso garantendo un'operatività efficiente.

Sono gli eventi a innescare l'attività del chip, e questa avviene in modo dinamico a differenza delle architetture tradizionali dove tutto è sostanzialmente previsto a monte, il percorso delle informazioni e come arrivare al risultato finale. Negli ultimi tre anni e mezzo, lavorando con ricercatori di svariati campi e istituti, Intel ha cercato di appurare la bontà dell'architettura neuromorfica, cercando di comprendere dove è più utile e i vantaggi rispetto ai progetti tradizionali.

Ad esempio, Intel Loihi si è dimostrato il 50% più veloce di una GPU nella gestione adattiva di un braccio robotico, il tutto consumando 40 volte meno, anche se forse questo è persino l'esempio meno esaltante. Intel ha inoltre appreso delle lezioni sui limiti hardware di Loihi, ambiti da migliorare per portare il calcolo neuromorfico a un nuovo livello.

Loihi 2, il nuovo chip neuromorfico di Intel

Prodotto con il processo in pre-produzione Intel 4 (ex 7 nanometri EUV) che ha permesso di dimezzarne le dimensioni (da 60 mm2 a 31 mm2, con un numero di transistor che sale a 2,3 miliardi), Loihi 2 è il risultato di quanto imparato negli ultimi anni di sperimentazione con Loihi 1. "Ogni circuito è stato riprogettato da zero", ha spiegato Mike Davies, anche se l'architettura di alto livello è rimasta la stessa.

Abbiamo quindi 128 core neuronali con una quantità di memoria simile alla generazione precedente, ma il chip è totalmente programmabile e per questo è tra 2 e 10 più veloce. Ad aiutare in questo l'inclusione di un numero di neuroni 8 volte maggiore rispetto a Loihi 1: si passa da 130 mila a un massimo di 1 milione per chip.

Raddoppia invece il numero di processori embedded per core, da 3 a 6. "Questi processori sono programmati in codice C o Python ed eseguono molti compiti essenziali relativi alla codifica e decodifica dei dati attraverso il dominio neuromorfico, così come la gestione e le operazioni di pulizia. Il numero maggiore di core aiuta a impedire che queste attività convenzionali facciano da collo di bottiglia alle prestazioni complessive delle applicazioni, come occasionalmente si verificava a Loihi", sottolinea Intel.

Loihi 2 è il cuore di due nuovi sistemi accessibili ai ricercatori chiamati Oheo Gulch e Kapoho Point. Il primo è un sistema a singolo chip, mentre il secondo contiene 8 chip Loihi 2 e offre un'interfaccia Ethernet per un'integrazione più semplice all'interno di architetture tradizionali.

Anche il software vuole la sua parte: arriva il framework Lava

Intel si è resa conto che insieme alla parte architetturale era necessario creare una parte software altrettanto all'altezza per permettere alla comunità di sfruttare l'hardware al meglio delle proprie potenzialità. Per farlo non è possibile usare / adattare i framework attuali e per questo Intel aveva realizzato Nx SDK, che tuttavia non si è dimostrato all'altezza delle richieste della comunità. Oggi Intel introduce il framework open source Lava (disponibile su GitHub), una nuova soluzione che punta a soddisfare tutte le richieste di chi si avvicina ai chip Loihi e al mondo del calcolo neuromorfico.

"Trattandosi di un framework aperto, modulare ed estensibile, Lava consentirà a ricercatori e sviluppatori di applicazioni di basarsi sui reciproci progressi e di convergere su un insieme comune di strumenti, metodi e librerie. Lava funziona senza problemi su architetture eterogenee, processori convenzionali e neuromorfici, consentendo l'esecuzione multipiattaforma e l'interoperabilità con una varietà di framework di intelligenza artificiale, neuromorfici e robotici. Gli sviluppatori possono iniziare a creare applicazioni neuromorfiche senza aver accesso all'hardware neuromorfico specializzato e possono contribuire al codice di base di Lava e farne il porting su altre piattaforme", sottolinea Intel.

Chip neuromorfico, quando diventerà un prodotto commerciale?

Intel è molto chiara quando parla di Loihi: si tratta di un progetto di ricerca e, oggi come oggi, non ha nemmeno preso in considerazione un orizzonte commerciale. Detto questo, Mike Davies prevede che i primi impieghi commerciali saranno probabilmente "specializzati", quindi funzionalità mirate e non un'architettura general purpose. Si parla, ad esempio, di integrazione nelle CPU Intel tradizionali per gestire alcune funzioni in modo più efficiente. Potrebbe poi essere usato come coprocessore e, in un futuro ancora tutto da scrivere, finire nei datacenter e nei supercomputer.

Il cammino è ancora molto lungo, ma Intel sembra avere le idee chiare e l'approccio giusto, ovvero quello di sperimentare e lavorare con la comunità (Intel Neuromorphic Research Community) raccogliere feedback, senza darsi tempistiche rigide per l'arrivo sul mercato, sbagliando magari tempi e modi: Loihi, prima o poi, diventerà qualcosa di importante, in una forma o un'altra, ma per ora Intel continua a lavorare a fari spenti.

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