英特尔今天对外公布了有关Pohoiki Springs神经形态计算系统的详细信息。
据了解，Pohoiki Springs系统采用多达1亿个人工神经元来执行处理任务。
目前神经形态技术仍处于试验阶段，可通过模仿大脑处理信息的方式加快计算。英特尔和该领域的其他参与者期望这项技术最终在处理人工智能和机器学习工作负载方面的性能要高于传统服务器。
Pohoiki Springs让英特尔朝着这个目标又买进了一步。
Pohoiki Springs系统有1亿个神经元，体积约为5台标准服务器，功耗300瓦，有768颗Loihi神经形态芯片。
其中，Loihi芯片采用14纳米设计，20亿多个晶体管组成130000个人工神经元，这些神经元又构成了124个核心，这些核心在4个附加控制核心辅助下协调操作。
神经形态芯片与其他AI优化处理器相比，运行深度学习工作负载的方式是不一样的。
英特尔芯片上的人造神经元就像有机神经元一样紧密相连，以相对简单的脉冲传输数据。脉冲信号是一种非常有效的信息传递方式，这让Loihi芯片解决某些问题的速度比普通处理器快1万倍，功耗降低1万倍。
神经形态芯片还有另一个显著优点：常规处理器是把处理过的信息保存在单独的内存中，而Loihi的内存却是直接位于人工神经元和突触中，使数据能够更快地传输到需要的位置。
Pohoiki Springs支持768个板载Loihi单元，这代表了英特尔在可扩展性方面实现了一个重要里程碑（此前英特尔最大的神经形态系统只支持68个芯片）。
英特尔将通过云端为90个正在开发神经形态硬件算法的学术团体和企业提供Pohoiki Springs。
在新闻发布会上，英特尔神经形态计算实验室主任Mike Davies称，算法和软件是该技术实现商业化的一大挑战。
他说，Loihi芯片将首先用于边缘处理场景，例如对来自摄像头和自动驾驶汽车传感器的数据进行实时分析。
英特尔希望随着时间的推移，半导体制造技术的进步将能使Loihi体系结构进一步缩小，从而使其可用于提及更小的移动设备和便携式计算机。
英特尔不仅开发了大型神经形态系统（例如Pohoiki Springs），还有小型系统，主要是因为英特尔对边缘处理的关注。
本周，英特尔公布了最新研究成果：成功训练Loihi芯片使其可根据气味识别出10种有害化学物质的气味。
与此同时，英特尔也致力于确保长期竞争力，此前英特尔以20亿美元的价格收购了数据中心AI加速技术公司Habana Labs，英特尔还开发了量子计算芯片和优化这些芯片的技术（例如Horse Ridge低温控制系统）。
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