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Intel第二代神经拟态芯片Loihi2发布及详情

日期:2022年06月16日

       毫无疑问, 它将是未来二十年甚至更长时间的技术前沿。随着软件算法和应用的结合, 硬件芯片的计算能力将变得越来越重要。
       另一方面, 神经形态芯片代表了框架下的类脑芯片。近日, 第二代神经形态芯片2发布, 采用4工艺, 集成100万个神经元。
        , 通过芯片模拟人的神经甚至大脑, 一直是科学家们的梦想。现在, 这个梦想正在逐步​​实现。近日, 第二代神经拟态芯片2发布。第一代4工艺大致相当于台积电4, 面积小到可以放在指尖上, 却集成了多达100万个神经元, 是上一代的8倍。性能也提高了 10 倍。同时, 发布了用于开发受神经启发的应用程序的开源软件框架, 标志着先进神经形态技术的不断进步。 2018年1月, 第一款能够自主学习的神经形态芯片发布。与人脑一样, 它可以通过脉冲或尖峰传递信息, 自动调节突触强度, 并通过环境中的各种反馈信息进行自主学习。 , 给出指示。基于14个进程, 核心面积为60平方毫米, 包括128个神经形态核心, 3个低功耗86核心, 集成128万个神经元, 128亿个突触, 每个神经元有24个可变状态。
        2采用第一代研究芯片集成了过去三年的丰富成果,

并充分利用了先进制造工艺、异步时钟设计模式的进步。它使用 4 流程节点的预生产版本,

实践证明进展顺利, 加入极紫外光刻技术可以简化版图设计规则, 同时芯片面积也只有31平方毫米, 能效更高。集成 230 亿个晶体管、128 个神经形态内核(每个内核缓存从 208 个减少到 192 个)、6 个低功耗 86 个内核和 10 个接口, 以简化与旧系统的集成。 2 的新架构支持新的受神经启发的算法和应用, 每个芯片拥有多达 100 万个神经元、12 亿个突触, 最多可分配 1096 个可变状态, 从而提供高达上一代 10 倍的处理速度.它还支持三因素学习规则和出色的突触互连压缩比, 更快的内部数据交换, 以及支持与内部突触相同类型的压缩比的片外接口, 可用于跨多个物理芯片扩展芯片Mesh网络。 2 将不会公开发售, 但将继续针对神经形态研究社区, 并将构建一个八芯片系统。责任编辑:

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