英特尔研究院推出了Kapoho Point开发板，更新了Lava框架，并公布了新增的英特尔神经拟态研究社区支持项目。
通过去年发布的Loihi 2第二代研究芯片和开源Lava软件框架，英特尔研究院正在引领神经拟态计算的发展。作为英特尔神经拟态技术商业化目标的一部分，英特尔研究院正在向开发者提供新工具，以便将开发过程推进到下一阶段。例如，8芯片Loihi 2开发板Kapoho Point，就可以通过堆叠满足大规模工作负载的需求，并可实现与低延迟事件相机（event-based vision sensors）的直接互连。
Loihi 2是英特尔的第二代神经拟态研究芯片。它支持新型类脑算法和应用程序，提供更快的处理速度与更高的资源密度，同时提高能效。（图片来源：英特尔公司）
此外，英特尔研究院还更新了开源Lava框架，以支持可编程神经元、整型脉冲神经元、卷积网络和持续学习。从最新版Lava（v0.5）开始，与Loihi 1系统上的相同工作负载相比，这些新功能使Kapoho Point运行深度学习应用的速度提高了12 倍，能耗也降低了15倍1。 此外，英特尔还通过英特尔神经拟态研究社区（INRC）启动了八个由英特尔赞助的大学项目。
向社区成员交付下一代神经拟态系统
基于Loihi 2的开发板Kapoho Point是一个紧凑系统（compact system），非常适合从无人机到卫星和智能汽车的各种小尺寸设备和应用。Kapoho Point可以运行包含多达10亿个参数的AI模型，也能解决涵盖多达800万个变量的优化问题。与在CPU上运行的先进求解器相比，它把速度提高了10倍以上，能耗降低了1000倍。此外，还能通过堆叠多个开发板实现Kapoho Point的扩展，以解决更大规模的问题。
基于Loihi 2的开发板Kapoho Point是一个紧凑系统，非常适合从无人机到卫星和智能汽车的各种小尺寸设备和应用。（图片来源：英特尔公司）
美国空军研究实验室（AFRL）是研究社区中第一个启用Kapoho Point的成员，正在把它用于内部研究，涉及基于脉冲神经网络的学习以及需要实时优化的问题。数据处理与开发高级科学家Qing Wu博士表示：“由于美国空军研究实验室的任务是在空中和太空中进行的，这使得移动平台的空间、重量和功率预算（power budget）非常有限。对在这种环境中运行AI算法的需求而言，神经拟态计算技术提供了非常出色的计算解决方案。”
通过Lava软件框架，降低神经拟态开发的门槛
对开源、模块化且可扩展的Lava软件框架的更新包括面向Loihi 2功能集的一系列改进，例如可编程神经元、分级事件和持续学习。
英特尔研究院更新了开源Lava框架，以支持可编程神经元、整型脉冲神经元、卷积网络和持续学习。（图片来源：英特尔公司）
Lava软件框架可以在GitHub上免费下载。
神经拟态生态系统项目
英特尔神经拟态研究社区（INRC）已经启动了八个由英特尔支持的大学项目，包括乔治梅森大学、昆士兰科技大学、格拉茨技术大学、苏黎世大学 、布朗大学、宾夕法尼亚州立大学、滑铁卢大学和哥廷根大学。
研究项目包括自适应机器人定位、可用于脑机接口的无线仿生传感脉冲解码、神经拟态贝叶斯优化、听觉特征检测以及新型类脑架构和算法。
自2018年成立以来，英特尔神经拟态研究社区的成员数已增加到180多个，包括大学实验室、政府机构以及埃森哲、联想、罗技和梅赛德斯-奔驰等全球领先企业。
接下来，英特尔研究院将为开发人员不断提供新工具，让他们能更轻松地开发解决现实问题的应用，并继续支持社区研究。
了解更多信息，请访问：intel.com/neuromorphic。
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1Loihi 2的SDNN结果是基于2022年9月进行的Lava v0.5基准测试而得出的，当时在Loihi 2上作为一个Sigma-Delta神经网络执行了9层PilotNet DNN推理工作负载，对比了在Loihi 1上使用SNN频率编码执行的相同网络。从具有相同拓扑结构和相同8位参数数量的传统DNN执行方式中计算出的等价DNN运算数。参看Bojarski、Mariusz等人《面向自动驾驶汽车的端到端学习》。arXiv预印版论文arXiv:1604.07316 (2016)。
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