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來源：半導(dǎo)體行業(yè)觀察 Loihi，這個(gè)名字可能在普通消費(fèi)者的耳中并不熟悉，但對(duì)于半導(dǎo)體領(lǐng)域來說，卻并不陌生。神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算是一種借鑒神經(jīng)科學(xué)研究的全新計(jì)算方法，通過存算一體和高細(xì)粒度的并行計(jì)算，大幅減少了數(shù)據(jù)傳輸。而Loihi芯片正是英特爾神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算芯片的代表。 回顧英特爾的神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算之路：2017年，英特爾研究院推出了一款神經(jīng)擬態(tài)芯片Loihi 1，2020年推出基于Loihi 1的Pohoiki Springs。2021年英特爾研究院推出了第二代Loihi芯片，而就在前不久，英特爾首發(fā)大型神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)Hala Point，基于Loihi 2，神經(jīng)元數(shù)量達(dá)到11.5億。 
Hala Point在主流AI工作負(fù)載上展現(xiàn)了出色的計(jì)算效率。研究顯示，在運(yùn)行傳統(tǒng)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，該系統(tǒng)能夠每秒完成多達(dá)2萬萬億次（20 petaops）運(yùn)算，8位運(yùn)算能效比達(dá)到了15 TOPS/W，相當(dāng)于甚至超過了基于GPU和CPU的架構(gòu)。 無論是從研究、系統(tǒng)到應(yīng)用的各個(gè)角度，Loihi項(xiàng)目持續(xù)向前推進(jìn)，展現(xiàn)出了令人鼓舞的發(fā)展態(tài)勢。 Hala Point：英特爾迄今為止最先進(jìn)的神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng) 關(guān)于神經(jīng)擬態(tài)類芯片，想必大家都會(huì)覺得很神秘。近日，英特爾研究院副總裁、英特爾中國研究院院長宋繼強(qiáng)在一次媒體溝通會(huì)上，詳細(xì)解釋了Loihi芯片背后的技術(shù)原理以及最新的研究進(jìn)展。 宋繼強(qiáng)指出，Loihi芯片的主要特點(diǎn)在于，它內(nèi)部蘊(yùn)含著一個(gè)最小的計(jì)算單元，這個(gè)單元模擬了生物大腦神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和運(yùn)作方式。Loihi芯片中可能包含多個(gè)這樣的單元，每一個(gè)最小的計(jì)算單元就是由計(jì)算邏輯和對(duì)應(yīng)的存儲(chǔ)構(gòu)成的，所以它是一個(gè)存算一體化的芯片。 因此，Loihi內(nèi)部確實(shí)包含了承載神經(jīng)元胞體能力的組織，具備計(jì)算和存儲(chǔ)邏輯，并模擬了神經(jīng)元的輸入輸出過程。簡單來說，神經(jīng)元的輸入通過軸突實(shí)現(xiàn)，而輸出則通過樹突完成。神經(jīng)元胞體的樹突能夠連接到其他神經(jīng)元的軸突，形成一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，從而實(shí)現(xiàn)神經(jīng)元之間的相互連接。 Loihi 1芯片所采用的是英特爾14納米的制程，2020年發(fā)布的基于Loihi 1芯片的Pohoiki Springs，大約是5U的規(guī)模，含有768個(gè)Loihi 1代的芯片。Pohoiki Springs系統(tǒng)里有接近1億個(gè)神經(jīng)元。作為對(duì)比，人腦共有860億個(gè)神經(jīng)元，也就是說，Pohoiki Springs相當(dāng)于1/800大腦的神經(jīng)元。 最新發(fā)布的Hala Point，尺寸比原來的Pohoiki Springs稍大一些，從5U增加到了6U，這個(gè)增幅并不大，但是在神經(jīng)元數(shù)量上，卻實(shí)現(xiàn)了11倍的增長，從1億增加到了11.5億。從尺寸來講，這個(gè)系統(tǒng)與烤箱或者是行李箱尺寸相當(dāng)，它的神經(jīng)元規(guī)模已經(jīng)達(dá)到人腦的1/80了。也就是說80個(gè)Hala Point堆在一起，就相當(dāng)于人腦規(guī)模的神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算集群。 此外，Hala Point芯片升級(jí)為Loihi 2，Hala Point內(nèi)部共有1152個(gè)Loihi 2的芯片，此外還包括140544個(gè)神經(jīng)處理內(nèi)核，2304個(gè)x86內(nèi)核，用于調(diào)度和配置任務(wù)。相較于Loihi一代，在密度、計(jì)算能力、速度以及互連特性等方面都實(shí)現(xiàn)了顯著提升。Loihi 2采用的是Intel 4制程技術(shù)，從英特爾14納米制程節(jié)點(diǎn)升級(jí)至Intel 4，光是制程上，就使得芯片內(nèi)部的晶體管密度和能效比都得到了顯著提升。 了解神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算 神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算系統(tǒng)的最大優(yōu)勢的具有非常高的能效比，比如，最新的Hala Point神經(jīng)擬態(tài)如此大規(guī)模的系統(tǒng)集群功耗僅為15TOP/S，這主要主要源于兩個(gè)方面： 首先，它實(shí)現(xiàn)了存算一體化，因此避免了傳統(tǒng)的核內(nèi)外架構(gòu)在處理大量數(shù)據(jù)傳輸時(shí)的能量損耗。 其次，它采用了異步電路設(shè)計(jì)，摒棄了中央時(shí)鐘。宋院長進(jìn)一步指出，神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算沒有同步時(shí)鐘概念，就像我們?nèi)四X，不是以一個(gè)很高的頻率在工作，要不然就會(huì) “燒腦”了。雖然這可能有些難以理解，因?yàn)橄馛PU、GPU或一些ASIC設(shè)計(jì)都是有一個(gè)同步的時(shí)鐘來驅(qū)動(dòng)的。一旦時(shí)鐘啟動(dòng)，所有電路、內(nèi)存等都在運(yùn)行，耗電量很大，雖然可以根據(jù)情況進(jìn)行一些選通，但大部分電路仍在耗電。然而，神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算系統(tǒng)采用的是異步事件驅(qū)動(dòng)方式，即只有當(dāng)事件走過特定路徑時(shí)，該路徑才耗電，而其他路徑則處于休眠狀態(tài)。 盡管擁有如此龐大的集群，但神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算系統(tǒng)在工作時(shí)只進(jìn)行少量局部并行計(jì)算，而且突觸之間的連接并非硬線連接，而是動(dòng)態(tài)的消息隊(duì)列式連接。這一設(shè)計(jì)既充分利用了突觸的規(guī)模，又避免了占用總線連接，而是通過高效的消息傳輸隊(duì)列來實(shí)現(xiàn)，從而以非常有效的方式消耗能量。 從所適用的應(yīng)用上來看，神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算適合做的事情是對(duì)整體的能耗有要求，同時(shí)這個(gè)應(yīng)用又對(duì)實(shí)時(shí)性要求很高，從輸入到輸出的一個(gè)延遲是有限制的。 對(duì)于當(dāng)前的計(jì)算處理，尤其是處理AI工作負(fù)載時(shí)，如果采用神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算，那么能源利用將非常高效。神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算系統(tǒng)能夠?qū)⒋蟛糠帜芰坑糜趯?shí)際計(jì)算或數(shù)據(jù)更新，而不是浪費(fèi)在數(shù)據(jù)傳輸上。現(xiàn)在許多人工智能大型模型或其他處理任務(wù)的能耗主要用于數(shù)據(jù)傳輸，即將數(shù)據(jù)從一個(gè)地方傳輸?shù)搅硪粋�(gè)地方進(jìn)行處理，因此其中約一半的能耗用于非有效的計(jì)算上。 再比如，“在某些專用的數(shù)據(jù)中心，如果說它在做大規(guī)模的優(yōu)化任務(wù)，做這種物流調(diào)度，用神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)會(huì)有比較大規(guī)模的降低。”宋院長指出。 神經(jīng)擬態(tài)的可塑性就體現(xiàn)在它里面每個(gè)神經(jīng)元和它所謂的突觸連接都是可配置的。當(dāng)你有一個(gè)初始的模型放進(jìn)去之后，在它學(xué)習(xí)的時(shí)候，還可以去改神經(jīng)元里一些可配置的部分，讓它跟著你訓(xùn)練的這些樣本做一些相應(yīng)的調(diào)整。這是為什么我們從Loihi一代就開始講，它是一個(gè)可以持續(xù)片上學(xué)習(xí)的硬件，而不是說我訓(xùn)練好一個(gè)模型放上去之后，它就只能按照這個(gè)參數(shù)去做推理，這個(gè)是有差別的。因?yàn)樗嵩谏窠?jīng)元級(jí)別下有可配置的地方，包括突觸之間到底是粗還是細(xì)，還是把它斷掉，這個(gè)都是可以配置的。 英特爾的神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算未來之路 在推進(jìn)神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算方面，據(jù)宋院長的介紹，英特爾研究院的策略是三管齊下。首先，在硬件方面，持續(xù)推進(jìn)架構(gòu)的優(yōu)化和創(chuàng)新，同時(shí)配合工藝制程的迭代，以獲得更大規(guī)模和更優(yōu)能效比的成果。這種設(shè)計(jì)直接受益于制程節(jié)點(diǎn)的提升，當(dāng)前使用的是Intel 4制程，而未來可能還會(huì)有Intel 3、Intel 18A等更先進(jìn)的制程，這將進(jìn)一步推動(dòng)神經(jīng)元規(guī)模的增長，有望實(shí)現(xiàn)翻番甚至更多的提升。 第二個(gè)策略是要把軟件打磨得更好。隨著時(shí)間的推移，自從2021年開始構(gòu)建軟件堆棧以來，應(yīng)用場景發(fā)生了許多變化，包括人工智能框架。從最初處理視覺和感知類應(yīng)用，到現(xiàn)在需要運(yùn)行更大規(guī)模的模型等，需求日益增加。因此，我們致力于與科研生態(tài)和當(dāng)前應(yīng)用進(jìn)行對(duì)接，不斷改進(jìn)軟件部分。 第三個(gè)策略是繼續(xù)在INRC這樣的全球合作社區(qū)中開展各種應(yīng)用。我們期待在某些領(lǐng)域迅速實(shí)現(xiàn)規(guī)模化應(yīng)用。盡管我們的芯片已經(jīng)接近商業(yè)化水平，但在找到大規(guī)模商用產(chǎn)品之前，我們將繼續(xù)將其作為研究院的實(shí)驗(yàn)型芯片，而非商業(yè)產(chǎn)品。 結(jié)語 總的來說，Loihi項(xiàng)目的成功標(biāo)志著神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算技術(shù)的成熟與發(fā)展。英特爾將繼續(xù)在硬件、軟件和生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)方面不斷投入，并期待在更多領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算的規(guī)模化應(yīng)用。我們也期待神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算能夠在有朝一日找到合適的應(yīng)用場景，真正發(fā)揮出其價(jià)值。 |
