新的神经形态芯片与AI(人工智能)加速器具有一些相似之处,而AI加速器也处于领先地位。两者都针对神经网络处理,并且据说比CPU具有更高的处理效率和更高的电源效率。
但是,共同点到此为止。该神经形态芯片是为构建SNN(尖峰神经网络)而设计的,其结构与传统计算机有根本的不同。随着新的应用和技术的不断涌现,预测神经形态芯片市场的未来可能为时过早。
EE Times问高性能AI加速器的制造商:“神经形态芯片和AI加速器芯片是完美的补充吗?”最大的问题是,“这样的计算范式将来会相互竞争吗?”
英特尔的观点
英特尔似乎并不这么认为。该公司正在神经形态计算领域开发“ Loihi”芯片。作为AI加速器,它具有用于数据中心的各种各样的CPU,并且通过收购AI加速器制造商Habana Labs在这两个领域中都发挥了领导作用。
英特尔实验室神经形态计算主管迈克·戴维斯说:“神经形态计算似乎根本无法与包括Habana Labs产品在内的现有AI加速器相提并论。”它只是在某些领域有用。”
正在开发用于深度学习的现有AI加速器。深度学习使用大量数据来训练大型网络,这需要巨大的I / O和内存带宽。
戴维斯说:“神经形态模型的不同之处在于它处理单个数据样本。一旦真实世界的数据到达芯片,它就可以即时,即时地以最小的延迟和最小的消耗进行处理。它是用电能加工的。”
关于AI加速器,法国Kalray的首席执行官Eric Baissus表示:“我们必须说在我们的MPPA(大规模并行处理器阵列)架构与一些新兴的神经形态方法之间。有一些相似之处。”
“神经形态计算真的很有趣。这种新的思维方式与我们的视觉非常相似。大脑使用各种功能来同时执行自己的计算并将它们一点一点地整合起来。但这与我们开发架构的方式非常相似。”
Kalray的最新芯片Coolidge可用作数据中心和汽车应用程序的AI加速。Coolidge并非纯粹的AI加速器,但MPPA适用于AI加速,可在边缘计算中广泛使用。Kalray在2020年国际消费电子展(2020年1月7日至10日,美国内华达州拉斯维加斯)上演示柯立芝用例。
“我们有信心将来会出现有趣的神经形态产品。我们不认为我们的技术是不好的,因为它与这种方法非常相似。市场的规模是如此之大,以至于针对不同类型的架构的应用将会出现。”