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[转贴] 神经拟态计算和深度学习软件有何不同?对话英特尔中国研究院院长宋继强

Tan KW
Publish date: Mon, 13 Apr 2020, 12:53 PM
Tan KW
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芯东西(ID:aichip001)
文 | 心缘

芯东西4月10日消息,上周四,2020英特尔中国年度媒体纷享会在线上举行,全方位分享英特尔的战略进展、技术布局和产业生态,宣布今年将推出五款10nm产品,明年推出7nm产品。

会后,英特尔中国研究院院长宋继强、英特尔数据平台事业部兼网络平台事业部高级总监杜唯扬、英特尔子公司Mobileye中国区总经理童立丰接受芯东西等媒体的采访。

宋继强谈及与神经拟态芯片适配的软件问题,以及英特尔神经拟态研究社区的准入条件,杜唯扬介绍了英特尔在短期和中长期的5G建设规划,童立丰则重点回顾了英特尔自动驾驶业务Mobileye的成绩单,称EyeQ系列芯片的累计出货量已逾5400万。

一、神经拟态芯片需搭配新的软件工具

在2020英特尔中国年度媒体纷享会上,英特尔中国研究院院长宋继强介绍了英特尔对未来计算的研究和布局。从新型计算的角度来看,他认为量子计算和神经拟态计算将是非常重要的新兴计算方式。

面向神经拟态计算,英特发布了Loihi新型计算架构,可以模拟人脑神经元连接构建的连接方式,将计算和存储融合,并考虑到时间序列,采用“异步脉冲”方式进行计算。

神经拟态计算和深度学习软件有何不同?对话英特尔中国研究院院长宋继强

在神经拟态芯片提供的底层硬件基础上,有两类事情可做。

第一类模型设计不变,把现有深度神经网络移植到神经拟态芯片上,它和传统处理器一样需要大量的数据,只是运行网络的功耗更低。

第二类则涉及模型设计和算法基础原理的改变。模型设计首先需要用非深度学习的方式去做,现在配合神经拟态计算比较常用的就是脉冲神经网络(SNN)。

SNN充分考虑了时间序列上的差异,在设计该网络时,会模仿一些生物感知和处理的节奏。比如英特尔近期发布的基于神经拟态芯片Loihi的嗅觉系统,其网络构造系统借鉴了人类嗅觉系统的结构设计。

这是全新的模型设计,它不像深度学习那样需要大量数据、大量参数来达到一个稳定的状态。 

宋继强强调,它未必会颠覆原来深度学习方法,因为深度学习在基于图像的识别、分类、检测等应用中已经非常有效。对于有些不能靠大数据量进行人为标注和训练的应用,则适合让脉冲神经网络去设计新的算法,在Loihi系统上实验。

由于机理不同,传统计算架构的软件开发工具就没法用了。英特尔已经向英特尔神经拟态研究社区(INRC)成员开放了适用于Loihi的软件堆栈,方便开发者利用Loihi硬件的特性来构建自己的系统。

二、英特尔神经拟态研究社区的准入门槛

迄今已经有90家组织加入英特尔神经拟态研究社区(INRC)中。英特尔与社区合作伙伴在基于Loihi系统的模型和算法方面做了很多前沿的探索。

当芯东西问道INRC是否有准入条件,宋继强介绍说,对于想申请加入INRC的机构,英特尔并没有对应用或机构种类加以限制,但有一个基础的判断准则

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INRC的成员构成非常广泛,既有科研机构、大学、创业公司,也有世界500强的大公司,对于公司的背景没有什么特殊的要求。

不过是否接受成员申请还有一个判断依据,就是能不能提出一个比较可行的研究计划、想用它来做什么。

“这是一个需要较多知识才能使用的一个硬件平台,如果直接开放出去让所有计算机专业的硕士生或者研究生都能用,目前来讲还达不到定点突破的效果。”宋继强说。

因此,英特尔设置了一道小机制,机构在申请加入INRC时,需要提交一个研究计划,英特尔研究其研究计划后,如果发现比较有可行性,并且其手头的资源、数据足以支持研究计划,那么就可以加入INRC。

三、Mobileye累计芯片出货量逾5400

英特尔子公司Mobileye中国区总经理童立丰回顾了过去一年Mobileye的的业务进展。

ADAS方面,绝大部分的主流供应商都是Mobileye的客户,Mobileye也正在给全球绝大部分的车厂提供解决方案。而根据前年CES上公布的数据,绝大部分在E-NCAP拿到五星的车型也都有Mobileye技术支持。

从L0到L2+,2019年Mobileye全年出货1750万颗EyeQ系列芯片,截至2019年底,累计芯片出货量已逾5400万,为全球超过5000万辆汽车的行车安全保驾护航,Mobileye的高清地图技术已覆盖到全球超过3亿公里的道路,相当于地球到太阳的往返距离。

通过这些数据,可以看到在L2+及以下级别,Mobileye在整个市场的占有率情况。

神经拟态计算和深度学习软件有何不同?对话英特尔中国研究院院长宋继强

童立丰认为,因为Mobileye是基于芯片及摄像头传感器的提供商,未来随着产量的提升,边际效应也会使得其成本越来越低。

Mobileye一直在考虑如何快速推动技术落地,并且能够分阶段的进行量产、商用化。此前英特尔通过多个摄像头传感器的融合,达到类似于激光雷达的效果,从硬件成本的角度来看,这个方案相对激光雷达更优。

“现在的自动驾驶科技圈里,大家都喜欢发布新技术”,童立丰说,“但是Mobileye与合作伙伴带来的新技术都是高度成熟且可量产的,相信很快就会带来一些新的不同的东西。”

四、短期支持5G基站建设,长期推进边缘计算成形

英特尔数据平台事业部兼网络平台事业部高级总监杜唯扬从5G技术推进方面,系统介绍了英特尔短期和中长期的合作规划。

展望下半年,国内5G的基础设施会加快,5G的基站部署后, 5G的覆盖就能够起来。

在国内,英特尔的5G基础设施分成几个部分的合作:在产业合作方面,提供5G设备,支持产业来提供解决方案。英特尔也在全力配合和支持移动、联通、电信的设备搭建。

在短期的合作中,英特尔会全力支持5G基站以及核心网。在中长期的合作中,英特尔会着力推进5G UPF开放、边缘计算搭建

短期内,从英特尔2月份发布的产品,可以看到英特尔在不同的设备厂商平台上进行部署。

中长期的合作有更新的进展,比如中国移动最近在上个月发布了5G开放UPF的解决方案,旨在将5G的UPF做的更标准化,其中英特尔是主要的合作伙伴。另外英特尔和中国联通合作近期也针对边缘计算解决方案做了一些发布。

当整个产业有了5G的基础设施、基站部署后,下一步就是往边缘计算去靠,英特尔从现在这个时间点就开始筹备接下来1-3年的事情。

接下来就是边缘计算,搭建边缘计算要成立一个产业链,能够供给IaaS、PaaS,这不是一朝一夕就能完成的事情,需要一段的时间推动起来。现在整个解决方案逐渐成形,下一步将加速在不同垂直行业能更有效的利用5G技术。

结语:技术的终极价值是服务于人

在不到1小时的采访中,我们的话题既有离落地还有距离的神经拟态芯片,也覆盖了方兴未艾的自动驾驶和5G建设。

从英特尔这三类业务的推进过程中,我们可以发现一个共通之处,即在新技术的研发与市场化的考量齐头并进,无论是当下还是未来的技术,研究重心都是以技术为起点,通过应用落地解决实际的问题,最终使个人、企业及社会受益。

 

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