在DARPA 2019 年電子復興計劃峰會上，英特爾發布了“ Pohoiki Beach ”神經擬態系統，該系統主要由64 顆 Loihi 神經擬態芯片構成，集成了 1320 億個晶體管，總面積 3840 平方毫米，可處理深度學習任務，速度比CPU快1000倍，效率高10000倍，耗電量小100倍。

該系統致力于提升速度和效率，可以帶來數千萬倍量級的增長，主要應用于自動駕駛汽車、智能家居及網絡安全等領域。

將 800 萬個神經元塞進電腦系統

Pohoiki Beach系統由64塊Loihi芯片的800萬個所謂的神經元構成。

早在2017年9月，英特爾的首款神經擬態計算（類腦）芯片Loihi就被曝光，是一款模仿人類大腦的神經擬態芯片。所謂神經擬態計算，簡單來說就是通過數字電路來模擬人類大腦，而 Loihi 是一款具有自主學習能力的 AI 芯片。

Loihi的名字其實取自于夏威夷海底的一座不斷噴發的活火山，每一次噴發都會擴大夏威夷島的范圍，英特爾將芯片取名Loihi就是希望其能夠通過不斷的自我學習，可以提供更加強大的人工智能的能力。

英特爾的Loihi芯片采用了一種新穎的方式通過異步脈沖來計算，同時整合了計算和存儲，模仿了大腦根據環境的各種反饋來學習如何操作的運作方式，可以利用數據來學習并做出推斷，隨著時間的推移也會變得更加的智能，并且不需要以傳統方式來進行訓練。

目前 Loihi 芯片已經發展到第五代，每一個 Loihi 芯片采用 14nm 工藝制造，集成 21 億個晶體管、13 萬個神經元和 1.3 億個突觸，跟傳統的處理器相比，Loihi 的速度提高了 1000 倍，運算效率能提升 10000 倍。

Loihi芯片被安裝在Pohoiki Beach系統的“Nahuku”板上。每個Pohoiki Beach系統有多個Nahuku板，每個Nahuku板上有8到32塊Loihi芯片。該系統的Nahuku板可以與Intel的Arria 10 FPGA開發人員工具包接合使用。

Loihi芯片在提升算力的同時還能降低功耗。“通過我們的實時深度學習基準測試證明，英特爾Loihi芯片比傳統CPU功耗低109倍，比專用物聯網計算硬件功耗低5倍。”《Applied Brain Research》雜志CEO兼滑鐵盧大學教授Chris Eliasmith說，“更棒的是，當我們將網絡規模擴大到50倍時，Loihi保持了實時性能結果，只多消耗30%的電力，而專用物聯網硬件則多消耗500%的電力，且不再是實時的。”

真正的目標是自動駕駛、物聯網

英特爾的研究人員已經將由 Loihi 芯片組成的Pohoiki Beach系統用于模擬皮膚的觸覺和控制義肢等任務，而這套系統未來真正的目標，是應用在自動駕駛、物聯網等涉及深度學習的場景。

Pohoiki Beach系統擅長神經元類任務，包括稀疏編碼、路徑規劃和同步定位、以及映射（SLAM）等。舉例來說，Pohoiki Beach系統可以使某些假肢更具有適應性，能夠使追蹤運動物體的攝像機更有能動力，還可以為一個icub機器人的電子皮膚提供觸覺輸入，以及可以實現桌面足球的自動化操作等等。

目前，Pohoiki系統已被多家機構在不同領域中完成測試。據稱，Pohoiki系統在應用中絲毫不遜于GPU/CPU，但耗電量要低得多。這個特性對于“自動駕駛汽車”等應用來說尤為重要。

“我們對Loihi芯片驅動的網絡進行了基準測試，發現它和流行的CPU驅動的移動映射機器人準確度相近，在即時定位和地圖構建上水平差不多。但是，Loihi-run網絡的耗電量要比后者小100倍！”羅格斯大學的Konstantinos Michmizos教授介紹。

計劃在今年年底突破 1 億個神經元

在完成 800 萬個數字神經元的 Pohoiki Beach 系統之后，英特爾計劃在今年年底能夠突破 1 億個神經元，這將接近一個小型哺乳動物大腦的水平。

不過這距離人腦由約 860 億個神經元組成，還有很遠的距離。但這在摩爾定律逐漸失效的芯片領域，已經是十分大的突破。

在未來的生活中，越來越逼近人腦的神經擬態芯片所帶來的改變，或許將不亞于 5G 和人工智能。