英特尔推出神经拟态处理器“Loihi”和 49-QuBit 量子芯片“Tangle Lake”

• 英特尔推出神经拟态 49 量子位超导量子处理器（代号 Tangle Lake）。 
• Neuromorphic（代号 Loihi）是一种受大脑功能启发的新计算方法，这将使机器学习更加有效。 
• 英特尔的路线图表明他们可以在 5-7 年内实现 1,000 量子位系统。   

英特尔在 2018 年消费电子展 (CES) 上发布了两项重大公告，有望帮助客户解决传统计算机无法解决的问题。 英特尔首席执行官 Brian Krzanich 展示了两款处理器 - 一款推进量子计算，而另一款则处理神经形态计算。

他展示了神经形态计算处理器的进展，这是一款代号为“Loihi”的自学习芯片，可以模仿大脑的基本操作，从而使机器学习更加高效。

另一款处理器是49量子位超导量子测试芯片，代号“Tangle Lake”。如果您不认识，它是以阿拉斯加的一系列湖泊命名的，这意味着量子处理器需要极冷的温度才能发挥作用。

英特尔正试图通过新的专用架构来推动计算性能呈指数增长的需求。我们来详细阐述一下这两种架构以及相关研究。

Loihi – 模仿大脑的处理器

英特尔首席执行官展示了该公司在神经形态计算方面所做的研究，这是一种受大脑功能启发的新计算方法。为了使人工智能和机器学习更加高效，Loihi 将训练和推理合并在单个处理器上。

就像动物/人类的大脑一样，Loihi 将神经元连接在一起，并改变神经元之间的连接。 Loihi 为您提供的是开发网络、输入数据的能力，然后它会在您继续和学习时改变网络，并告诉您结果是什么 - 在线、边缘、消耗低功耗。

特点

• 完全异步的神经形态网格支持不同的分层、稀疏和循环神经网络拓扑，其中每个神经元都可以与数千个其他神经元进行通信。
• 每个核心都有一个学习引擎，可以对其进行编程以动态调整网络参数，支持强化、监督和无监督学习方法。
• 采用 14 纳米工艺技术制造了总共 130,000 个神经元和 1.3 亿个突触。
• 针对约束满足、动态模式学习、路径规划、字典学习、稀疏编码等问题开发并测试了大量高效算法。

自学习神经形态研究芯片

该处理器可用于任何需要在不断增长的实时环境中处理现实世界信息的地方。例如，它将足以支持更智能的安全摄像头、增强/混合现实设备和自动驾驶车辆的实时通信。

截至目前，英特尔拥有功能齐全的神经拟态研究处理器，他们的目标是在 2018 年第二季度末与领先的研究机构共享原型（同时将其应用于更复杂的问题和数据结构）。

Tangle Lake – 超导量子测试芯片

2017 年 10 月，英特尔推出了采用先进封装的 17 量子位超导芯片，而现在，仅仅 3 个月后，他们又推出了 49 量子位量子测试芯片，这代表着他们在开发从控制电子到算法的全功能计算系统的目标方面取得了令人印象深刻的进展。

它可能需要一百万或更多的量子比特才能实现商业相关性。量子计算将解决当今最强大的超级计算机通常需要数月才能解决的问题，例如金融建模、药物开发和气候预测。

49量子位量子计算测试芯片

量子位架构涉及超导金属环路，需要近 20 毫开尔文的极低温度才能发挥作用。

在过去的几年里，科技巨头之间构建量子计算机的竞赛变得非常有趣。 2017年11月，IBM科学家表示，他们已经开发出50量子位的量子芯片原型。同年，谷歌谈到了打造 49 量子位超导量子芯片的目标。但距离他们开发出全尺寸的量子机器还有很长的路要走。英特尔的路线图表明他们可以在 5-7 年内实现 1,000 个量子位系统。

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英特尔还大力投资研究硅中的自旋量子位。由于它们比超导量子位小得多，因此它们可能具有扩展优势。基本上，自旋量子位类似于单电子晶体管 - =类似于传统晶体管 - 可以使用类似的技术来制造。目前，英特尔已经开发出基于300毫米工艺技术的自旋量子位制造流程。

神经形态计算和量子计算都不会取代通用计算机，但它们应该会增强通用计算机。