英特尔今天宣布,将与美国国家核安全局扩大对未来半导体技术的研究力度,并与桑迪亚国家实验室(Sandia National Laboratories)签署了一项为期三年的协议,探索“神经形态计算”对于纵向扩展计算问题的价值。

神经形态计算是指一种以人脑及其神经系统为模型的计算机工程新方法,是创建受生物结构启发的人工神经系统。支持者认为,终有一天神经形态计算将能够像人类大脑一样学习、保留信息并进行逻辑推论。
神经形态计算涉及构建能够实现“神经元”(即处理信息的节点)和“突触”(连接这些节点)以使用模拟电路传输电信号的人工神经系统。这些系统可以调节节点之间的电流,模仿自然生成的大脑信号不同变化的强度。
英特尔表示,桑迪亚国家实验室将开始采用基于Loihi的的新系统(该系统拥有5000万神经元)以研究神经形态计算。该系统最近已经交付给位于新墨西哥州阿尔伯克基的工厂。
Loihi是专门为神经形态计算开发的一种新型架构,将内存和处理同时置于每个单独的神经元上,而不是为每个任务分配单独的区域。英特尔于2017年9月发布了Loihi,称其具有模仿人类大脑功能的能力,因此具有惊人的学习速度。Loihi最有趣的功能之一是,可以利用已经拥有的知识来推断新数据,从而随着时间的流逝成倍地加快学习过程。
英特尔表示,大多数关于神经形态计算的研究都集中发挥在边缘计算场景的潜力,但是英特尔认为,该架构也可以应用于需要实时处理、解决问题、适应和学习等更大更复杂的计算问题,具体场景包括科学计算、防扩散、反恐、能源和国家安全。
桑迪亚国家实验室在科学研究和数值计算方面拥有悠久的历史,该实验室计划利用英特尔的神经形态系统进行科学模拟,例如对流体、等离子体和其他材料中的粒子相互作用进行建模,从而进一步扩展这项目。桑迪亚国家实验室表示,这些类型的模拟需要在数据科学、机器学习和优化方面有更为先进的功能。
“桑迪亚国家实验室通过利用神经形态计算架构高速、高效和自适应的特点,将探索加速那些高需求、不断演进的工作负载,这些工作负载对我们的国家安全越来越重要,”英特尔神经形态计算实验室主任Mike Davies主任表示。
未来三年双方将通过研究工作打造更强大的系统。桑迪亚国家实验室将成为英特尔下一代神经形态研究系统的首批使用者之一,该系统的计算能力可能超过10亿个神经元。
好文章,需要你的鼓励
阿里纳德数据中心与Calibrant Energy合作开发首创电池储能系统,通过绕过传统电网升级时间线,使俄勒冈州希尔斯伯勒在建数据中心园区提前数年上线。该31兆瓦、62兆瓦时储能系统计划2026年投运,将作为响应电网的动态资产,在需求高峰期放电,增强区域电网可靠性。这标志着美国首次使用专用电池系统加速大型数据中心并网。
浙江大学和阿里巴巴集团联合开发的DATAMIND系统,通过创新的数据合成和训练方法,让AI具备了专业数据分析师的能力。该系统使用12,000个高质量训练样本,采用动态权重调整的混合训练策略,最终的DATAMIND-14B模型在多项测试中超越了GPT-5等商业模型,平均得分达71.16%。这项开源成果大大降低了数据分析的技术门槛,让普通用户也能获得专业级的数据洞察能力。
微软在Edge浏览器中推出增强版Copilot模式,提供更强大的AI代理功能,目前在美国进行限量预览。该模式包含Actions和Journeys两大功能:Actions让浏览器能代表用户执行任务,如语音控制打开网页或查找文章特定内容;Journeys则记住用户浏览历史,帮助用户继续之前的研究任务。此举正值AI浏览器竞争加剧,OpenAI推出ChatGPT Atlas、Perplexity发布Comet、谷歌集成Gemini到Chrome。目前Chrome占据71%市场份额,Edge仅占4.67%。
复旦大学团队针对掩码扩散语言模型提出三项关键技术:EOS早期拒绝解决句号陷阱问题,渐进式步长调度器将解码步骤从L/2降至log?L,一致性轨迹强化学习确保训练与实际运行的一致性。研究发现规划任务更适合并行解码而数学任务偏好顺序解码,为AI系统的任务特定优化提供新思路。