英特尔研究院推出了Kapoho Point开发板,更新了Lava框架,并公布了新增的英特尔神经拟态研究社区支持项目。
通过去年发布的Loihi 2第二代研究芯片和开源Lava软件框架,英特尔研究院正在引领神经拟态计算的发展。作为英特尔神经拟态技术商业化目标的一部分,英特尔研究院正在向开发者提供新工具,以便将开发过程推进到下一阶段。例如,8芯片Loihi 2开发板Kapoho Point,就可以通过堆叠满足大规模工作负载的需求,并可实现与低延迟事件相机(event-based vision sensors)的直接互连。
Loihi 2是英特尔的第二代神经拟态研究芯片。它支持新型类脑算法和应用程序,提供更快的处理速度与更高的资源密度,同时提高能效。(图片来源:英特尔公司)
此外,英特尔研究院还更新了开源Lava框架,以支持可编程神经元、整型脉冲神经元、卷积网络和持续学习。从最新版Lava(v0.5)开始,与Loihi 1系统上的相同工作负载相比,这些新功能使Kapoho Point运行深度学习应用的速度提高了12 倍,能耗也降低了15倍1。 此外,英特尔还通过英特尔神经拟态研究社区(INRC)启动了八个由英特尔赞助的大学项目。
向社区成员交付下一代神经拟态系统
基于Loihi 2的开发板Kapoho Point是一个紧凑系统(compact system),非常适合从无人机到卫星和智能汽车的各种小尺寸设备和应用。Kapoho Point可以运行包含多达10亿个参数的AI模型,也能解决涵盖多达800万个变量的优化问题。与在CPU上运行的先进求解器相比,它把速度提高了10倍以上,能耗降低了1000倍。此外,还能通过堆叠多个开发板实现Kapoho Point的扩展,以解决更大规模的问题。
基于Loihi 2的开发板Kapoho Point是一个紧凑系统,非常适合从无人机到卫星和智能汽车的各种小尺寸设备和应用。(图片来源:英特尔公司)
美国空军研究实验室(AFRL)是研究社区中第一个启用Kapoho Point的成员,正在把它用于内部研究,涉及基于脉冲神经网络的学习以及需要实时优化的问题。数据处理与开发高级科学家Qing Wu博士表示:“由于美国空军研究实验室的任务是在空中和太空中进行的,这使得移动平台的空间、重量和功率预算(power budget)非常有限。对在这种环境中运行AI算法的需求而言,神经拟态计算技术提供了非常出色的计算解决方案。”
通过Lava软件框架,降低神经拟态开发的门槛
对开源、模块化且可扩展的Lava软件框架的更新包括面向Loihi 2功能集的一系列改进,例如可编程神经元、分级事件和持续学习。
英特尔研究院更新了开源Lava框架,以支持可编程神经元、整型脉冲神经元、卷积网络和持续学习。(图片来源:英特尔公司)
Lava软件框架可以在GitHub上免费下载。
神经拟态生态系统项目
英特尔神经拟态研究社区(INRC)已经启动了八个由英特尔支持的大学项目,包括乔治梅森大学、昆士兰科技大学、格拉茨技术大学、苏黎世大学 、布朗大学、宾夕法尼亚州立大学、滑铁卢大学和哥廷根大学。
研究项目包括自适应机器人定位、可用于脑机接口的无线仿生传感脉冲解码、神经拟态贝叶斯优化、听觉特征检测以及新型类脑架构和算法。
自2018年成立以来,英特尔神经拟态研究社区的成员数已增加到180多个,包括大学实验室、政府机构以及埃森哲、联想、罗技和梅赛德斯-奔驰等全球领先企业。
接下来,英特尔研究院将为开发人员不断提供新工具,让他们能更轻松地开发解决现实问题的应用,并继续支持社区研究。
了解更多信息,请访问:intel.com/neuromorphic。
好文章,需要你的鼓励
Queen's大学研究团队提出结构化智能体软件工程框架SASE,重新定义人机协作模式。该框架将程序员角色从代码编写者转变为AI团队指挥者,建立双向咨询机制和标准化文档系统,解决AI编程中的质量控制难题,为软件工程向智能化协作时代转型提供系统性解决方案。
苹果在iOS 26公开发布两周后推出首个修复更新iOS 26.0.1,建议所有用户安装。由于重大版本发布通常伴随漏洞,许多用户此前选择安装iOS 18.7。尽管iOS 26经过数月测试,但更大用户基数能发现更多问题。新版本与iPhone 17等新机型同期发布,测试范围此前受限。预计苹果将继续发布后续修复版本。
西北工业大学与中山大学合作开发了首个超声专用AI视觉语言模型EchoVLM,通过收集15家医院20万病例和147万超声图像,采用专家混合架构,实现了比通用AI模型准确率提升10分以上的突破。该系统能自动生成超声报告、进行诊断分析和回答专业问题,为医生提供智能辅助,推动医疗AI向专业化发展。