次世代Loihi 2脳チップがインテルの製造限界を押し上げる

インテルは水曜日に第2世代のニューロモルフィック研究用チップを発表した。このチップの計算能力の向上は、人間の脳のように「考える」アプリケーションを開発している研究者を今後も支援していくことになるだろう。

インテルは2017年、ニューロモルフィック研究チップの成果を初公開しました。最初のLoihiチップは、初期の取り組みの一環として、12万8000個のニューロンと1億2800万個のシナプスを合成しました。理論上は、Loihi 2はいくつかの点で後退しているように見えます。100万個のニューロンを合成しますが、シナプスはわずか1億2000万個です。（ライバルのCerebrasチップと比較すると、インテルは既に人間の脳と同等の性能を備えていると主張しています。）

その理由の一つは、Loihi 2が計算密度の向上を象徴するだけでなく、Intelが独自の製造ロードマップを推進するチャンスでもあるからです。Loihi 2は、Intel 4プロセス（旧称7nm）の試作段階のプロセスで製造された初の外部向けチップです。ニューロンとシナプスはわずか31平方ミリメートルのチップ上に形成されており、Loihiの60平方ミリメートルの約半分の大きさです。トランジスタ数は23億個で、ほぼ横ばいです。

インテルは、新しいLoihi 2チップは、ニューロン状態の更新で2倍、スパイク生成で最大10倍という単純な処理速度向上など、いくつかの要因により、第1世代Loihiチップの10倍の計算能力を提供すると主張している。スパイク生成とは、チップ内でデータ通信を行う方法を指し、情報通信時に「発火」する実際のニューロンモデルを用いている。Loihi 2では、PCチップ設計でより馴染みのある技術に加えて、より複雑な形式の情報をペイロードとして伝送することも可能になっている。例えば、より幅広いインターフェースにより、3次元メッシュネットワーク上でデータを移動できるようになる。

これらのツールはすべて、インテルをはじめとする企業が現実世界への応用に取り組んできたディープラーニング（深層学習）に役立っています。（機械学習は、猫の認識方法を決定するといった基本的なシステムにも応用できます。機械は、猫やその他の物体の膨大な写真群で「トレーニング」され、何が猫で何が猫でないかを教えられます。猫を猫たらしめる「ルール」を理解するのは機械の役割です。そして、未知の写真を撮影し、それが猫かどうかを推測するように機械に指示することで、「テスト」されます。）

Loihi 2はより汎用的にプログラム可能で、研究者はさまざまな機械学習アルゴリズムを使用してチップをトレーニングするための新しいさまざまな方法を試すことができるとインテルは述べた。

しかし、現時点ではインテルはLoihiチップの商用化を検討していません。シングルチップの「Oheo Gulch」と8チップの「Kapoho Point」の実装は、研究者向けに引き続き提供されます。また、「Lava」と呼ばれる新しいAPIも研究者に提供され、研究を支援します。

訂正：インテルの担当者によると、Loihi 2は研究者向けに販売される予定はありません。製造に使用されているIntel 4プロセスも試作段階です。 上の写真はインテルのWalden Kirsch氏によるものです。

著者: マーク・ハッハマン、PCWorld シニア編集者