过去大多数的人工智能任务都使用传统电脑常见的中央处理器执行, 后来大家才发现电脑游戏使用的绘图芯片(GPU)更适合AI任务, 如今则出现不少专为AI和认知运算需求打造的不同芯片架构. 根据RT Insights报导, 英特尔(Intel)不久前发表一款名为Loihi的全新自我学习神经形态物联网(IoT)芯片, 可学习基于不同环境的反馈模式模仿大脑的运作. 英特尔企业副总裁Michael Mayberry表示, 这款芯片使用神经脉冲和塑胶突触, 可根据时序加以调整, 让芯片能够根据模式和关联自我组织并做出决策. GPU大厂NVIDIA目前是市场的领先者, 因此Loihi芯片推出后势必将面临激烈竞争, 除了NVIDIA, 还包括一些知名科技公司开发的专属技术, 例如Google便已推出宣称效能较所有商用GPU及FPGA芯片高一个数量级的TPU芯片, 英特尔的新芯片或许不会与TPU正面竞争, 但Google也不可能成为英特尔的潜在客户. 新创公司也寄望借由优良可靠的产品打入市场, 例如加州的Cerebras Systems的产品虽尚未公开发表, 但至今已成功募得1.12亿美元的创投资金, 公司估值更高达8.6亿美元. 该公司执行长Andrew Feldman认为GPU不太适合机器学习, 因为GPU是为了产生图形而非处理AI算法而设计. 英特尔过去也曾尝试开发自有AI芯片, 代号为Larrabee, 不过由于研发进度不如预期, 图形效能不佳, 功耗过高等因素而在2010年5月取消了这项计划. Loihi芯片的每个神经形态核心都能与数千个神经元通讯, 支援稀疏, 分层和循环神经网络, 每个神经核心都具有学习引擎, 可设定是否使用监督, 无监督或强化学习等技术. Loihi使用英特尔的14纳米制程制造, 具有13万个神经元和1.3亿个突触. 更重要的是Loihi为低功耗芯片, 代表未来英特尔客户可以同样的能源成本处理更多数据. 英特尔对新芯片相当寄予厚望, 预计在2018年上半与几所以AI为重点的大学和研究机构分享Loihi的测试版, 未来则希望在这颗受大脑运作启发的芯片上提供Exascale的效能. 英特尔认为Loihi和其他自主学习芯片可帮助企业在机器学习应用上取得重大进展, 例如开发可读取并学习人类在不同活动期间心跳情形的装置, 或是借由分析正常和异常网络流量间的差异帮助网络安全专家保护基础设施免受攻击.
