과거에 인공 지능 작업의 대부분은 전통적인 컴퓨터의 일반적인 CPU를 사용 하 여 수행 되었습니다, 그리고 우리는 그래픽 칩 (GPU)는 컴퓨터 게임에서 사용 되는 ai 작업에 더 적합 발견, 그리고 ai와 인지 컴퓨팅 요구를 위해 설계 된 다양 한 칩 아키텍처가 있습니다. RT 인 사이트에 따르면, 인텔은 최근 새로운 자기 학습 신경 네트워크 (iot) 칩 loihi, 다른 맥락에서 피드백 패턴을 기반으로 두뇌의 동작을 모방 하는 배우 라고 발표 했다. 인텔 엔터프라이즈 부사장 마이클 mayberry 칩은 신경 펄스 및 타이밍에 따라 조정 될 수 있는 플라스틱 시 냅 스를 사용 하 여, 칩을 구성 하 고 패턴 및 협회에 따라 결정을 내릴 수 있다. GPU의 제조 업체 엔비디아는 현재 시장 리더, 그래서 loihi 칩 발사 후 치열 한 경쟁에 직면 하 게 됩니다, 엔비디아 이외에 뿐만 아니라, 일부 잘 알려진 기술 기업 전용 기술을 개발, 구글, 예를 들어, 더 많은 모든 상용 GPU와 FPGA 칩 보다 효율적으로 주장 하 고, 인텔의 새로운 칩은 tpu와 함께 머리를 경쟁 하지 않을 수 있습니다-주문 tpu 칩을 시작 했다, 하지만 구글은 인텔의 잠재 고객이 될 가능성이 크다. 이 회사는 또한 성공적으로 $1억1200만에 대 한 벤처 캐피탈에서 제기 되었으며 $8억6000만 상당의 cerbras 시스템, 캘 리 포니 아주와 같은 좋은 신뢰할 수 있는 제품과 시장에 들어오기로 기대 하고있다. 이 회사의 CEO 인 앤드류 펠 드만은 gpu가 인공 지능 알고리즘을 처리 하는 대신 그래픽을 생산 하기 위해 설계 되었기 때문에 gpu는 기계 학습에 적합 하지 않습니다 믿습니다. 인텔은 과거에 자신의 인공 지능 칩을 개발 하 려, larrabee 코드명, 하지만 5 월 2010 등 요인으로 인해 예상 개발 진행, 불 쌍 한 그래픽 성능과 높은 전력 소비와 같은 프로그램을 취소 했습니다. loihi 칩의 각 코어는 뉴런의 수천, 스파스, 계층 및 주기적 신경 네트워크를 지 원하는 통신할 수 있는 각각의 모니터링,가 잖 아 또는 집중적인 학습 기법을 사용할 수 있는 학습 엔진을 하고있다. loihi는 13만 뉴런 및 1억3000만 시 냅 스와 함께 인텔의 14 NM 제조 공정을 사용 합니다. 더 중요 한 것은, loihi 더 많은 데이터를 처리 하는 동일한 에너지 비용으로 미래의 인텔 고객을 나타내는 저전력 칩입니다. 인텔은 새로운 칩에 대 한 높은 희망을가지고 있으며, 몇 가지 인공 지능의 베타 버전을 공유할 것으로 예상 된다-2018-년 기간에 초점을 맞춘 대학과 연구 기관, 미래에 두뇌에 exascale 성능을 제공 하기 위해 희망-칩 영감. 인텔은 loihi 및 기타 자율 학습 칩을 통해 다양 한 활동 중에 인간의 심장 박동을 읽고 배울 수 있는 장치를 개발 하거나, 네트워크 보안 전문가 들이 정상 및 비정상 네트워크 트래픽 간의 차이점을 분석 하 여 인프라를 보호 하는 데 도움이 되는 기계 학습 응용 프로그램에서 상당한 진전을 할 수 있다고 믿고 있습니다.
