A Intel vem construindo a Intel Neuromorphic Research Community (INRC) há dois anos, que estuda a aplicação dos processadores neuromórficos da empresa. Hoje, pela primeira vez em pesquisas, a empresa está provando a superioridade dos processadores neuromórficos no aprendizado de máquina sobre GPUs e unidades de processamento central com números em mãos. Os sistemas no Intel Loihi NPU aprendem com mais rapidez e eficiência, o que abre muitas oportunidades para eles.
No momento, não existem testes universais que possam ajudar a comparar objetivamente a eficácia do aprendizado de máquina em plataformas de computação clássicas e plataformas neuromórficas. Portanto, enquanto a Intel e seus parceiros estão propondo comparar a eficiência dos sistemas com base na velocidade e eficiência em cenários reais de treinamento para uma plataforma específica.
Por exemplo, a Accenture descobriu que, ao reconhecer comandos de voz, o chip Intel Loihi o faz com a mesma precisão de uma “GPU padrão”, mas responde à fala 200 ms mais rápido e executa o reconhecimento com uma eficiência 1000 vezes maior. A situação é semelhante com o reconhecimento de gestos. Usando uma câmera Intel, Loihi aprende gestos em apenas algumas demonstrações, que podem ser usados para controlar casas inteligentes ou terminais públicos.
Pesquisadores de varejo avaliaram a superioridade de Loihi para pesquisa de produtos baseada em imagens. Eles descobriram que o processador neuromórfico Loihi gera vetores de recursos de imagem com mais de três vezes a eficiência energética de CPUs e GPUs tradicionais. No início deste ano, a Intel mostrou a capacidade de Loihi de pesquisar vetores de recursos em bancos de dados com milhões de imagens 24 vezes mais rápido e 30 vezes menos energeticamente eficientes do que os processadores compatíveis com x86.
Ao resolver problemas de otimização e pesquisa, descobriu-se que NPU Loihi pode resolver problemas mais de 1000 vezes mais eficientemente e 100 vezes mais rápido do que os processadores tradicionais. Isso é especialmente importante para capacitar as habilidades de automação periférica. Por exemplo, permitindo que drones tomem decisões de navegação complexas em tempo real. Ao implementar a plataforma Loihi em uma escala de data center, essas habilidades podem ser usadas para otimizar a logística ou, por exemplo, para gerenciar o tráfego de trens.
O especialista em robótica Rutgers determinou que suas soluções Loihi, sem sacrificar o desempenho, requerem 75 vezes menos energia do que as GPUs móveis convencionais. Por sua vez, uma equipe de pesquisadores da ETH Zurich descobriu que o processador Loihi desempenha a tarefa de rastrear o horizonte com uma plataforma de drone 1.000 vezes melhor em termos de eficiência e velocidade combinadas do que as plataformas de computação convencionais.
Obviamente, esses não são os primeiros nem os últimos relatórios sobre as conquistas da plataforma Intel Loihi. Além disso, a empresa está preparando a próxima geração de processadores neuromórficos com base na experiência adquirida. Os processadores neuromórficos prometem ficar mais sábios diante de nossos olhos, e seus algoritmos serão cada vez mais perfeitos.
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