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Loihi, le cerveau électronique version Intel

L'intelligence artificielle avait connu un premier boom vers les années 1980, mais avait été freinée par les capacités de calcul encore limitées des processeurs et GPGPU (General-Purpose Processing on Graphics Processing Unit : faire tourner du calcul non-graphique sur une carte graphique). Désormais les puces et le bagage théorique ont chacun mûri, ce qui a permis l’essor des réseaux de neurones. Inspirés des connexions présentes dans le cerveau, ils sont composés de couches de neurones. Chaque neurone renvoie un signal pondéré par les signaux en sortie de la couche précédente. Pour entraîner le réseau, on fait évoluer les pondérations de manière à obtenir une sortie correspondant aux attentes. Après avoir appris sur un grand nombre d'exemples, le réseau a évolué suffisamment pour être capable de reconnaître les caractéristiques désirées.

 

Loki Loihi pourra simuler jusqu'à 130 000 neurones pour 130 millions de connexions, ce qui est relativement peu pour le milieu : les puces TrueNorth d'IBM, par exemple, datent de 2014 et intègrent 1 million de neurones (pour 268 millions de synapses). L'ajout de Loihi par rapport à la concurrence est la présence d'un Learning Engine permettant de modifier à la volée les paramètres du réseau (les fameuses pondérations) lors des différentes utilisations de la puce (apprentissage supervisé, non supervisé, renforcement ainsi que d'autres paradigmes non détaillés).

 

intel self learning loihi

Ça ressemble à un CPU, mais ça n'est pas un CPU ! 

 

Au niveau matériel, Intel communique du 14 nm pour une puce basse consommation ; rien de bien fou tout en restant sur les technologies actuelles. La spécialisation des circuits permet une consommation mille fois inférieure aux unités de calcul standards selon Intel (usuellement des GPU, mais non précisé dans le communiqué). Bien que, pour le moment, seuls les chercheurs ont l'utilité de ce genre de puces (les premières livraisons sont attendues pour la première moitié de 2018), on attend avec impatience des machines intégrant ce genre de technologie sur le segment grand public.

 

Un poil avant ?

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Les 6 ragots
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ouverts à tous, c'est open bar !
par Argetlame, le Vendredi 29 Septembre 2017 à 18h24  
par Nicolas D. le Vendredi 29 Septembre 2017 à 14h08
Peu de chances vu la complexité du problème, il s'agira d'abord de reconnaissance d'images et remplacer petit à petits certains autres accélérateurs. Apprendre à parler c'est pas encore au point !
Par ailleurs qu'en est-il de la complexité des réseaux de neurones pouvant être construit sur ce type de puce ? Pour de la reconnaissance d'images c'est relativement simple mais pour des réseaux de neurones récurrents ou LSTM, c'est possible (c'est l'idéal pour intégrer une dimension temporelle, comme pour s'occuper d'un flux audio) ?
par Nicolas D., le Vendredi 29 Septembre 2017 à 14h08  
par Un ragoteur blond de Pays de la Loire le Jeudi 28 Septembre 2017 à 21h58
Dedié à Cortana?
Peu de chances vu la complexité du problème, il s'agira d'abord de reconnaissance d'images et remplacer petit à petits certains autres accélérateurs. Apprendre à parler c'est pas encore au point !
par Un champion du monde embusqué, le Vendredi 29 Septembre 2017 à 03h45  
Un espoir pour ceux en attente d'une greffe !
par Un ragoteur qui draille du Poitou-Charentes, le Jeudi 28 Septembre 2017 à 23h50  
Manque plus qu'a installer cette puce à tout les participants de TV réalité et on aura un sacré paquet de cons en moins.
par Un ragoteur qui draille du Poitou-Charentes, le Jeudi 28 Septembre 2017 à 23h45  
Intel lance sa version du Stopocon, Loihi le cerveau rempli de bits.
par Un ragoteur blond de Pays de la Loire, le Jeudi 28 Septembre 2017 à 21h58  
on attend avec impatience des machines intégrant ce genre de technologie sur le segment grand public.

Dedié à Cortana?