Künstliche Intelligenz Intel stellt neuromorphes System »Pohoiki Beach« vor

Rich Uhlig, Manager in den Intel Labs, zeigt eines der Boards aus dem neuromorphen System.
Rich Uhlig, Manager in den Intel Labs, zeigt eines der Boards aus dem neuromorphen System.

Das System benötigt laut Intel «109 mal weniger Energie« für einen Deep-Learning-Benchmark als ein System mit Grafikprozessoren und ist vom menschlichen Gehirn inspiriert.

Intel hat ein neuromorphes System – Codename Pohoiki Beach – mit 8 Millionen Neuronen und 64 »Loihi«-Chips vorgestellt, das für Forschungseinrichtungen zur Verfügung stehen soll. Das Forschungssystem ist laut Intel von den Prinzipien des menschlichen Gehirns inspiriert und überträgt diese auf eine Computerarchitektur. Die Loihi-Chips können Aufgabenstellungen aus der Künstlichen Intelligenz wie Sparse Coding, Graphensuche und Constraint-satisfaction-Probleme bis zu 1.000 mal schneller und 10.000 mal effizienter zu verarbeiten als andere Prozessoren.

Intel hatte 2017 mit Loihi seinen ersten neuromorphen Forschungschip vorgestellt. Im März 2018 gründete das Unternehmen die Intel Neuromorphic Research Community (INRC) zur Förderung der Entwicklung neuromorpher Algorithmen, Software und Anwendungen. Über das INRC bietet Intel Zugang zu seinen Loihi Cloud-Systemen und Kapoho Bay, einem Loihi-basierten USB-System. Das jetzt vorgestellte Pohoiki-Beach-System, das aus mehreren Boards besteht, soll 60 Partnern zur Verfügung stehen.

Pohoiki Beach soll aber nur ein Zwischenschritt in Intels neuromorpher Forschung sein, denn noch in diesem Jahr soll die Architektur auf 100 Millionen Neuronen skaliert werden.

Demonstratoren zeigen Lernvermögen

Bei einem »Neuromorphic Cognition Engineering Workshop«, der in dieser Woche im US-Bundesstaat Colorado stattfand, demonstrierten Forscher z.B., wie sich eine Beinprothese so adaptiert, dass der Träger mit ihr sogar rennen kann. Andere Demo-Anwendungen waren die Objektverfolgung mit neu aufkommenden ereignisgesteuerten Kameras, die Automatisierung eines Kickertisches mit neuromorpher Abtastung und Steuerung, das Erlernen der Steuerung eines linearen invertierten Pendels und die Ableitung der taktilen Eingabe in die elektronische Haut eines Roboters.

Die Forscher berichteten dabei von einem 109-mal niedrigeren Stromverbrauch bei einem Deep-Learning-Benchmark im Vergleich zu einem GPU-System.

Bilder: 5

Intel KI-System Pohoiki Beach

Das »neuromorphe System« enthält 64 Loihi-Prozessoren und beschleunigt KI-Berechnungen.

Analyse: Zähe Aufholjagd zu Nvidia

Es dürfte ein herber Dämpfer für sein, dass Nvidia mit seinen Tesla-Chips die Performance-Krone beim Deep Learning trägt. Intels Xeon-Prozessoren sind zwar universell verwendbar, beim Deep Learning aber ungefähr so schwerfällig wie ein Elefant. In einem Benchmark zeigt Nvidia seinen Tesla-V100-Chip im Vergleich zu einem Intel Xeon E5-2699 (Bild).

Fairerweise muss man Intel zugestehen, dass der E5 nicht der schnellste Xeon ist, aber der Unterschied ist so gewaltig, dass auch der aktuell leistungsfähigste Xeon Platinum 9282 nicht signifikant besser aussehen würde. Auch mit dem Coprozessor Xeon Phi hatte Intel wenig Glück. Er vereint x86-Kompatibilität mit einer den Grafikchips ähnlichen Architektur.

Das Problem solcher Spezial-Prozessoren ist: Wie programmiert man sie? Einen schnellen Rechenboliden für bestimmte Aufgaben zu entwickeln ist eine Sache, die Rechenperformance auch adäquat nutzen zu können ist eine andere. Hier hat Nvidia offensichtlich mit seine jahrelange Historie mit den CUDA-Tools offenbar einen bedeutenden Vorsprung. Mit den Xeon Phi wollte Intel Grafik-Performance mit x86-Kompatibilität verbinden, hat es aber offenbar nicht geschafft, diese PS auch softwaremäßig auf die Straße zu bringen.

Dass das Pohoiki-Beach-System nur 60 Forschungseinrichtungen zur Verfügung steht, deutet darauf hin, dass auch hier zur Programmierung noch eine Menge spezielles Know-how nötig ist und dass die Software-Tools für eine breitgestreute Anwendung noch nicht ausgereift sind. Aber KI steht ja noch am Anfang einer langen Entwicklung. Der Loihi-Chip ist sicher noch nicht das letzte Wort von Intel und wer weiß, welche Innovationen die stürmische Entwicklung von KI-Hard- und Software noch hervorbringt.