第一代使用自定义的异步协议来创建大型 2D 神经元网络 ， 而 Loihi 2 可以根据需要配置使用多种协议 ， 也可以在 3D 网络中使用 。我们被告知 Loihi 2 不仅仅是一个芯片 ， 而是一个具有相同神经元架构但基于特定用例的各种不同连接选项的芯片系列 。这可以与板载消息压缩加速器结合使用 ， 使芯片到芯片带宽有效增加 10 倍 。

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通常 ， 对于新的工艺节点 ， 您需要一个硅芯片尺寸较小的客户来帮助解决潜在的障碍 ， 从而使工艺达到全面量产和生产 。英特尔的代工竞争对手通常对拥有智能手机大小的芯片的客户这样做 ， 而客户的利益通常首先意味着硬件或某种初始折中（尽管在今天的环境下可能不是这样） 。英特尔此前一直在这方面苦苦挣扎 ， 因为它只有自己的芯片可用作测试工具 。
Neuromorphic 团队表示 ， 考虑到神经形态硬件需要前沿工艺节点提供的高密度和低静态功耗 ， 它实际上非常适合 。128 核设计还意味着它具有一致的重复单元 ， 允许工艺团队查看生产中的规律性和一致性 。此外 ， 鉴于 Loihi 目前仍是一个研究项目 ， 因此没有认真的期望将该产品在给定的窗口内推向市场 ， 这可能是大客户可能需要的 。
这是否意味着英特尔的Intel 4 工艺已准备好投入生产？不完全是 ， 但它确实表明正在取得进展 。许多 Loihi 2 列出的基准测试确实有“预期给定的模拟硬件结果”的警告 ， 尽管其他一些是在真实的芯片上完成的 ， 该公司表示它今天有真正的芯片可以部署在云中 。Intel 4 是 Intel 的第一个极紫外 (EUV) 光刻工艺节点 ， 并且 Intel 将是最后一家启动 EUV 工艺进行产品化的主要半导体制造商 。但我们还有很长的路要走——回到英特尔的加速活动 ， EUV 和英特尔 4 预计要到 2022 年下半年才会真正提高产量 。

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最后 ， 从英特尔的公告中 ， 我们可以查看晶体管密度 。在 31 mm 2中有23 亿个晶体管 ， 这将使密度为每 mm2 7120 万个 ， 这仅是我们预期的三分之一 。根据英特尔之前的公告估计 ， intel 4 的速度约为 200 MTr/mm 2 。那么为什么 Loihi 2 与该数字相比如此之低？
首先可能这与它是一个神经形态芯片有关 ， 而不是传统的逻辑设计 。内核总共有大约 25 MB 的 SRAM 以及所有逻辑 ， 对于 31mm 2芯片来说 ， 这可能是芯片面积的一大块 。此外 ， 英特尔对神经形态芯片的主要想法是功能第一 ， 性能第二 ， 功耗第三 。所以让它正常工作比让它快速工作更重要 ， 所以并不总是对最高密度有原始需求 。还有一个事实是它仍然是一个正在开发芯片 ， 它允许英特尔改进其 EUV 工艺并测试精密光刻 ， 而不必担心由密集的晶体管库引起的缺陷 。我敢肯定 ， 还会有更多 。
最后一点 ， 我们的简报确实推测神经形态 IP 有可能在未来通过英特尔的代工服务 IP 产品提供 。
新的 Lava 软件框架
不管处理能力如何 ， 神经拟态系统的主要构建块之一是计算类型 ， 也许编写软件来利用这种架构是多么困难 。在与英特尔神经形态实验室主任迈克戴维斯的讨论中 ， 我们最好地描述了现代计算类似于轮询架构——每个周期都需要数据并处理它 。相比之下 ， 神经拟态计算是一种基于中断的架构——它在数据准备好时起作用 。神经拟态计算比现代计算更依赖于时域 ， 因此计算的概念和它可以处理的应用程序几乎与传统计算技术正交 。例如 ， 虽然机器学习可以以尖峰神经网络 (SNN) 的形式应用于神经形态计算 ，

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