Concept
neuromorphic computing
A family of chip architectures that imitate the brain's event-driven, massively parallel, low-power signalling rather than the synchronous clock of a conventional CPU. IBM's TrueNorth (2014) and Intel's Loihi (2017, Loihi 2 in 2021) are the best-known examples. They run spiking neural networks at a tiny fraction of the power of a GPU but have so far struggled to match the flexibility of mainstream deep learning hardware.
一类芯片架构家族，模仿大脑事件驱动、大规模并行、低功耗的信号传递方式，而非传统 CPU 的同步时钟。最知名的代表是 IBM 的 TrueNorth（2014 年）和英特尔的 Loihi（2017 年，Loihi 2 于 2021 年推出）。它们以远低于 GPU 的功耗运行脉冲神经网络，但迄今仍难以匹敌主流深度学习硬件的灵活性。
Una familia de arquitecturas de chip que imitan la señalización del cerebro —impulsada por eventos, masivamente paralela y de bajo consumo— en lugar del reloj sincrónico de una CPU convencional. TrueNorth de IBM (2014) y Loihi de Intel (2017; Loihi 2 en 2021) son los ejemplos más conocidos. Ejecutan redes neuronales de impulsos con una fracción ínfima del consumo energético de una GPU, pero hasta ahora han tenido dificultades para igualar la flexibilidad del hardware convencional de aprendizaje profundo.
عائلةٌ من معماريات الرقائق تحاكي إشارات الدماغ المتوازية على نطاق واسع، المُحرَّكة بالأحداث ومنخفضة الاستهلاك، بدلاً من الساعة المتزامنة لوحدة المعالجة المركزية التقليدية. ومن أشهر أمثلتها رقاقة TrueNorth من IBM (2014) ورقاقة Loihi من Intel (2017، ثم Loihi 2 في 2021). تُشغِّل هذه الرقائق شبكاتٍ عصبيةً نابضة بجزءٍ ضئيلٍ من الطاقة التي تستهلكها وحدة معالجة الرسوميات، غير أنها واجهت حتى الآن صعوبةً في مجاراة مرونة العتاد السائد المخصَّص للتعلم العميق.
Uma família de arquiteturas de chip que imita a sinalização cerebral, orientada a eventos, massivamente paralela e de baixo consumo, em vez do relógio síncrono de uma CPU convencional. O TrueNorth da IBM (2014) e o Loihi da Intel (2017, Loihi 2 em 2021) são os exemplos mais conhecidos. Executam redes neurais de impulsos (spiking) a uma fração ínfima do consumo de uma GPU, mas até agora têm tido dificuldade em igualar a flexibilidade do hardware convencional de aprendizagem profunda.
चिप वास्तुकलाओं का एक परिवार जो परंपरागत CPU की समकालिक घड़ी के बजाय मस्तिष्क के घटना-संचालित, व्यापक रूप से समानांतर, कम-ऊर्जा संकेतन का अनुकरण करता है। IBM का TrueNorth (2014) और Intel का Loihi (2017, Loihi 2 का 2021 में) सबसे प्रसिद्ध उदाहरण हैं। ये स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क को GPU की तुलना में ऊर्जा के एक छोटे से अंश पर चलाते हैं, लेकिन अब तक मुख्यधारा के डीप लर्निंग हार्डवेयर की लचीलापन से मेल खाने में संघर्षरत रहे हैं।
Sebuah keluarga arsitektur cip yang meniru sinyal otak yang berbasis peristiwa, sangat paralel, dan berdaya rendah, alih-alih mengikuti detak sinkron CPU konvensional. TrueNorth dari IBM (2014) dan Loihi dari Intel (2017, Loihi 2 pada 2021) merupakan contoh yang paling dikenal. Cip-cip ini menjalankan jaringan saraf berlonjak (spiking neural networks) dengan konsumsi daya yang hanya sebagian kecil dari GPU, tetapi sejauh ini masih kesulitan menyamai fleksibilitas perangkat keras pembelajaran mendalam arus utama.
Une famille d'architectures de puces qui imitent la signalisation événementielle, massivement parallèle et à faible consommation du cerveau, plutôt que l'horloge synchrone d'un processeur conventionnel. TrueNorth d'IBM (2014) et Loihi d'Intel (2017, Loihi 2 en 2021) en sont les exemples les plus connus. Ils exécutent des réseaux de neurones impulsionnels en consommant une infime fraction de l'énergie d'un GPU, mais peinent jusqu'ici à égaler la flexibilité du matériel d'apprentissage profond grand public.
従来のCPUの同期クロックではなく、脳の事象駆動型・超並列・低消費電力の信号伝達を模倣したチップアーキテクチャの一群。IBMのTrueNorth（2014年）とIntelのLoihi（2017年、Loihi 2は2021年）が最もよく知られた例である。スパイキングニューラルネットワークをGPUのごく一部の電力で実行できるが、これまでのところ主流の深層学習用ハードウェアの柔軟性に匹敵するには至っていない。
Семейство архитектур микросхем, имитирующих событийно-управляемую, массивно параллельную и энергоэффективную сигнализацию мозга, вместо синхронного тактового сигнала традиционного процессора. Наиболее известные примеры — TrueNorth компании IBM (2014) и Loihi от Intel (2017; Loihi 2 — в 2021 году). Они выполняют спайковые нейронные сети при ничтожной доле энергопотребления GPU, однако до сих пор с трудом сравниваются по гибкости с основным аппаратным обеспечением глубокого обучения.
Eine Familie von Chiparchitekturen, die das ereignisgesteuerte, massiv parallele und energiearme Signalverhalten des Gehirns nachahmt, anstatt dem synchronen Takt einer herkömmlichen CPU zu folgen. Die bekanntesten Beispiele sind TrueNorth von IBM (2014) und Loihi von Intel (2017, Loihi 2 im Jahr 2021). Sie betreiben gepulste neuronale Netze (Spiking Neural Networks) mit einem Bruchteil der Leistungsaufnahme einer GPU, hatten bislang jedoch Mühe, mit der Flexibilität gängiger Hardware für Deep Learning mitzuhalten.
기존 CPU의 동기식 클록 대신 뇌의 이벤트 기반·대규모 병렬·저전력 신호 전달 방식을 모방한 칩 아키텍처 계열. IBM의 트루노스(2014)와 인텔의 로이히(2017, 2021년 로이히 2)가 가장 잘 알려진 사례다. 이들은 GPU의 극히 일부 전력만으로 스파이킹 신경망을 구동하지만, 지금까지는 주류 딥러닝 하드웨어의 유연성에 필적하는 데 어려움을 겪고 있다.