在这个正是日新月异的时代，飞黄腾达的时代，人类的科技、生活已经在近几年快速的进入快车道，在这年头有台电脑、手机已不是稀奇的事，因为几乎每家每户都会有电脑，电脑仿佛将我们彼此链接在一起，下面分析一片关于电脑与手机各种新型科技产品的文章供大家阅读。

今天，英特尔宣布了PohoikiSprings的准备，它的最新和最强大的神经形态研究系统提供了1亿个神经元的计算能力。 基于云的系统将提供给英特尔神经形态研究社区(IN RC)的成员，扩展他们的神经形态工作，以解决更大、更复杂的问题。

波霍伊基斯普林斯将我们的洛伊希神经形态研究芯片放大了750多倍，同时工作功率在500瓦以下。 英特尔NeuroomorphicComputingLab的主管迈克？戴维斯(Mike Davies)表示：“该系统使我们的研究伙伴能够探索如何目前在传统架构上缓慢运行的工作负载。

波霍基斯普林斯是一个数据中心机架安装系统，是英特尔最大的神经形态计算系统开发至今。 它集成了768个Loihi神经形态研究芯片在一个底盘大小的五个标准服务器。

loihi处理器从人脑中获取灵感。 就像大脑一样，Loihi可以比传统处理器更快地处理高达1000倍和10000倍的高要求工作负载。 PohoikiSprings是扩展这一体系结构的下一步，以评估它不仅解决人工智能(A I)问题，而且解决广泛的计算难题的潜力。 英特尔的研究人员认为，神经形态系统的极端并行性和异步信号可能提供显著的性能增益，在急剧降低的功率水平相比，最先进的传统计算机今天可用。

在自然世界中，即使是一些最小的生物也能解决非常困难的计算问题。 例如，许多昆虫可以在视觉上跟踪物体，实时导航和避免障碍，尽管大脑的神经元远低于100万。

同样，英特尔最小的神经形态系统KapohoBay包括两个Loihi芯片，拥有262，000个神经元，并支持各种实时边缘工作负载。 英特尔和INRC的研究人员已经证明了Loihi能够实时识别手势，使用新的人工皮肤阅读盲文，使用学习的视觉地标定向方向，并学习新的气味模式-所有这些都消耗了几十毫瓦的能量。 到目前为止，这些小规模的例子显示了极好的可伸缩性，与传统的解决方案相比，在Loihi上运行更快、更有效的更大问题。 这反映了从昆虫到人脑在自然界中发现的大脑的可扩展性。

有了1亿个神经元，波霍伊基斯普林斯将洛伊希的神经容量增加到一个小型哺乳动物大脑的大小，这是支持更大和更复杂的神经形态工作量的主要步骤。 该系统为一个自主的、连接的未来奠定了基础，这将需要新的实时、动态数据处理方法。

英特尔的神经形态系统，如PohoikiSprings，仍处于研究阶段，不打算取代传统的计算系统。 相反，它们为研究人员开发和描述新的神经启发算法提供了一个工具，用于实时处理、解决问题、适应和学习。

INRC成员将使用英特尔的NxSDK和社区提供的软件组件通过云访问和构建PohoikiSprings上的应用程序。

传统的通用处理器，如CPU和GPU，在人类难以完成的任务中特别熟练，例如高度精确的数学计算。 但技术的作用和应用正在扩大。 从自动化到人工智能和其他，越来越需要计算机更像人类一样运行，实时处理非结构化和噪声数据，同时适应变化。 这一挑战激发了新的和专门的体系结构。

神经形态计算是对计算机体系结构自下而上的全面反思。 目的是应用神经科学的最新见解，创造出功能不太像传统计算机，更像人脑的芯片。 神经形态系统在硬件层面复制神经元的组织、交流和学习方式。 英特尔认为Loihi和未来的神经形态处理器定义了一种新的可编程计算模型，以服务于世界对普适、智能设备的日益增长的需求。