Intel展示Pohoiki Beach神经感知系统，以类人脑处理方式较CPU处理量高出千倍、效率达万倍

Intel 在2017 年曾宣布推出一款自我学习型神经处理器Loihi ，藉由模拟人脑结构，同时实现推理与学习机能，而近期Intel 进一步宣布推出基于Loihi 的Pohoiki Beach 神经感知系统，透过64 颗Loihi晶片构成达800 万个神经元，这套系统号称在sparse coding 、图像搜寻与约束补偿问题等领域，可较传统CPU 提升1,000 倍处理量，整体效率可达10,000 倍。

Intel 预期在今年内推出达 1 亿个神经元的Pohoiki Springs 平台，基本架构依循Pohoiki Beach 。

Intel 指出， Pohoiki Beach 平台能够以针对神经演算法更具效率的专属架构硬体，使机器学习领域的性能再度提升，尤其对于向是物联网、自动化设备如自驾、智能家居与网路安全等带来革命性的变化。Pohoiki Beach 平台也将开放给学界使用，希望学界能借此有突破性创新。

Intel 与合作伙伴也借此平台展示应用，其中包括电子义肢、手足球对战、基于电子肌肤的触觉输入； Intel 的合作伙伴也为Pohoiki Beach 平台背书，表示借Pohoiki Beach 进行深度学习的测试时较GPU功耗降低109 倍，甚至比专为物联网的推理加速器也少了5 倍功耗，同时若将神经网路模型扩大50 倍，仍仅提高约30% 的功耗，同时仍可维持即时处理，但物联网的推理加速器不仅耗电量提高500% ，同时也失去即时处理的能力。