Intel lanza Loihi 2: chip neuromórfico de nueva generación con programabilidad avanzada y escalado 3D

Intel ha anunciado Loihi 2, su procesador neuromórfico de segunda generación construido en el nodo de pre-producción Intel 4. El nuevo chip está diseñado para investigadores que exploran redes neuronales de pulsos (SNN) de próxima generación y ofrece ganancias sustanciales en programabilidad, densidad y escalabilidad.

Loihi 2 introduce un conjunto de instrucciones de neurona totalmente programable que permite a los pulsos transportar cargas enteras en lugar del binario 0/1 usado en Loihi 1. Este cambio aumenta la expresividad del modelo y reduce el número de neuronas requeridas para una tarea dada.

Junto con el hardware, Intel presentó Lava —una pila de software open-source que unifica programación orientada a eventos, ejecución heterogénea y compartir código impulsado por la comunidad. El marco está diseñado para acelerar el desarrollo de aplicaciones neuromórficas y cerrar la brecha entre investigación y despliegue.

Mientras CPUs convencionales usan memoria de grano fino, Loihi almacena datos directamente dentro de cada núcleo, permitiendo operación verdaderamente asíncrona que coincide con la lógica basada en tiempo de cerebros biológicos. Según Mike Davies, director del Laboratorio de Computación Neuromórfica de Intel, «El cómputo del chip emerge de la interacción dinámica de sus elementos, alcanzando un equilibrio que codifica la respuesta.»

Prototipos de primera generación de Loihi ya se han desplegado en diversos escenarios: controladores de brazo robótico adaptativos que reducen desgaste, sistemas de reconocimiento olfativo que aprenden olores más rápido que líneas base de deep learning, y motores de planificación de trenes que reaccionan a interrupciones en tiempo real. Estos casos de uso subrayan el potencial de la plataforma para inteligencia real-world de bajo consumo.

Mejoras clave en Loihi 2

Loihi 2 cuenta con 128 núcleos como su predecesor, pero la cuenta de neuronas se multiplica por ocho. El área total del die se reduce a la mitad gracias al proceso Intel 4, entregando aproximadamente un aumento de 15 veces en capacidad de red por milímetro cuadrado. La memoria se particiona en bancos flexibles y se comprime, liberando espacio para neuronas y sinapsis adicionales.

Con el nuevo conjunto de instrucciones, los desarrolladores pueden programar modelos de neurona personalizados que incorporan operaciones aritméticas, de comparación y control de flujo. Esta capacidad de micro-código desbloquea arquitecturas SNN más ricas y permite mapeo eficiente de algoritmos complejos.

Los pulsos en Loihi 2 transportan una carga entera configurable, permitiendo mensajería basada en eventos que soporta redes neuronales sigma-delta (SDNN). Las SDNN calculan activaciones graduadas como DNNs tradicionales pero transmiten solo cambios significativos, proporcionando inferencia más rápida que el enfoque estrictamente basado en tiempo de Loihi 1.

Loihi 2 puede lograr hasta 10× de aceleración a nivel de circuito y procesa redes 5.000× más rápido que neuronas biológicas. El diseño introduce puertos de escalado 3D que permiten que mallas planares de chips se conviertan en arrays volumétricos, con ancho de banda inter-chip cuadruplicado y tráfico de pulsos comprimido diez veces. En general, el sistema entrega un aumento de capacidad de 60 veces para la mayoría de cargas de trabajo.

Aprendizaje de tres factores, un paradigma de entrenamiento neuromórfico de vanguardia, ahora es soportado, permitiendo a investigadores aproximar retropropagación en hardware. Esto abre nuevos caminos para entrenar arquitecturas profundas directamente en Loihi 2.

Disponibilidad de Loihi 2

Los investigadores pueden adquirir la placa Oheo Gulch de un solo chip para prototipado rápido, seguida por el sistema Kapoho Point de ocho chips que ofrece interfaz Ethernet para despliegues apilables. Estas placas proporcionan una plataforma de alta throughput y baja latencia para aplicaciones de borde como robótica.

Lava – El ecosistema de software open-source

Mientras el hardware ha progresado rápidamente, el soporte de software ha quedado rezagado. Lava busca llenar ese vacío ofreciendo una API unificada para programación asíncrona basada en eventos y ejecución heterogénea. Permite a desarrolladores prototipar en CPUs y luego descargar kernels computacionalmente intensivos a Loihi 2, reduciendo la barrera de entrada y fomentando la colaboración entre laboratorios.

Lava está alojado en GitHub y da la bienvenida a contribuciones de la comunidad neuromórfica. Al proporcionar bloques de construcción compartidos y modelos de ejemplo, el marco busca acelerar la innovación y impulsar la comercialización de tecnologías neuromórficas.

Publicado originalmente en EE Times.

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