英特尔通过量子和神经形态创新应对下一代计算

随着传统的设备缩放和摩尔定律的力量停止，现代计算方法开始达到极限。相反，许多开发人员将目光转向了有前景的新计算方法，包括量子计算和神经形态计算。尽管这两项技术都具有令人兴奋的潜力，但在每个领域仍有大量工作要做。

 

英特尔认为，它正在采用全栈方法进行量子计算。图片由英特尔提供

 

如今，英特尔正在2022年英特尔创新大会上发布新版本，推动量子和神经形态计算的发展。All About Circuits听取了英特尔量子和分子技术主管Anne Matsuura和英特尔神经形态计算实验室主任Mike Davies的第一手资料，以了解新版本。

 

英特尔用新的SDK展望量子未来

许多量子计算研究人员正专注于量子位和硬件来推进这项技术，但整个软件堆栈都需要重大突破。

英特尔宣布发布其用于量子计算的新软件开发工具包（SDK），称为英特尔量子SDK。新的SDK旨在优化量子经典算法，即变分算法，这些算法是当今最流行的量子工作负载之一。

 

英特尔量子SDK的当前和未来状态。图片由英特尔提供

 

在描述SDK时，Matsuura解释道：“英特尔量子SDK包括一个编译器，该编译器针对二进制量子指令集和量子运行时来管理量子程序的执行。这使用户能够找到量子操作，并将其分解为英特尔量子点Qubit芯片上可用的操作。”

为此，Quantum SDK中的一个关键工具是一个基于C++的低级虚拟机（LLVM）编译器工具链。英特尔明智地选择使用行业标准的量子扩展来增强行业标准的LLVM表示，以最终开源编译器的前端。

据英特尔称，Quantum SDK已经得到了测试版用户的积极评价，他们在材料和流体动力学模拟等应用中使用了该工具。为了帮助推动进一步的采用，英特尔已经向包括宾夕法尼亚大学和俄亥俄州立大学在内的几所大学提供了资助，让它们在课程中使用和教授量子SDK。

 

英特尔以Kapoho点为目标的神经形态计算

英特尔在历史上一直是神经形态计算硬件领域的领导者，其旗舰Loihi 2神经形态芯片于一年多前发布。现在，该公司推出了Kapoho Point，这是一款专为大规模工作负载设计的8芯片Loihi 2板，使Loihi又向前迈进了一步。

 

Kapoho Point板可以很容易地堆叠。图片由英特尔提供

 

一块Kapoho Point板外形紧凑，能够容纳多达800万个神经元和10亿个参数。此外，Kapoho Point是可堆叠的，这意味着它可以很容易地缩放。

Davies解释说， “由于它是可堆叠的，你可以通过这个扩展端口将其分层，并扩展到更大的功能。我们在这里组装了多达四块板的堆叠，其中包含多达3200万个神经元。有时几千个变量可以定义一个非常困难的问题，所以我们很高兴看到Loihi 2能够用这种方法解决的优化问题的规模形状因素。”

与最先进的CPU相比，Kapoho拥有1000倍的能效。此外，芯片间通信带宽的改进和Lava框架的更新共同作用，使深度学习应用程序的速度比Loihi 1系统快12倍，能耗低15倍。

 

量子和神经形态计算向前推进

随着传统计算开始放缓，该行业已将注意力转向量子计算和神经形态计算等新技术。英特尔的目标是在这两个领域都成为领导者。

松浦表示：“我们需要鼓励更多有信心编程量子计算机的人。”。“我认为，从这个意义上说，IBM让用户使用软件工具链来习惯量子编程，这是正确的。英特尔的量子SDK是我们进入这场竞赛的入口，但我们在C++的基础上做了一些不同。”

谈到Kapoho Point，Davies补充道，“我们看待神经形态计算的方式是在运动中或在现实世界中实现人工智能。”