Intel enthüllt neuromorphen Prozessor "Loihi" & 49-Qubit Quantenchip "Tangle Lake"

Intel treibt neuromorphes & 49-Qubit supraleitendes Quantenprozessor (Codename Tangle Lake) voran. Neuromorph (Loihi): Neuer Computing-Ansatz inspiriert von Gehirnfunktion – macht ML effizienter. Intels Roadmap: 1.000-Qubit-System in 5–7 Jahren möglich.

Zwei Ankündigungen auf CES 2018

Intel CEO Brian Krzanich zeigte zwei Prozessoren mit Potenzial für Probleme jenseits konventioneller Computer. Fortschritt neuromorphes Computing: Self-Learning Chip "Loihi" mimt Gehirn-Grundoperationen für effizienteres ML.

Anderer Prozessor: 49-Qubit supraleitender Quanten-Testchip "Tangle Lake" – benannt nach Alaska-Seenkette, impliziert: Quantenprozessoren brauchen extreme Kälte.

Intel treibt exponentiell wachsende Computing-Performance-Nachfrage mit spezialisierten Architekturen. Details:

Loihi – Gehirn-nachahmender Prozessor

Neuromorphes Computing: Neuer Ansatz inspiriert von Gehirn. Loihi vereint Training & Inference auf Single Prozessor für effizientere KI/ML.

Wie Tier/Mensch-Gehirn: Loihi verbindet Neuronen, ändert Konnektivität zwischen Neuronen. Fähigkeit: Netzwerk entwickeln, Daten einspeisen → Netzwerk ändert sich während Lernen → Ergebnis online, at the edge, low power.

Features:

• Vollständig asynchrones neuromorphes Mesh: verschiedene hierarchische, sparse, rekurrente NN-Topologien, jedes Neuron kommuniziert mit Tausenden anderen.
• Jeder Core: Learning Engine programmierbar für dynamische Netzwerkparameter-Anpassung – Reinforcement, Supervised, Unsupervised Learning.
• 130.000 Neuronen, 130 Mio. Synapsen auf 14 nm Prozesstechnologie.
• Entwicklung/Test zahlreicher Algorithmen mit hoher Effizienz: Constraint Satisfaction, Dynamic Pattern Learning, Path Planning, Dictionary Learning, Sparse Coding u. v. m.

Einsatz: Überall wo Real-World-Info in wachsenden Echtzeit-Umgebungen verarbeitet wird. Smartere Security Cameras, AR/MR Devices, autonome Fahrzeuge mit Echtzeit-Kommunikation.

Status: Voll funktionsfähiger neuromorpher Forschungsprozessor. Ziel: Prototyp an führende Forschungsinstitute (bei Anwendung auf komplexere Probleme/Datenstrukturen) bis Ende Q2 2018 teilen.

Tangle Lake – Supraleitender Quanten-Testchip

Okt 2017: Intel lieferte 17-Qubit supraleitenden Chip mit Advanced Packaging. Nun (3 Monate später): 49-Qubit Quanten-Testchip – beeindruckender Fortschritt zum Ziel funktionalem Computing-System (Control Electronics bis Algorithmen).

Wahrscheinlich 1 Mio.+ Qubits für kommerzielle Relevanz. Quantencomputing löst Probleme, die heutige stärkste Supercomputer Monate brauchen: Financial Modeling, Drug Development, Climate Forecasting.

Qubit-Architektur: Supraleitende Metallschleifen, benötigen ~20 mK极低温.

Letzte Jahre: Race Quantencomputer unter Tech-Giganten spannend. Nov 2017: IBM 50-Qubit Prototyp. Google: Ziel 49-Qubit supraleitender Chip. Langer Weg bis Full-Scale Quantum Machine. Intel Roadmap: 1.000 Qubit System in 5–7 Jahren.

Intel investiert groß in Spin Qubits in Silizium. Kleiner als supraleitende Qubits → Skalierungsvorteil. Spin Qubits ähneln Single Electron Transistor ~ traditionelle Transistoren → herstellbar mit vergleichbaren Techniken. Bisher: Spin Qubit Fabrication Flow auf 300 mm Prozesstechnologie.

Weder neuromorph noch Quantencomputing ersetzt General Purpose Computer, aber sie erweitern es.