CPU和GPU等傳統通用處理器特別擅長處理人類難以完成的任務，例如高精準度的數學運算。然而，當此類處理器即時處理非結構化和充滿雜訊的數據，並同步進行記憶、演算、推理和計算時，例如在圖像和聲音上，將很難滿足需求。
當下，芯片的角色和應用正在不斷擴展，從自動化到人工智能以及其他領域對電腦的需求越來越高，迫使電腦需要像人腦一樣運作，這項挑戰了催生了一種全新的專門化的芯片架構。
英特爾公司近期宣佈，將發佈一種神經擬態計算的實驗研究系統Pohoiki Springs，這種前沿技術可以模擬人腦的運作方式，以更快的速度進行計算，同時大大降低能耗。
數據中心機架式系統Pohoiki Springs
這個名為Pohoiki Springs的神經擬態系統將於本月發佈，向英特爾神經擬態研究社區(Neuromorphic Research Community)的成員開放。Pohoiki Springs將768塊Loihi神經擬態研究芯片集成在5臺標準服務器大小的機箱中。不過該系統目前仍處於研究階段。
英特爾神經擬態計算實驗室主任Mike Davies介紹說：“一些工作負載在傳統架構上運行緩慢，而Pohoiki Springs系統則讓我們的研究合作伙伴能夠探索加速處理這些工作負載的方法。”
神經擬態芯片是一種全新的小型半導體芯片，靈感源自人類大腦，在硬件上覆制了人體神經元組織、溝通和學習方式，能夠複製信息並思考處理方式。人體的1000億個腦神經元能通過100萬億個突觸實現互聯互通，使大腦能快速處理並保存信息。這些突觸採用並行連接方式，因而神經元網絡能以較低的功耗（約20瓦），同步進行記憶、演算、推理和計算。
神經擬態（Neuromorphic）一詞最早是在20世紀80年代，由加州理工大學的計算機科學家Carver Mead提出。神經擬態工程學（Neuromorphic engineering）希望利用具有模擬電路特徵的超大規模集成電路（VLSI），模仿人腦神經系統，最終目標是製造一個仿真人腦的芯片或集成電路。
神經擬態工程學需要跨領域的合作，也吸引了生物學、物理學、數學及信息科學等各方面人才的投入，和量子計算研究一樣，成為跨國科技企業爭奪下一代計算高地的前沿領域，包括IBM、高通、三星和SK海力士等。
在神經擬態計算的投入研究上，英特爾期望未來的神經擬態處理器能夠成為一種新的可編程計算模式，以滿足世界對普及型智能設備日益增長的需求。
神經擬態研究芯片Loihi
2017年年底英特爾發佈Loihi芯片，該芯片基於14納米制程工藝，在架構設計中整合了計算和存儲，具備128個核心，每個核心中有1000個神經元計算模型，單芯片可以模擬約13個萬個神經元，支持多種學習模式，支持類似於人腦的工作方式。
根據英特爾研究院與美國康奈爾大學的研究人員在《自然-機器智能》雜誌上聯合發表的一篇論文顯示，Loihi僅需單一樣本便可學會識別每一種氣味，且不會破壞它對先前所學氣味的記憶。與傳統的一種深度學習解決方案相比，但要達到與Loihi相同的分類準確率，前者學習每類氣味需要3000倍以上的訓練樣本。
目前，一些有趣的應用在Loihi已經得到驗證，通過模擬人類嗅到氣味時的大腦運行機制，神經擬態芯片能嗅出危險化學品氣味。
2019年7月，英特爾宣佈新推出的“Pohoiki Beach”800萬神經元神經擬態系統已經可以供研究人員使用，它包含64塊Loihi芯片。通過Pohoiki Beach，研究人員可以利用英特爾的Loihi研究芯片開展實驗。
Pohoiki Springs將英特爾的Loihi神經擬態研究芯片擴展了750倍，意味著一個1億神經元計算系統得已誕生，規模上追上一個小型哺乳動物大腦的大小，同時以低於500瓦的功率運行。
不過距離人腦由約860億個神經元組成的結構，時下神經擬態系統的研究還有很遠的距離。但這在摩爾定律逐漸失效的芯片領域，神經擬態研究已經激發IT與半導體公司鬥志，並加大技術開發投入其中。
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