Druhá generace neuromorfního čipu společnost Intel nese označení Loihi 2 a jako první v portfoliu výrobce je postavena na technologii Intel 4. Uplatnění najde ve výzkumu neuromorfních neuronových sítí a oproti první generaci přináší řadu vylepšení. Patří mezi ně zejména nová instrukční sada, která nabízí především vyšší míru programovatelnosti. Společnost Intel představila také open-source softwarový rámec pro vývoj aplikací inspirovaných neurony. Prostředí nese název Lava.
Loihi2 ukazuje, jak by měl vypadat neuromorfní hardware určený pro neuronové sítě inspirované mozkem neboli SNN. Ty se využívají ve výpočtech operujících s událostmi, v nichž načasování vstupů kóduje informace. Obecně platí, že vstupy, které přicházejí dříve, mají větší účinek či vliv než ty, které přicházejí později.
Mezi klíčové rozdíly mezi neuromorfním hardwarem a standardními procesory patří distribuce paměti. Znamená to, že paměť Loihi je zabudována do jednotlivých jader. Vzhledem k tomu, že vstupy Loihi spoléhají na časování, je architektura asynchronní.
Čipy Loihi první generace byly demonstrovány v různých výzkumných aplikacích. Patří mezi ně i adaptivní řízení robotické ruky. Její pohyb se přizpůsobuje změnám v systému, což snižuje tření a opotřebení. Loihi dokáže přizpůsobit svůj řídicí algoritmus tak, aby kompenzoval chyby nebo nepředvídatelné chování, což umožňuje robotům pracovat s požadovanou přesností.
Čip byl také použit v systému, který rozpoznává různé pachy. V tomto scénáři se dokáže učit a rozpoznávat nové pachy mnohem efektivněji než ekvivalent založený na hlubokém učení. V projektu s Deutsche Bahn byly čipy Loihi použity také pro plánování vlaků. Systém rychle reagoval na změny, jako jsou výluky na trati nebo zastavené vlaky.
Čip Loihi 2 jsou navrženy či produkovány předprodukční verzí procesu Intel 4. Mají za cíl zvýšit programovatelnost a výkon bez snížení energetické účinnosti. Zvýšení hustoty je jednou z nejdůležitějších změn. Čip sice stále obsahuje 128 jader, ale počet neuronů se zvýšil osmkrát. Stejně jako jeho předchůdce má typickou spotřebu kolem 100 mW.
Kapacita paměti v čipu Loihi 2 byla rozdělena do paměťových bank, které jsou flexibilnější. K parametrům sítě byla přidána další komprese, aby se minimalizovalo množství paměti potřebné pro větší modely. Tím se uvolní paměť, kterou lze přerozdělit pro neurony.
Výsledkem je, že Loihi 2 dokáže řešit větší problémy se stejným množstvím pamět jako jeho předchůdcei, což přináší zhruba patnáctinásobné zvýšení kapacity neuronové sítě na milimetr čtvereční plochy čipu.
Vylepšení Loihi doplňuje softwarový rámec Lava. Tento open-source projekt je k dispozici neuromorfní výzkumné komunitě. Ačkoli je Lava zaměřena na asynchronní předávání zpráv založené na událostech, bude podporovat také heterogenní provádění. To umožní výzkumníkům vyvíjet aplikace, které původně poběží na procesorech. S přístupem k hardwaru Loihi pak mohou výzkumníci mapovat části pracovní zátěže na neuromorfní čip.
