Innatera，一家荷兰神经形态计算初创公司，旨在通过与位于印度和美国的半导体培训、技能提升和再培训组织VLSI Expert合作，消除神经形态计算采用的障碍。
与替代AI技术相比，神经形态领域在软件生态系统和技术知识方面仍不成熟。低级语言和高级语言之间的差距以及不同的尖峰范式成为进入障碍，使研究人员难以在全球范围内协作。
于11月首次宣布，Innatera与VLSI Expert的合作希望让学生和专业人士能够借助其
Pulsar神经形态平台获得事件驱动计算的实践经验，该平台提供模拟和数字尖峰神经网络加速器结构，可在终端设备中处理传感器数据。
“我们共同努力，创建对这一激动人心技术的广泛认知，并释放其在现实世界应用中的潜力，推动全球快速增长的半导体生态系统中神经形态采用的乘数效应，”Innatera在准备好的评论中表示。
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Innatera描述其与VLSI Expert的合作为一座桥梁，帮助工程师理解神经形态处理器如何在从可穿戴设备和物联网传感器到工业自动化和智慧城市的各种设备中实现超低功耗、实时感知。
VLSI Expert将在其课程中构建包含实践培训模块、技术演示和实验室练习的开发套件。
Innatera告诉EE Times，其Talamo SDK可以直接与Pytorch和TensorFlow接口，使用户能够完全访问实验事件智能所需的硬件和软件。
“Pulsar提供了超低功耗的处理引擎，而[Talamo] SDK使学生和专业人员能够在VLSI Expert的RISC-V驱动的培训平台上开发和运行神经形态工作负载，”Innatera首席执行官Sumeet Kumar告诉EE Times。“该套件锚定了他们的实践模块和实验室练习，帮助工程师了解实时节能感知如何应用于物联网设备、可穿戴设备、工业系统和智慧城市应用。”
虽然美国在神经形态处理方面有越来越多的机会，但Innatera认为印度是一个可以从中受益并在此领域作为创新孵化器的首选候选。
“印度拥有一个非常棒的创新生态系统，既富有创造力又具备建设尖端解决方案的能力，”Kumar说。“印度在神经形态领域的足迹正在增长，国家内正在进行领先的研发。神经形态计算只在印度顶尖的研究机构中才可获得。为了使其普及，神经形态需要进入学术环境，工程师需要获得实践体验。我们的重点正是这一点——为这种变革性的计算形式提供有意义的实践体验。”
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Innatera明确表示，VLSI Expert是付费客户，将创建针对Pulsar微控制器的实践培训模块和教育材料。
“VLSI Expert正在购买Pulsar芯片以集成到他们的培训套件和教育模块中，”Kumar说。“VLSI Expert正在将Innatera的Pulsar神经形态处理器集成到一个新的实践培训平台中，该平台使用Pulsar作为核心计算引擎。我们提供技术，他们设计配套的教育体验，包括开发套件、实验室和演示。”
Innatera没有透露VLSI Expert将购买多少Pulsar芯片。
“该计划旨在通过VLSI Expert在印度和美国的大学、研究中心和技能培训计划的网络，覆盖广泛的学员群体，包括学生、专业人士和爱好者，”Kumar说。“协议涉及供应Pulsar处理器以支持这些部署，但具体的数量目前并未披露。”
这笔交易可能是神经形态初创公司的重大客户胜利，因为VLSI Expert的客户群不仅包括半导体公司，还包括多家印度大学。
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Innatera与VLSI Expert的合作展示了神经形态计算的潜力，同时也揭示了其在实际应用中所面临的挑战。
随着人工智能继续渗透全球市场，对下一代设备中更多计算能力、更快网络吞吐量和内存可用性的需求不断增长，神经形态计算可能成为摩尔定律终结和冯·诺依曼瓶颈问题的解决方案。
“现代计算机处理器在执行通常的任务时非常高效，”IBM研究科学家Geoffrey Burr在一篇由IBM研究发布的博客中写道。“尽管当它们必须在内存和计算之间来回移动数据时，它们的效率会急剧下降，但它们被设计成快速切换到一些无关任务。但对于人工智能计算来说，几乎所有的任务都是相互关联的，因此当处理器卡在等待时，往往没有其他工作可以做。”
“对于人工智能计算，其操作简单、众多且高度可预测，传统处理器在等待模型权重在内存中来回传递时，往往会低于其全部容量运行，”该博客继续说道。
神经形态计算可能成为关键区别因素，但只有解决与采用该技术相关的现有挑战，才能实现这一目标。
Innatera与VLSI Expert的合作表明，神经形态计算正逐步走向更广泛的接受和应用。
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