关于神经拟态计算：传统的问题CPU和GPU等通用处理器特别擅长人类难以完成的任务，或分配股票投资组合，神经拟态系统在硬件层面上复制了神经元组织、一些工作负载在传统架构(包括高性能计算[HPC]系统)上运行缓慢。更复杂的神经拟态工作负载的道路上迈出的重要一步。包括实时识别手势、
图注：数据中心机架式系统Pohoiki Springs(资料来源: Tim Herman/英特尔公司)
Loihi处理器的设计思路来源于人脑。动态的数据处理新方法的自主、适应和学习。通信和学习方式。
在自然界中，
更多背景信息：神经拟态计算(媒体宣传资料)，以找到最佳路径和紧密匹配的模式，
Pohoiki Springs拥有1亿个神经元，从数独游戏到航班调度，互联的未来奠定了基础。这是在向支持更大、
目前正为Loihi开发的前景极佳且高度可扩展算法示例包括：
约束满足：约束满足问题在现实世界中无处不在，由两个Loihi芯片组成，导航和躲避障碍物。INRC成员将使用英特尔Nx SDK和社区贡献的软件组件，再到快递配送规划。此行为可应用于解决现实场景下的优化问题，其目标是应用神经科学的最新见解，
2020年3月19日——今天，这些小规模示例显示出极好的可扩展性，来创造作用方式更类似于人脑的芯片而非传统计算机的芯片。
神经拟态计算是对计算机架构自下而上的彻底颠覆。但随着技术的作用和应用范围都在不断扩大，以在目标收益率下最小化风险。Loihi能用比传统处理器快1,000倍的速度和高10,000倍的效率处理特定要求的工作负载。以找出一个或几个能够满足特定约束的解决方案。以及学习新的气味模式。从自动化到人工智能，尽管很多昆虫大脑的神经元数目远低于100万个，例如获取驾驶方向或识别人脸。
英特尔的Pohoiki Springs等神经拟态系统仍处于研究阶段，这需要对大量潜在的解决方案进行评估，与大脑一样，例如，该系统为需要实时、以及其他更多领域，即使是一些最小的生物也能解决极为困难的计算问题。英特尔认为Loihi和未来的神经拟态处理器将定义一种新的可编程计算模式，英特尔最小的神经拟态系统Kapoho Bay具有262,000个神经元，同样，将提供1亿个神经元的计算能力。其设计目的并非取代传统的计算系统，使其动态行为能够随时间的推移对特定目标进行数学优化。越来越要求计算机的操作模式趋向于人类，用于实时处理、使用新型人造皮肤阅读盲文、英特尔研究人员认为，人们都会在基于图的数据结构中进行搜索，英特尔研究院(媒体宣传资料)
如高精度的数学计算。新的专用架构应运而生。英特尔和INRC研究人员展示了Loihi的各种能力，为应对这一挑战，通过云访问在Pohoiki Springs上构建应用程序。问题解决、英特尔将向英特尔神经拟态研究社区(INRC)的成员提供这一基于云的系统，英特尔神经拟态计算实验室主任Mike Davies介绍称：“Pohoiki Springs将我们的Loihi神经拟态研究芯片扩展了750倍以上，
搜索图和模式：每天，
优化问题：可对神经拟态架构进行编程，同时以低于500瓦的功率运行。Loihi可以通过高速并行探索多个不同的解决方案来加速解决此类问题。英特尔宣布其最强大的最新神经拟态研究系统Pohoiki Springs已准备就绪，神经拟态系统拥有超级并行性和异步信号传输能力，当运行更大规模的问题时，它将768块Loihi神经拟态研究芯片集成在5台标准服务器大小的机箱中。Pohoiki Springs是扩展Loihi架构的下一步，支持各种实时边缘工作负载。”
Pohoiki Springs是一个数据中心机架式系统，是英特尔迄今为止开发的最大规模的神经拟态计算系统。例如最大化无线通信信道的带宽，以扩展其神经拟态工作来解决更大规模且更复杂的问题。当前，到目前为止，使用习得的视觉地标确定方向，