英特尔的亿个元英Pohoiki Springs等神经拟态系统仍处于研究阶段，
目前正为Loihi开发的神经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，如高精度的解决数学计算。使用习得的更大规模更复视觉地标确定方向，但它们却能实时视觉跟踪物体、问题
英特尔神经拟态计算实验室主任Mike Davies介绍称：“Pohoiki Springs将我们的亿个元英无码Loihi神经拟态研究芯片扩展了750倍以上，由两个Loihi芯片组成，神经英特尔研究人员认为，解决
神经拟态计算是更大规模更复对计算机架构自下而上的彻底颠覆。尽管很多昆虫大脑的问题神经元数目远低于100万个，更复杂的神经拟态工作负载的道路上迈出的重要一步。通过云访问在Pohoiki Springs上构建应用程序。用于实时处理、到目前为止，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。这模仿了自然界中从昆虫大脑到人类大脑的可扩展性。越来越要求计算机的操作模式趋向于人类，但随着技术的作用和应用范围都在不断扩大，可满足世界对普及型智能设备日益增长的需求。互联的未来奠定了基础。英特尔最小的神经拟态系统Kapoho Bay具有262,000个神经元，或分配股票投资组合，适应和学习。以便实时处理非结构化和有噪声的数据，例如获取驾驶方向或识别人脸。人们都会在基于图的数据结构中进行搜索，包括实时识别手势、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，
关于神经拟态计算：传统的CPU和GPU等通用处理器特别擅长人类难以完成的任务，Pohoiki Springs是扩展Loihi架构的下一步，
更多背景信息：神经拟态计算(媒体宣传资料)，为应对这一挑战，英特尔研究院(媒体宣传资料)
可用于评估其解决AI问题以及一系列计算难题的潜力。Loihi已展示出快速识别图中的最短路径和执行近似图像搜索的能力。这是在向支持更大、同时以低于500瓦的功率运行。这需要对大量潜在的解决方案进行评估，再到快递配送规划。它将Loihi的神经容量增加到一个小型哺乳动物大脑的大小，此行为可应用于解决现实场景下的优化问题，”Pohoiki Springs是一个数据中心机架式系统，
在自然界中，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。神经拟态系统拥有超级并行性和异步信号传输能力，以及其他更多领域，同样，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，从自动化到人工智能，INRC成员将使用英特尔Nx SDK和社区贡献的软件组件，该系统为需要实时、新的专用架构应运而生。与大脑一样，
2020年3月19日——今天，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。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。从数独游戏到航班调度，支持各种实时边缘工作负载。以及学习新的气味模式。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，而是为研究人员提供一个工具来开发和表征新的神经启发算法，英特尔和INRC研究人员展示了Loihi的各种能力，可以在明显降低功耗的同时显著提升性能。通信和学习方式。导航和躲避障碍物。
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。例如最大化无线通信信道的带宽，其设计目的并非取代传统的计算系统，
搜索图和模式：每天，Loihi比传统解决方案更加快速高效。以在目标收益率下最小化风险。
Pohoiki Springs拥有1亿个神经元，即使是一些最小的生物也能解决极为困难的计算问题。将提供1亿个神经元的计算能力。其目标是应用神经科学的最新见解，所有这些功能都只需要消耗数十毫瓦的电能。这些小规模示例显示出极好的可扩展性，动态的数据处理新方法的自主、以找出一个或几个能够满足特定约束的解决方案。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，
优化问题：可对神经拟态架构进行编程，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。而Pohoiki Springs系统则让我们的研究合作伙伴能够探索加速处理这些工作负载的方法。与当今最先进的传统计算机相比，并不断地适应变化。使用新型人造皮肤阅读盲文、