英特爾已升級POOU推要容納1億個神經元的系統。神經形態計算系統集成了超過768個Loihi芯片，並具有五個架子單元，該單元被稱為Pohoiki Springs。
什麼是神經形態芯片？
長神經形態芯片它是由英特爾（Intel）開發的，用於2017年的研究應用程序。它被稱為神經形態，因為它模仿了人的大腦。唯一的區別是，而不是將衝動發送到大腦。對於神經形態芯片，它發送了稱為“尖峰”的電脈衝。
無論如何它是用什麼？
Loihi的體系結構使用極端的並行性，幾種通信和異步信號，旨在提供諸如腦啟發算法之類的性能改進，當然可以大大降低功率水平。
邁克·戴維斯（Mike Davies）英特爾的神經形態計算實驗室說話，並說：“神經形態計算對於不同的製度很有用，計算中的利基與大數據，有監督的學習問題有用，”
深度學習使用大量數據來訓練大型網絡，以巨大的計算成本。因此，它需要大量的I/O和內存帶寬，與神經形態計算相比，它也相對較慢。神經形態模型不同，但具有相同的目的。
“他們正在處理單個數據示例。我們稱之為批量的一大尺寸，在這裡，現實世界中的數據到達芯片，需要在當時和那裡進行處理，並以最低的延遲和最低的功能進行處理。...與邊緣深度學習AI籌碼相比，邊緣方面的不同之處在於，我們也可以在實際上可以學習這些數據的模型，而這些模型實際上是基於這些數據的範圍，而這些模型卻不在這些範圍內，這些模型卻在整個數據中都可以依靠，並且可以很好地學習。
英特爾終於擴大了！
Pohoiki Springs的前任，科普雷爾灣，只有大約兩個有262,000個神經元或尖峰的Loihi芯片。請注意，果蠅的神經元幾乎相同。 Kapoho Bay旨在開發邊緣系統的算法，成功閱讀盲文並能夠識別視覺地標。它還消耗了低至數十毫米的功率。
新系統是Pohoiki Springs，這次使用八個板，有96多個Loihi芯片。所有芯片之間都使用了基於尖峰的信號，整個五個機架設置僅消耗了約300W，這就像普通的PC設置。
這對未來意味著什麼？
商業用途的用途似乎仍然很遠。但是，這可能會帶來奇蹟，以幫助深入學習AI處理更快的過程以及計算人類立即需要的事情。為了給出背景，人腦大約有860億個神經元，相當於約65萬葉片。因此，可以肯定地說，擁有像人類大腦一樣快的計算機還有很長的路要走。但是，隨著技術每天的進步越來越高。
