英特尔旗下的神经形态研究系统「Pohoiki Springs」已可提供1亿个神经元的运算能力。此以云端为基础的系统将提供给（INRC)的成员，以扩展其神经形态研究工作，解决更庞大、更复杂的问题。

英特尔发表的最新神经形态运算系统「Pohoiki Springs」，一共整合了768个Loihi神经形态研究晶片。

英特尔神经形态运算实验室总监Mike Davies表示，Pohoiki Springs将英特尔Loihi神经形态研究晶片的运算能力扩展了750倍以上，同时可以低於500瓦的功率执行运算。Pohoiki Springs系统使英特尔的研究合作夥伴能够探索各种方法，於包括高效能运算(HPC)系统在内的传统架构上，加速目前执行缓慢的工作负载。

Pohoiki Springs为资料中心机架式系统，是英特尔迄今为止所研发最大的神经形态运算系统。Pohoiki Springs将768个Loihi神经形态研究晶片整合在一个具有5台标准伺服器大小的机壳中。

Loihi处理器从人类大脑获得灵感。Loihi如同大脑一般，可透过比传统处理器快1,000倍的速度及高出10,000倍的效率，处理特定需求较高的工作负载。Pohoiki Springs是扩展Loihi系统架构以评估解决人工智慧(AI)问题与各种运算难题潜力的下一步。英特尔研究人员认为，与当今最先进的传统电脑相比，神经形态系统的极度并行特性与非同步讯号传输特性，可大幅降低功耗并显着提升效能。

在自然界中，即使是一些最微小的生物也能解决高度困难的运算问题。例如，尽管许多昆虫的大脑神经元数量不到100万个，但它们仍然可以即时透过视觉来追踪目标、导航并避开障碍物。

同样地，英特尔最小的神经形态系统Kapoho Bay由两个Loihi晶片和262,000个神经元组成，可支援各种即时的边缘工作负载。英特尔和INRC研究人员已证明了Loihi能够即时识别手势、使用新型人造皮肤读取盲人点字、透过习得的视觉地标来定位方向、以及学习新的气味模式，而这些过程皆仅需消耗数十毫瓦的功率。至目前为止，这些小规模的范例已展现卓越的扩展性，与传统解决方案相比，规模较大的问题在Loihi上可被执行地更快更有效率。这反映了自然界中大脑的可扩展性，从昆虫到人类大脑皆然。

Pohoiki Springs拥有1亿个神经元，可将Loihi的神经容量增加至小型哺乳类动物大脑的规模，这是迈向未来支援更大、更复杂的神经形态工作负载的重要一步。Pohoiki Springs系统为自主与互联的未来奠定基础，提供全新方法来进行即时的动态资料处理。

包含Pohoiki Springs在内的英特尔神经形态系统仍处於研发阶段，且并非为了替代传统的运算系统。相反地，它们为研究人员提供了一种工具，用於开发和描述新的类神经演算法特性，以进行即时的处理、问题解决、适应和学习。

CPU和GPU等传统通用处理器特别擅长处理人类难以完成的任务，例如高精准度的数学运算。然而科技的角色和应用正在不断扩展。从自动化到人工智慧以及其他领域对电脑的需求越来越高，电脑需要像人脑一样运作，以即时处理非结构化和充满杂讯的资料，同时适应各种变化。这项挑战激发了全新的专门化架构。

神经形态运算是对电脑架构由下至上的全面反思，以利用神经科学的最新观点来创建功能更像人脑而非传统电脑的晶片。神经形态系统在硬体方面复制了神经元的组织、沟通和学习方式。英特尔期??Loihi和未来的神经形态处理器能够定义一种可程式化运算的全新模型，以满足全世界对普及且智慧的装置与日俱增的需求。