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。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。

    Loihi处理器的设计思路来源于人脑。与大脑一样，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。Pohoiki Springs是扩展Loihi架构的下一步，可用于评估其解决AI问题以及一系列计算难题的潜力。英特尔研究人员认为，与当今最先进的传统计算机相比，神经拟态系统拥有超级并行性和异步信号传输能力，可以在明显降低功耗的同时显著提升性能。

    在自然界中，即使是一些最小的生物也能解决极为困难的计算问题。例如，尽管很多昆虫大脑的神经元数目远低于100万个，但它们却能实时视觉跟踪物体、导航和躲避障碍物。同样，英特尔最小的神经拟态系统Kapoho Bay由两个具有262,000个神经元的Loihi芯片组成，支持各种实时边缘工作负载。英特尔和INRC研究人员展示了Loihi的各种能力，包括实时识别手势、使用新型人造皮肤阅读盲文、使用习得的视觉地标确定方向，以及学习新的气味模式。所有这些功能都只需要消耗数十毫瓦的电能。到目前为止，这些小规模示例显示出极好的可扩展性，当运行更大规模的问题时，Loihi比传统解决方案更加快速高效。这模仿了自然界中从昆虫大脑到人类大脑的可扩展性。

    Pohoiki Springs拥有1亿个神经元，它将Loihi的神经容量增加到一个小型哺乳动物大脑的大小，这是在向支持更大、更复杂的神经拟态工作负载的道路上迈出的重要一步。该系统为需要实时、动态的数据处理新方法的自主、互联的未来奠定了基础。

    英特尔的Pohoiki Springs等神经拟态系统仍处于研究阶段，其设计目的并非取代传统的计算系统，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，用于实时处理、问题解决、适应和学习。INRC成员将使用英特尔Nx SDK和社区贡献的软件组件，通过云访问在Pohoiki Springs上构建应用程序。

    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，从数独游戏到航班调度，再到快递配送规划。这需要对大量潜在的解决方案进行评估，以找出一个或几个能够满足特定约束的解决方案。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。

    搜索图和模式：每天，人们都会在基于图的数据结构中进行搜索，以找到最佳路径和紧密匹配的模式，例如获取驾驶方向或识别人脸。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。

    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。此行为可应用于解决现实场景下的优化问题，例如最大化无线通信信道的带宽，或分配股票投资组合，以在目标收益率下最小化风险。