Плата Nahuku з 32 нейроморфними процесорами Loihi. Система Pohoiki Springs складається з 24 таких плат (Intel Corporation).
Компанія Intel анонсувала в березні 2020 року готовність до експлуатації своєї мережі нейроморфних обчислень Pohoiki Springs потужністю 100 мільйонів нейронів. Мережа об'єднує 768 нейроморфних процесорів Loihi. Експериментальна обчислювальна система функціонує на хмарній основі і буде поки що доступна для розробки додатків учасникам дослідницької спільноти Intel Neuromorphic Research Community (INRC).
Спочатку ідея нейроморфних обчислень (кінець 1980-х років) полягала у використанні аналогових обчислювальних ланцюгів, що емулюють архітектуру нервової системи. В даний час реалізація може бути на основі і аналогових, і цифрових ланцюгів, але залишається принцип - побудова нейронної мережі і використання імпульсів для передачі інформації між нейронами. Зараз у світі розробляються кілька конкуруючих нейроморфних платформ, в основному на базі великих університетів або корпорацій (наприклад, Neurogrid Стенфордського університету, Spinnaker - Манчестерського університету тощо) Тут ситуація в цілому аналогічна квантовим комп'ютерам: обчислювальні можливості різних систем можна порівняти і відповідають сучасному рівню наукового знання, але вони ще не претендують на повноцінне комерційно окупне використання. Архітектура класичного комп'ютера і наше уявлення про «обчислювальну архітектуру» нервової мережі. З: Versace et al., The brain of a new machine. IEEE Spectrum, 47(12), 30—37 (2010).
Самонавчальний нейроморфний чіп компанії Intel під назвою Loihi (від назви гавайського вулкана Лоіхи) випущений у 2017 році. Ця розробка відноситься вже до п'ятого покоління нейроморфних процесорів Intel. Він вміщує 128 ядер з вбудованим модулем самонавчання в кожному і містить 131 000 обчислювальних нейронів, здатних обмінюватися сигналами між собою. Компанія стверджує, що чіп виявився в 1000 разів більш ефективним за енерговитратами для навчання нейронної мережі, ніж звичайні комп'ютерні системи, що вирішують порівнянні завдання. У березні 2020 року фахівці Intel і Корнеллського університету (Cornell University) опублікували дослідницьку роботу в Nature Machine Intelligence, в якій продемонстрували можливості процесора Loihi в розпізнаванні низки небезпечних для здоров'я речовин за запахом на зашумленому тлі. При цьому використовувалися механізми машинного навчання на «банку даних» з десяти небезпечних матеріалів, а сама нейронна мережа емулювала роботу нюхливої системи ссавців. Процесор Loihi використовувався і в декількох інших додатках, пов'язаних з нейроморфними обчисленнями.
Pohoiki Springs - це центр даних Intel, що об'єднує 768 (24 плати Nahuku по 32 чіпи) нейроморфних чіпів Loihi на одній монтажній панелі розміром у п'ять стандартних серверів у звичайних центрах даних (Pohoiki - це теж гавайський топонім). Для порівняння: найменший інтегрований пристрій Intel під назвою Kapoho Bay складався всього з двох взаємопов'язаних чіпів Loihi (262 тисячі нейронів), а порівняно недавно, влітку 2019 року, було оголошено про масштабування системи з інтегруванням 64 процесорів Loihi (8 мільйонів нейронів).
Доступ до комп'ютера з новою архітектурою забезпечується через хмарний сервіс для учасників створеної на початку 2018 року спільноти INRC (Intel Neuromorphic Research Community). У це співтовариство вже увійшли такі великі компанії, як Airbus, GE, Hitachi. Також серед приблизно 75 його учасників на сьогодні - університети, державні лабораторії та компанії-стартапи, які тим самим позначають свій інтерес до досліджень, які обіцяють стати комерційно вигідними тільки через кілька років. Зараз у них є можливість робити власні програми для комп'ютера Pohoiki Springs через відповідну систему розробки додатків (SDK) від Intel (Nx SDK). Дослідники можуть пробувати сили в розробці алгоритмів, наприклад, для завдань оптимізації при розміщенні активів, перебору за графами (завдання пошуку оптимального шляху для автомобіля в місті), розпізнавання образів або для завдань задоволення обмежень - тобто для додатків, в яких стало модним шукати рішення на нестандартних обчислювальних архітектурах.
На сьогодні нейроморфні системи, зокрема, Pohoiki Springs від Intel, знаходяться на етапі академічних досліджень: вони не намагаються конкурувати за потужністю зі звичайними комп'ютерними системами у вирішенні спеціальних завдань. Поки що вони є полігоном для фахівців зі штучного інтелекту і машинного навчання і дозволяють досліджувати алгоритми, засновані на нейромережах, що навчаються, але з апаратною реалізацією і поданням інформації, більш наближеної до живих систем порівняно з класичними алгоритмічними пристроями.