Intel vyvinul největší neuromorfní systém pro ekologicky šetrné pokroky v oblasti umělé inteligence

Intel (INTC ) nedávno oznámil vytvoření Hala Point, největšího neuromorfního systému na světě, což představuje významný krok směrem k více udržitelné a efektivní umělé inteligenci. Původně nasazený v Sandia National Laboratories, Hala Point využívá pokročilý Loihi 2 procesor a navazuje na úspěch svého předchůdce, Pohoiki Springs, nabízející podstatné zlepšení architektury. Toto vylepšení zvyšuje kapacitu neuronů o více než desetkrát a výkon o až dvanáctkrát.

“Výpočetní náklady dnešních modelů umělé inteligence rostou neudržitelně. Průmysl potřebuje zásadně nové přístupy, které budou schopny škálovat. Z tohoto důvodu jsme vyvinuli Hala Point, který kombinuje hluboké učení efektivitu s novým mozkem inspirovaným učením a optimalizačními schopnostmi. Doufáme, že výzkum s Hala Point povede ke zlepšení efektivity a adaptability velkých škál umělé inteligence,” řekl Mike Davies, ředitel Neuromorfního počítačového laboratoře v Intel Labs.

Hala Point se odlišuje tím, že je prvním velkým neuromorfním systémem, který je schopen prokázat státní úroveň výpočetní efektivity na mainstreamových úkolech umělé inteligence. Může podporovat až 20 kvadrilionů operací za sekundu, nebo 20 petaops, a nabízí bezprecedentní efektivitu přesahující 15 bilionů 8bitových operací za sekundu na watt (TOPS/W) při spouštění konvenčních hlubokých neuronových sítí.

Vědci v Sandia National Laboratories budou používat Hala Point pro pokročilý výzkum mozkové škály, zaměřený na vědecké výpočetní problémy v různých oblastech, jako je zařízení fyzika, počítačová architektura a informatika. “Práce s Hala Point zlepšuje naše schopnosti týmu Sandia řešit výpočetní a vědecké modelovací problémy. Provádění výzkumu se systémem této velikosti nám umožní držet krok s evolucí umělé inteligence v oblastech od komerčních po obranné a základní vědy,” uvedl Craig Vineyard, vedoucí týmu Hala Point v Sandia National Laboratories.

Zatímco Hala Point zůstává výzkumným prototypem, Intel předpokládá, že jeho zkušenosti významně posílí schopnosti budoucích komerčních systémů, zejména umožňující velkým jazykovým modelům učit se kontinuálně z nových dat a snižující zátěž školení nasazení umělé inteligence.

Pohon stále větších hlubokých učících modelů odhalil významné udržitelnostní výzvy v rámci umělé inteligence, vyžadující inovace na fundamentální úrovni hardwarové architektury. Neuromorfní výpočet, inspirovaný neurovědou, integruje paměť a výpočetní procesy v rámci vysoce paralelního rámce pro minimalizaci pohybu dat. Tento přístup prokázal pozoruhodné zisky v efektivitě, rychlosti a adaptabilitě, jak je vidět na výkonu Loihi 2 na letošní Mezinárodní konferenci o akustice, řeči a signálu (ICASSP).

Hala Point integruje 1 152 procesorů Loihi 2 a podporuje až 1,15 miliardy neuronů a 128 miliard synapsí, rozložených přes 140 544 neuromorfních procesorových jader, v rámci šesti jednotek datového centra. Jeho masivně paralelní tkanina nabízí významnou šířku pásma paměti a komunikační rychlosti, poskytující robustní základ pro bio-inspirované modely spike neuronových sítí.

Intelova pokračující vývoj neuromorfních systémů, jako je Hala Point, má za cíl řešit omezení výkonu a latence, která目前 omezují reálné nasazení umělé inteligence. Ve spolupráci s Intel Neuromorfní výzkumnou komunitou (INRC) se Intel zavazuje rozvíjet tuto mozkem inspirovanou technologii z výzkumných prototypů na komerční produkty.