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

Intel nedávno oznámil vytvoření Hala Point, největšího neuromorfního systému na světě, což představuje významný krok směrem k udržitelnější a efektivnější umělé inteligenci. Nasazený inicialně v Sandia National Laboratories, Hala Point využívá pokročilý Loihi 2 procesor a navazuje na úspěch svého předchůdce, Pohoiki Springs, nabízející podstatná vylepšení architektury. Toto vylepšení zvyšuje kapacitu neuronů o více než desetinásobek a výkon o až dvanáctinásobek.

“Výpočetní náklady dnešních modelů umělé inteligence rostou neudržitelnými tempy. Průmysl potřebuje fundamentálně nové přístupy, které budou schopny škálovat. Z tohoto důvodu jsme vyvinuli Hala Point, který kombinuje deep learning efektivitu s novým brain-inspirovaným učením a optimalizačními schopnostmi. Doufáme, že výzkum s Hala Point bude pokročit v efektivitě a adaptabilitě velkých škál umělé inteligence,” řekl Mike Davies, ředitel Neuromorphic Computing Lab v Intel Labs.

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

Výzkumníci v Sandia National Laboratories budou používat Hala Point pro pokročilý výzkum mozkové škály, zaměřený na vědecké výpočetní problémy napříč různými doménami, jako je zařízení fyzika, počítačová architektura a informatika. “Práce s Hala Point zlepšuje schopnost našeho týmu v 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 umožní velkým jazykovým modelům učit se kontinuálně z nových dat a sníží zatížení školení nasazení umělé inteligence.

Tlak na stále větší hluboké učící modely odhalil významné udržitelnostní výzvy v rámci umělé inteligence, vyžadující inovace na fundamentálních úrovních 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 patrné z výkonu Loihi 2 na tomto měsíčním Mezinárodním konferenci o akustice, řeči a zpracování 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 šestirackové jednotky datového centra. Jeho masivně paralelní tkanina nabízí významnou paměťovou šířku a komunikační rychlosti, poskytující robustní základ pro bio-inspirované modely spiking neuronových sítí.

Intelova pokračující vývoj neuromorfních systémů, jako je Hala Point, má za cíl řešit omezení výkonu a latence, které目前 omezují reálné nasazení umělé inteligence. S pokračující spoluprací Intel Neuromorphic Research Community (INRC) je Intel zavázán rozvíjet tuto brain-inspirovanou technologii z výzkumných prototypů na komerční produkty.