Intel Sviluppa il Più Grande Sistema Neuromorfico per Progressi AI Ecocompatibili

Intel ha recentemente annunciato la creazione di Hala Point, il più grande sistema neuromorfico del mondo, segnando un passo significativo verso un’intelligenza artificiale più sostenibile ed efficiente. Distribuito inizialmente presso i Sandia National Laboratories, Hala Point utilizza il processore avanzato di Intel Loihi 2 e si basa sul successo del suo predecessore, Pohoiki Springs, offrendo sostanziali miglioramenti nell’architettura. Questo miglioramento aumenta la capacità dei neuroni di più di dieci volte e le prestazioni di fino a dodici volte.

“Il costo computazionale dei modelli di intelligenza artificiale di oggi sta aumentando a ritmi insostenibili. L’industria necessita di approcci fondamentalmente nuovi in grado di scalare. Per questo motivo, abbiamo sviluppato Hala Point, che combina l’efficienza dell’apprendimento profondo con novel brain-inspired learning e capacità di ottimizzazione. Speriamo che la ricerca con Hala Point avanzerà l’efficienza e l’adattabilità della tecnologia di intelligenza artificiale su larga scala”, ha dichiarato Mike Davies, direttore del Neuromorphic Computing Lab presso Intel Labs.

Hala Point si distingue per essere il primo sistema neuromorfico su larga scala in grado di dimostrare efficienze computazionali all’avanguardia sui carichi di lavoro di intelligenza artificiale mainstream. Può supportare fino a 20 quadrilioni di operazioni al secondo, o 20 petaops, e offre un’efficienza senza precedenti superiore a 15 trilioni di operazioni a 8 bit per secondo per watt (TOPS/W) quando esegue reti neurali profonde convenzionali.

I ricercatori presso Sandia National Laboratories utilizzeranno Hala Point per la ricerca avanzata sul calcolo su scala cerebrale, concentrandosi su problemi di calcolo scientifico in vari ambiti come la fisica dei dispositivi, l’architettura dei computer e l’informatica. “Lavorare con Hala Point migliora la nostra capacità di risolvere problemi di calcolo e modellazione scientifica. Condurre ricerche con un sistema di questa portata ci permetterà di stare al passo con l’evoluzione dell’intelligenza artificiale in campi che vanno dal commerciale alla difesa alla scienza di base”, ha affermato Craig Vineyard, capo del team Hala Point presso Sandia National Laboratories.

Sebbene Hala Point rimanga un prototipo di ricerca, Intel prevede che le sue lezioni miglioreranno notevolmente le capacità dei sistemi commerciali futuri, abilitando in particolare i grandi modelli linguistici a imparare continuamente da nuovi dati e riducendo il carico di formazione dei sistemi di intelligenza artificiale.

La spinta verso modelli di apprendimento profondo sempre più grandi ha esposto sfide di sostenibilità significative all’interno dell’intelligenza artificiale, necessitando innovazione ai livelli fondamentali dell’architettura hardware. Il calcolo neuromorfico, ispirato alle neuroscienze, integra la memoria e il calcolo all’interno di un framework altamente parallelo per minimizzare il movimento dei dati. Questo approccio ha dimostrato guadagni notevoli in termini di efficienza, velocità e adattabilità, come evidenziato dalle prestazioni di Loihi 2 alla conferenza internazionale di questo mese su Acustica, Discorso e Elaborazione del Segnale (ICASSP).

Hala Point integra 1.152 processori Loihi 2 e supporta fino a 1,15 miliardi di neuroni e 128 miliardi di sinapsi, distribuiti su 140.544 core di elaborazione neuromorfica, all’interno di un telaio del data center di sei unità. La sua stoffa massicciamente parallela offre una notevole larghezza di banda della memoria e velocità di comunicazione, fornendo una solida base per modelli di reti neurali a spike bioispirati.

Lo sviluppo continuo di sistemi neuromorfici come Hala Point da parte di Intel mira ad affrontare le limitazioni di potenza e latenza che attualmente limitano il deploy di intelligenza artificiale nel mondo reale. Con la continua collaborazione della comunità di ricerca neuromorfica Intel (INRC), Intel è impegnata ad avanzare questa tecnologia ispirata al cervello da prototipi di ricerca a prodotti commerciali.