Intelが開発した世界最大のニューロモルフィックシステムによるエコフレンドリーAIの進化

Intelは最近、世界最大のニューロモルフィックシステムであるHala Pointの開発を発表し、より持続可能で効率的な人工知能への重要なステップを踏み出しました。Sandia National Laboratoriesで最初に導入されたHala Pointは、Intelの先進的なLoihi 2プロセッサを使用し、その前身であるPohoiki Springsの成功を基にして、アーキテクチャーに大幅な改善を提供しています。この強化により、ニューロンの容量が10倍以上、パフォーマンスが最大12倍向上します。

「今日のAIモデルは、計算コストが非持続可能な速度で増加しています。業界には、スケーラブルな新しいアプローチが必要です。したがって、Hala Pointを開発しました。これは、ディープラーニングの効率と、新しい脳インスパイアド学習および最適化機能を組み合わせます。Hala Pointを使用した研究が、大規模なAIテクノロジーの効率と適応性を向上させることを希望します」と、Intel Labsのニューロモルフィック・コンピューティング・ラボのディレクターであるMike Daviesは述べました。

Hala Pointは、主流のAIワークロードで最先端の計算効率を実証できる最初の大規模なニューロモルフィック・システムです。20ペタオペレーション/秒（20ペタオプス）までサポートでき、従来のディープ・ニューラル・ネットワークを実行する際には、15トリリオン8ビット・オペレーション/秒/ワット（TOPS/W）を超える前例のない効率を提供します。

Sandia National Laboratoriesの研究者は、Hala Pointを使用して、デバイス物理学、コンピュータ・アーキテクチャ、情報科学などのさまざまな分野の科学計算問題に焦点を当てた脳スケール・コンピューティングの研究に取り組む予定です。「Hala Pointを使用することで、Sandiaチームの計算および科学モデリング問題の解決能力が向上します。この規模のシステムを使用した研究により、AIの進化に伴って、商業、防衛、基礎科学などの分野で進化することができます」と、Sandia National LaboratoriesのHala Pointチーム・リーダーのCraig Vineyardは述べました。

Hala Pointはまだ研究プロトタイプですが、Intelは、その教訓が将来の商用システムの能力を大幅に向上させることを予想しています。特に、大規模な言語モデルが新しいデータから継続的に学習できるようにし、AIの導入のトレーニング負担を軽減します。

大規模なディープラーニング・モデルへの需要の増加により、AIには重大な持続可能性の課題が生じ、ハードウェア・アーキテクチャーの基本的なレベルでの革新が必要になりました。ニューロモルフィック・コンピューティングは、脳科学にインスパイアされたもので、メモリとコンピューティングを高並列フレームワーク内に統合してデータの移動を最小限に抑えます。このアプローチは、Loihi 2のこの月のInternational Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP)でのパフォーマンスに示されるように、効率、速度、適応性の面で著しい利点を示しています。

Hala Pointには、1,152個のLoihi 2プロセッサが統合されており、最大1.15億のニューロンと128億のシナプスをサポートし、6つのラック・ユニットのデータ・センター・シャーシ内に140,544個のニューロモルフィック・プロセッシング・コアを分散しています。大量に並列化されたファブリックは、重大なメモリ・バンド幅と通信速度を提供し、バイオ・インスパイアド・スパイキング・ニューラル・ネットワーク・モデルに堅固な基盤を提供します。

Intelは、Hala Pointのようなニューロモルフィック・システムの開発を続けて、現在のAIの実世界での導入を制限する電力と待ち時間の制約に対処しようとしています。Intel Neuromorphic Research Community (INRC)の継続的なコラボレーションにより、Intelは、この脳インスパイアド・テクノロジーを研究プロトタイプから商用製品へと進化させることに尽力しています。