インテル、エコフレンドリーなAIの進歩のために世界最大のニューロモルフィックシステムを開発

インテルは最近、世界最大のニューロモルフィックシステムであるHala Pointの作成を発表し、より持続可能で効率的な人工知能に向けた重要なステップを踏み出しました。サンディア国立研究所に初めて導入されたHala Pointは、インテルの先進的な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、構造上の大幅な改善を提供します。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、計算コストが持続不可能な速度で上昇しています。業界はスケーラブルな新しいアプローチが必要です。そのため、ディープラーニングの効率性と新しい脳にインスパイアされた学習および最適化機能を組み合わせたHala Pointを開発しました。Hala Pointを使用した研究が、大規模なAIテクノロジーの効率性と適応性を進歩させることを希望します」と、インテル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マイク・デイビスは述べました。

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初の大規模なニューロモルフィック・システムです。20クアドリリオン演算/秒、つまり20ペタオプスをサポートし、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、1ワットあたり15兆の8ビット演算/秒（TOPS/W）を超える前例のない効率性を提供します。

サンディア国立研究所の研究者は、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、先端の脳スケール・コンピューティング・リサーチにHala Pointを使用します。「Hala Pointを使用することで、私たちのサンディア・チームは計算および科学モデリングの問題を解決する能力が向上します。この規模のシステムを使用した研究により、商業から防衛まで、基本的な科学分野におけるAIの進化に追随できるようになります」と、サンディア国立研究所のHala Pointチーム・リーダーであるクレイグ・ヴァインヤードは述べました。

Hala Pointはまだ研究プロトタイプですが、インテルはその教訓が将来の商用システムの能力を大幅に強化することを期待しています。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の展開におけるトレーニングの負担を軽減することです。

ディープ・ラーニング・モデルのサイズが増えるにつれて、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、高度に並列化されたフレームワーク内でメモリと計算を統合してデータの移動を最小限に抑えることで、効率性、速度、適応性の驚くべき向上を実現しています。これは、Loihi 2がこの月の国際会議で実証したように、音響、スピーチ、シグナル処理（ICASSP）です。

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・コアが分散されています。その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、バイオにインスパイアされたスパイキング・ニューラル・ネットワーク・モデルに堅固な基礎を提供します。

インテルは、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おり、現在AIの実世界での展開を制限している電力と待ち時間の制約に対処しようとしています。インテル・ニューロモルフィック・リサーチ・コミュニティ（INRC）の継続的なコラボレーションとともに、インテルは、この脳にインスパイアされた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を目指しています。