Intel opracowuje największy system neuromorficzny dla ekologicznych postępów w dziedzinie sztucznej inteligencji

Firma Intel (INTC ) niedawno ogłosiła stworzenie Hala Point, największego systemu neuromorficznego na świecie, co stanowi znaczący krok w kierunku bardziej zrównoważonej i wydajnej sztucznej inteligencji. Wdrożony początkowo w Sandia National Laboratories, Hala Point wykorzystuje zaawansowany procesor Loihi 2 i opiera się na sukcesie swojego poprzednika, Pohoiki Springs, oferując znaczne ulepszenia w architekturze. To ulepszenie zwiększa pojemność neuronów o ponad dziesięć razy i wydajność o maksymalnie dwanaście razy.

“Koszt obliczeniowy dzisiejszych modeli sztucznej inteligencji rośnie w nieznośnym tempie. Branża potrzebuje fundamentalnie nowych podejść, które będą w stanie skalować. Dlatego też opracowaliśmy Hala Point, który łączy głębokie uczenie ze nowymi, zainspirowanymi mózgiem możliwościami uczenia i optymalizacji. Mamy nadzieję, że badania z użyciem Hala Point przyczynią się do poprawy wydajności i adaptacyjności dużych systemów sztucznej inteligencji,” powiedział Mike Davies, dyrektor Neuromorphic Computing Lab w Intel Labs.

Hala Point wyróżnia się jako pierwszy dużych rozmiarów system neuromorficzny, który potrafi wykazać się najnowocześniejszymi możliwościami obliczeniowymi w głównych zadaniach sztucznej inteligencji. Może obsługiwać do 20 trylionów operacji na sekundę, czyli 20 petaops, i oferuje niezwykłą wydajność, przekraczającą 15 bilionów 8-bitowych operacji na sekundę na wat (TOPS/W) podczas wykonywania konwencjonalnych głębokich sieci neuronowych.

Badacze z Sandia National Laboratories będą wykorzystywać Hala Point do zaawansowanych badań obliczeniowych na poziomie mózgu, koncentrując się na problemach związanych z fizyką urządzeń, architekturą komputerów i informatyką. “Praca z Hala Point zwiększa możliwości naszego zespołu w Sandia do rozwiązywania problemów obliczeniowych i modelowania naukowego w różnych dziedzinach, od komercyjnych po obronne i podstawowe nauki,” stwierdził Craig Vineyard, kierownik zespołu Hala Point w Sandia National Laboratories.

Pomimo że Hala Point pozostaje prototypem badawczym, Intel zakłada, że jego nauka znacznie poprawi możliwości przyszłych systemów komercyjnych, umożliwiając dużym modelom językowym ciągłe uczenie się z nowych danych i zmniejszając obciążenie szkolenia wdrożeń sztucznej inteligencji.

Dążenie do coraz większych modeli głębokiego uczenia ujawniło znaczne wyzwania związane z zrównoważeniem w dziedzinie sztucznej inteligencji, wymagające innowacji na podstawowym poziomie architektury sprzętu. Obliczenia neuromorficzne, zainspirowane neurologią, łączą pamięć i obliczenia w wysoko równoległej strukturze, aby zminimalizować ruch danych. To podejście wykazało wyjątkowe zyski w wydajności, szybkości i adaptacyjności, jak to zostało udowodnione przez wyniki Loihi 2 na międzynarodowej konferencji poświęconej akustyce, mowie i przetwarzaniu sygnałów (ICASSP).

Hala Point łączy 1,152 procesory Loihi 2 i obsługuje do 1,15 miliarda neuronów i 128 miliardów synaps, rozłożonych na 140,544 jądra przetwarzania neuromorficznego w szafie o wysokości sześciu jednostek rack. Jego wieloparallelizowana struktura oferuje znaczną przepustowość pamięci i szybkość komunikacji, zapewniając solidną podstawę dla modeli sieci neuronowych zainspirowanych biologią.

Stałe rozwijanie systemów neuromorficznych, takich jak Hala Point, przez firmę Intel ma na celu rozwiązanie problemów związanych z energią i opóźnieniami, które obecnie ograniczają wdrożenie sztucznej inteligencji w świecie rzeczywistym. Wraz z kontynuowaną współpracą Intel Neuromorphic Research Community (INRC), Intel jest zaangażowany w rozwój tej technologii zainspirowanej mózgiem od prototypów badawczych do produktów komercyjnych.