Intel Dezvoltă Cel Mai Mare Sistem Neuromorfic pentru Avansurile Inteligenței Artificiale Prietenoase cu Mediul

Intel a anunțat recent crearea Hala Point, cel mai mare sistem neuromorfic din lume, marcând un pas semnificativ către o inteligență artificială mai durabilă și mai eficientă. Implementat inițial la Sandia National Laboratories, Hala Point utilizează procesorul avansat Loihi 2 al Intel și se bazează pe succesul predecesorului său, Pohoiki Springs, oferind îmbunătățiri substanțiale în arhitectură. Această îmbunătățire crește capacitatea de neuroni de peste zece ori și performanța cu până la douăsprezece ori.

“Costul de calcul al modelelor de inteligență artificială de astăzi crește la rate nesustenabile. Industria are nevoie de abordări fundamental noi capabile să se extindă. Din acest motiv, am dezvoltat Hala Point, care combină eficiența învățării profunde cu capacități de învățare și optimizare inspirate de creier. Sperăm că cercetarea cu Hala Point va avansa eficiența și adaptabilitatea tehnologiei de inteligență artificială la scară largă,” a declarat Mike Davies, director al Laboratorului de Calcul Neuromorfic de la Intel Labs.

Hala Point se distinge prin faptul că este primul sistem neuromorfic la scară largă capabil să demonstreze eficiențe computaționale de ultimă generație pentru sarcinile de inteligență artificială mainstream. Acesta poate suporta până la 20 de petaoperații pe secundă și oferă o eficiență fără precedent, depășind 15 trilioane de operații pe secundă pe watt (TOPS/W) la executarea rețelelor neuronale profunde convenționale.

Cercetătorii de la Sandia National Laboratories vor utiliza Hala Point pentru cercetarea avansată de calcul la scară cerebrală, axându-se pe probleme științifice de calcul în diverse domenii, cum ar fi fizica dispozitivelor, arhitectura calculatorului și informatica. “Lucrul cu Hala Point îmbunătățește capacitatea echipei noastre de la Sandia de a rezolva problemele de calcul și modelare științifică. Realizarea cercetării cu un sistem de această dimensiune ne va permite să ținem pasul cu evoluția inteligenței artificiale în domenii care variază de la comercial la apărare și știință de bază,” a declarat Craig Vineyard, liderul echipei Hala Point de la Sandia National Laboratories.

În timp ce Hala Point rămâne un prototip de cercetare, Intel preconizează că lecțiile sale vor îmbunătăți semnificativ capacitățile sistemelor comerciale viitoare, permițând în special modelelor de limbaj la scară largă să învețe în mod continuu din noile date și reducând încărcătura de antrenament a implementărilor de inteligență artificială.

Căutarea unor modele de învățare profundă din ce în ce mai mari a expus provocări semnificative de durabilitate în cadrul inteligenței artificiale, necesitând inovație la nivelul fundamental al arhitecturii hardware. Calculul neuromorfic, inspirat de neuroștiințe, integrează memoria și calculul într-un cadru paralel de înaltă performanță pentru a minimiza deplasarea datelor. Acestă abordare a demonstrat câștiguri remarcabile în eficiență, viteză și adaptabilitate, așa cum este evidențiat de performanța Loihi 2 la Conferința Internațională de Acustică, Vorbe și Procesare a Semnalelor (ICASSP) de această lună.

Hala Point integrează 1.152 de procesoare Loihi 2 și suportă până la 1,15 miliarde de neuroni și 128 de miliarde de sinapse, distribuite pe 140.544 de nuclee de procesare neuromorfică, într-un chasă de centru de date cu șase unități de raft. Materialul său paralelizat pe scară largă oferă o bandă de memorie semnificativă și viteze de comunicare, oferind o bază robustă pentru modelele de rețele neuronale cu impulsuri inspirate de biologie.

Dezvoltarea continuă de către Intel a sistemelor neuromorfice, cum ar fi Hala Point, are ca scop abordarea constrângerilor de putere și latență care limitează în prezent implementarea în lumea reală a inteligenței artificiale. Împreună cu colaborarea continuă a Comunității de Cercetare Neuromorfică Intel (INRC), Intel este dedicat să promoveze această tehnologie inspirată de creier de la prototipuri de cercetare la produse comerciale.