Intel Разрабатывает Крупнейшую Нейроморфную Систему для Экологически Чистых Улучшений ИИ

Intel недавно объявила о создании Hala Point, крупнейшей нейроморфной системы в мире, что представляет собой значительный шаг к более устойчивому и эффективному искусственному интеллекту. Развернутая изначально в Sandia National Laboratories, Hala Point использует передовой Loihi 2 процессор и основана на успехе своего предшественника, Pohoiki Springs, предлагая существенные улучшения в архитектуре. Это улучшение увеличивает емкость нейронов более чем в десять раз и производительность до двенадцати раз.

“Стоимость вычислений современных моделей ИИ растет с непосильными темпами. Отрасли необходимы фундаментально новые подходы, способные масштабироваться. По этой причине мы разработали Hala Point, который сочетает глубокое обучение эффективности с новыми возможностями обучения, вдохновленными мозгом и оптимизацией. Мы надеемся, что исследования с Hala Point продвинут эффективность и адаптивность крупномасштабных технологий ИИ”, сказал Майк Дэвис, директор лаборатории нейроморфных вычислений в Intel Labs.

Hala Point отличается тем, что является первой крупномасштабной нейроморфной системой, способной демонстрировать передовые вычислительные эффективности на основных задачах ИИ. Она может поддерживать до 20 квадриллионов операций в секунду, или 20 петаопс, и предлагает беспрецедентную эффективность, превышающую 15 триллионов 8-разрядных операций в секунду на ватт (TOPS/Вт) при выполнении традиционных глубоких нейронных сетей.

Исследователи в Sandia National Laboratories будут использовать Hala Point для передовых исследований вычислений на уровне мозга, сосредоточившись на научных вычислительных проблемах в различных областях, таких как физика устройств, компьютерная архитектура и информатика. “Работа с Hala Point улучшает способность нашей команды в Sandia решать вычислительные и научные моделирование проблем. Проведение исследований с системой такого размера позволит нам идти в ногу с эволюцией ИИ в областях, варьирующихся от коммерческих до оборонных и базовых научных”, заявил Крейг Вайнъярд, руководитель команды Hala Point в Sandia National Laboratories.

Хотя Hala Point остается исследовательским прототипом, Intel считает, что ее уроки существенно улучшат возможности будущих коммерческих систем, в частности, позволяя крупным языковым моделям непрерывно учиться на новых данных и снижать бремя обучения развертывания ИИ.

Требование все более крупных моделей глубокого обучения раскрыло значительные проблемы устойчивости в ИИ, требующие инноваций на фундаментальных уровнях архитектуры оборудования. Нейроморфные вычисления, вдохновленные нейробиологией, интегрируют память и вычисления в высокопараллельной структуре для минимизации перемещения данных. Этот подход продемонстрировал замечательные достижения в эффективности, скорости и адаптивности, как это видно из производительности Loihi 2 на этом месяце Международной конференции по акустике, речи и обработке сигналов (ICASSP).

Hala Point объединяет 1 152 процессора Loihi 2 и поддерживает до 1,15 миллиарда нейронов и 128 миллиардов синапсов, распределенных по 140 544 нейроморфным вычислительным ядрам, в шестирack-единице корпуса данных. Ее сильно параллелизированная структура предлагает значительную пропускную способность памяти и скорость связи, обеспечивая прочную основу для биоинспирированных спайкинг-нейронных сетевых моделей.

Продолжающееся развитие Intel нейроморфных систем, таких как Hala Point, направлено на решение проблем мощности и задержки, которые в настоящее время ограничивают реальное развертывание ИИ. С продолжающимся сотрудничеством сообщества исследований нейроморфных вычислений Intel (INRC) Intel привержена продвижению этой технологии, вдохновленной мозгом, от исследовательских прототипов к коммерческим продуктам.