英特尔开发最大的神经拟态系统以实现环保人工智能进步

英特尔最近宣布创建全球最大的神经拟态系统 Hala Point，标志着向更可持续、更高效的人工智能迈出了重要一步。 Hala Point 最初部署在桑迪亚国家实验室，采用英特尔的先进技术 来喜2 处理器并以其前身的成功为基础， 波霍伊基温泉，通过对架构进行重大改进。这种增强将神经元容量提高了十倍以上，性能提高了十二倍。

“当今人工智能模型的计算成本正在以不可持续的速度上升。该行业需要能够扩展的全新方法。因此，我们开发了 Hala Point，它结合了 深入学习 效率与 新颖的脑启发学习 和优化能力。我们希望 Hala Point 的研究能够提高大规模人工智能技术的效率和适应性。” 英特尔实验室.

Hala Point 的与众不同之处在于，它是第一个能够在主流人工智能工作负载上展示最先进计算效率的大型神经拟态系统。它可以支持每秒高达 20 千万亿次运算，即 20 petaops，并且在执行传统深度神经网络时，可提供前所未有的效率，超过每秒每瓦 15 万亿次 8 位运算 (TOPS/W)。

研究人员在 桑迪亚国家实验室 将使用 Hala Point 进行先进的大脑规模计算研究，重点关注设备物理、计算机体系结构和信息学等各个领域的科学计算问题。 “与 Hala Point 合作提高了我们桑迪亚团队解决计算和科学建模问题的能力。使用如此规模的系统进行研究将使我们能够跟上人工智能在商业、国防和基础科学等领域的发展步伐。”桑迪亚国家实验室 Hala Point 团队负责人 Craig Vineyard 表示。

虽然 Hala Point 仍处于研究原型阶段，但英特尔预计其经验教训将显着增强未来商业系统的能力，特别是使大型语言模型能够从新数据中持续学习，并减轻人工智能部署的培训负担。

日益大型的深度学习模型的发展暴露了人工智能领域的重大可持续性挑战，需要在硬件架构的基础层面进行创新。神经形态计算受神经科学的启发，将内存和计算集成在高度并行的框架内，以最大限度地减少数据移动。这种方法在效率、速度和适应性方面取得了显着的进步，Loihi 2 在本月的国际声学、语音和信号处理会议 (ICASSP) 上的表现就证明了这一点。

Hala Point 在六机架单元数据中心机箱内集成了 1,152 个 Loihi 2 处理器，支持多达 1.15 亿个神经元和 128 亿个突触，分布在 140,544 个神经形态处理核心上。其大规模并行结构提供了显着的内存带宽和通信速度，为仿生尖峰神经网络模型提供了坚实的基础。

英特尔正在开发 Hala Point 等神经拟态系统，旨在解决目前限制人工智能实际部署的功耗和延迟限制。通过与英特尔神经拟态研究社区 (INRC) 的持续合作，英特尔致力于将这种受大脑启发的技术从研究原型推进到商业产品。