Intel создает крупнейшую нейроморфную систему для обеспечения более устойчивого искусственного интеллекта
Hala Point — первая крупномасштабная нейроморфная система, демонстрирующая современную вычислительную эффективность при выполнении основных рабочих нагрузок ИИ. Она является усовершенствованием системы Intel первого поколения под названием Pohoiki Springs с архитектурными улучшениями, позволяющими достичь более чем 10-кратного увеличения емкости нейронов и до 12-кратного повышения производительности. Характеристики Hala Point показывают, что она может поддерживать до 20 квадриллионов операций в секунду (или 20 петаопс), с эффективностью, превышающей 15 триллионов 8-битных операций в секунду на ватт (TOPS/Вт) при выполнении обычных глубоких нейронных сетей. Система конкурирует и превосходит уровни, достигнутые архитектурами, построенными на графических процессорах (GPU) и центральных процессорах (CPU). Уникальные возможности Hala Point могут обеспечить в будущем непрерывное обучение в режиме реального времени для приложений искусственного интеллекта, таких как решение научных и инженерных задач, логистика, управление инфраструктурой умного города, большие языковые модели (LLM) и агенты ИИ.
«Стоимость вычислений для современных моделей искусственного интеллекта растет неустойчивыми темпами. Отрасль нуждается в принципиально новых масштабируемых подходах. По этой причине мы разработали Hala Point, которая сочетает в себе эффективность глубокого обучения с новыми возможностями обучения и оптимизации, основанными на использовании мозга. Мы надеемся, что исследования с участием Hala Point повысят эффективность и адаптируемость крупномасштабных технологий искусственного интеллекта», - сказал Майк Дэвис, директор лаборатории нейроморфных вычислений в Intel Labs.
Исследователи из Национальной лаборатории Сандии планируют использовать Hala Point для передовых компьютерных исследований. Организация сосредоточится на решении научных вычислительных задач в области физики устройств, компьютерной архитектуры, компьютерных наук и информатики.
«Работа с Hala Point расширяет возможности нашей команды в Сандии по решению задач вычислительного и научного моделирования. Проведение исследований с помощью системы такого размера позволит нам идти в ногу с эволюцией ИИ в самых разных областях — от коммерческой до оборонной и фундаментальной науки», — сказал Крейг Виньярд, руководитель группы Hala Point в Национальных лабораториях Сандии.
В настоящее время Hala Point представляет собой исследовательский прототип, который расширит возможности будущих коммерческих систем. Intel ожидает, что такие исследования приведут к практическим достижениям, например, к возможности для студентов-магистров непрерывно учиться на новых данных. Эти достижения обещают значительно сократить непосильную нагрузку на обучение при широкомасштабном развертывании ИИ.
Недавние тенденции масштабирования моделей глубокого обучения до триллионов параметров выявили серьезные проблемы устойчивости ИИ и подчеркнули необходимость инноваций на самых низких уровнях аппаратной архитектуры. Нейроморфные вычисления — это принципиально новый подход, основанный на знаниях нейробиологии, который объединяет память и вычисления для минимизации перемещения данных. В опубликованных в этом месяце результатах Международной конференции по акустике, речи и обработке сигналов процессор Intel Loihi 2 продемонстрировал значительный рост эффективности, скорости и адаптивности новых маломасштабных передовых рабочих нагрузок.
Теперь Hala Point обеспечивает нейроморфный прирост производительности и эффективности для обычных традиционных моделей глубокого обучения, особенно для тех, которые обрабатывают рабочие нагрузки в реальном времени, такие как видео, речь и беспроводная связь. Например, компания Ericsson Research применяет Loihi 2 для оптимизации эффективности телекоммуникационной инфраструктуры.
