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英特爾發布Hala Point:引領類腦AI新時代 挑戰傳統計算效能極限

   時間:2024-04-19 14:19 來源:虎科技

【虎科技】4月19日消息,英特爾最新發布了大型神經擬態系統Hala Point,此系統基于其Loihi 2神經擬態處理器構建,目標在于推動類腦AI領域的研究,以應對AI在效率和可持續性方面的挑戰。Hala Point是英特爾在神經擬態技術方面的重要突破,有望在多個領域推動AI應用的實時持續學習。

據虎科技了解,Hala Point在其前身Pohoiki Springs的基礎上進行了顯著的架構改進,神經元容量提升了10倍以上,性能也提高了12倍。這一系統在主流AI工作負載上展示了卓越的計算效率,每秒能完成多達2萬萬億次運算,8位運算能效比高達15 TOPS/W,甚至超過了傳統的基于GPU和CPU的架構。

Hala Point的出色表現得益于其借鑒神經科學研究的全新計算方法——神經擬態計算。通過存算一體和高細粒度的并行計算,大幅減少了數據傳輸,提高了計算效率。此外,該系統還采用了異步、基于事件的脈沖神經網絡、存算一體以及稀疏連接等類腦計算原理,進一步提升了能效比和性能。

該系統由1152個Loihi 2處理器組成,支持多達11.5億個神經元和1280億個突觸,而其最大功耗僅為2600瓦,展現了極高的能效比。此外,Hala Point還集成了處理器、內存和通信通道,具有驚人的內存帶寬和通信帶寬,使其能夠高效處理大規模的并行計算任務。

在執行AI推理負載和處理優化問題時,Loihi 2神經擬態芯片系統的速度比常規CPU和GPU架構快50倍,同時能耗降低了100倍。這一突破性的能效表現使得Hala Point在運行深度神經網絡時具有顯著優勢,有望推動多領域AI應用的實時持續學習,如科學研究、工程、物流等。

目前,Hala Point仍是一個研究原型,但英特爾預計其研究將帶來實際技術突破,如讓大語言模型擁有從新數據中持續學習的能力。這將有望在AI廣泛部署的過程中,大幅降低訓練能耗,提高可持續性。同時,英特爾正攜手全球超過200個學術團體、研究機構和公司組成的神經擬態研究社區,共同推動類腦AI前沿技術的發展,以期將這一技術原型轉化為業界領先的產品。

 
 
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