Intel ha anunciado que ha construido un sistema neuromórfico de 1.150 millones de neuronas, que utiliza los procesadores Loihi 2 de la firma y con el que busca construir un camino hacia una Inteligencia Artificial (IA) más eficiente y modular.
Conocido con el nombre clave de Hala Point, este prototipo de investigación se implementa inicialmente en los Laboratorios Nacionales Sandia y tiene como objetivo respaldar el análisis de la futura IA inspirada en el cerebro.
La compañía cree que “la industria necesita enfoques fundamentalmente nuevos capaces de escalar”, algo en lo que espera que Hala Point permita “avanzar en la eficacia y adaptabilidad de la tecnología a escala”, según el director del Neuromorphic Computing Lab de Intel Labs , Mike Davis.
Para ello, ha desarrollado Hala Point, un sistema neuromórfico de 1.150 millones de neuronas, que puede soportar 20 cuatrillones de operaciones por segundo, o 20 petatops con una eficiencia superior a 15 billones de operaciones de 8 bits por segundo y vatio (TOPS/W). ejecutando redes neuronales profundas y convencionales.
Se trata de una solución compuesta por 1.152 procesadores Loihi 2 producidos en un nodo de proceso Intel 4. Además, soporta hasta 1.150 millones de neuronas y 128.000 millones de sinapsis distribuidas en 140.544 núcleos de procesamiento neuromórfico, que consumen un máximo de 2.600 vatios de energía. Finalmente, incluye más de 2.300 procesadores x86 integrados para cálculos auxiliares.
Asimismo, este prototipo integra canales de procesamiento, memoria y comunicación en un tejido paralelizado que proporciona un total de 16 petabytes por segundo (PB/s) de ancho de banda de memoria, 3,5 PB/s de ancho de banda de comunicación entre núcleos y 5 terabytes por segundo (TB/s). s) de ancho de banda de comunicación entre chips.
Intel cree que las capacidades de Hala Point podrían permitir avances en el futuro aprendizaje continuo en tiempo real para aplicaciones de IA como resolución de problemas científicos y de ingeniería, logística, gestión de infraestructura de ciudades inteligentes, grandes modelos lingüísticos (LLM, por sus siglas en inglés) y agentes de IA.
En comparación con su predecesor, Pohoiki Springs, Hala Point tiene “numerosas mejoras de rendimiento y eficiencia neuromórficas” de los principales modelos convencionales de aprendizaje automático. Más concretamente, aquellos que procesan cargas de trabajo en tiempo real como vídeo, voz y comunicaciones inalámbricas.
Por lo tanto, aplicado a modelos bioinspirados de redes neuronales con picos, el sistema puede ejecutar su capacidad total de 1.150 millones de neuronas 20 veces más rápido que un cerebro humano y hasta 200 veces más rápido a una capacidad menor.
Con este sistema, los investigadores de Sandia National Laboratories se centrarán en resolver problemas informáticos científicos en física de dispositivos, arquitectura informática, informática e informática.
Intel también dijo que la entrega de Hala Point a Sandia National Labs marca el primer despliegue de una nueva familia de sistemas de investigación neuromórficos a gran escala que la empresa planea compartir con sus colaboradores de investigación.
