Intel ha sviluppato il più grande sistema di calcolo neuromorfico al mondo. Il nuovo computer offre prestazioni fino a 50 volte più veloci rispetto alle tradizionali GPU, con un notevole risparmio energetico. Chiamato Hala Point, il sistema di calcolo è progettato per supportare i ricercatori che cercano di costruire i modelli AI della prossima generazione.
Hala Point, fino a 20 petaops
Hala Point di Intel è una pila hardware modellata sulla complessità del cervello umano. Il computer è stato installato presso i Sandia National Laboratories ad Albuquerque, nel New Mexico. Hala Point contiene 1.152 processori Loihi 2 che supportano fino a 1.15 miliardi di neuroni e 128 miliardi di sinapsi distribuiti su 140.544 core di elaborazione neuromorfica. L’hardware è in grado di supportare fino a 20 quadrilioni di operazioni al secondo, o 20 petaops e raggiunge prestazioni fino a 12 volte superiori rispetto al primo sistema neuromorfico di Intel, Pohoiki Springs. Tale potenza supera quella raggiunta dai sistemi basati su GPU e CPU utilizzando 100 volte meno energia pur essendo 50 volte più veloce dell’hardware convenzionale.
Intel ha dichiarato che Hala Point “potrebbe abilitare l’apprendimento continuo in tempo reale per le applicazioni AI” come agenti AI, grandi modelli linguistici e gestione dell’infrastruttura delle smart city.
“I costi di calcolo dei modelli AI di oggi stanno aumentando a ritmi insostenibili”, ha detto Mike Davies, direttore del Neuromorphic Computing Lab presso Intel Labs. “L’industria ha bisogno di approcci fondamentalmente nuovi in grado di scalare. Per questo motivo, abbiamo sviluppato Hala Point, che combina l’efficienza del deep learning con nuove capacità di apprendimento e ottimizzazione ispirate al cervello.
Un prototipo di ricerca non in vendita
“Speriamo che la ricerca con Hala Point farà avanzare l’efficienza e l’adattabilità della tecnologia AI su larga scala.” Hala Point è un prototipo di ricerca e non è disponibile per l’acquisto. Intel prevede che diventerà una base per i prodotti futuri e aiuterà a ridurre le intensità di calcolo dovute all’AI. Il calcolo neuromorfico è un campo in sviluppo focalizzato sulla costruzione di sistemi che imitano la plasticità neurale del cervello umano, o la capacità del cervello di adattarsi e cambiare attraverso l’esperienza.
A differenza dei sistemi di calcolo tradizionali che utilizzano il codice binario, i sistemi neuromorfici utilizzano reti di neuroni artificiali e sinapsi per elaborare le informazioni. I ricercatori ritengono che imitando come il cervello umano apprende, utilizzando esempi ed esperienze precedenti, i sistemi diventino più efficienti e possano elaborare meglio le informazioni.
Oltre agli sforzi di Intel, Google DeepMind sta esaminando il concetto di NeuroAI, che si concentra sull’insegnamento all’AI di compiti che apprende dalla memoria piuttosto che semplicemente addestrarla con incrementi sempre crescenti di dati.
Altri sistemi hardware neuromorfici includono i semiconduttori NorthPole di IBM, che imitano come il cervello umano elabora le informazioni ma su un singolo chip. Il sistema di calcolo neuromorfico di Intel può alimentare modelli di deep learning che elaborano carichi di lavoro tra cui video, discorsi e comunicazioni wireless.
