4月18日下午消息，英特爾發(fā)布了代號為Hala Point的大型神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于英特爾Loihi 2神經(jīng)擬態(tài)處理器打造而成，旨在支持類腦AI領(lǐng)域的前沿研究，解決AI目前在效率和可持續(xù)性等方面的挑戰(zhàn)。
據(jù)介紹，Hala Point神經(jīng)元數(shù)量達(dá)到11.5億，在英特爾第一代大規(guī)模研究系統(tǒng)Pohoiki Springs的基礎(chǔ)上，Hala Point改進(jìn)了架構(gòu)，將神經(jīng)元容量提高了10倍以上，性能提高了12倍。
英特爾方面表示：“目前，AI模型的算力成本正在持續(xù)上升。行業(yè)需要能夠規(guī)模化的全新計(jì)算方法。為此，英特爾開發(fā)了Hala Point，將高效率的深度學(xué)習(xí)和新穎的類腦持續(xù)學(xué)習(xí)、優(yōu)化能力結(jié)合起來。我們希望使用Hala Point的研究能夠在大規(guī)模AI技術(shù)的效率和適應(yīng)性上取得突破�！�
研究顯示，在運(yùn)行傳統(tǒng)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，該系統(tǒng)能夠每秒完成多達(dá)2萬萬億次（20 petaops）運(yùn)算，8位運(yùn)算能效比達(dá)到了15 TOPS/W，相當(dāng)于甚至超過了基于GPU和CPU的架構(gòu)。
