英特尔发布大型神经拟态系统Hala Point，神经元数量达11.5亿
4月18日，英特尔发布了代号为Hala Point的大型神经拟态系统。该系统基于英特尔Loihi 2神经拟态处理器打造而成，旨在支持类脑AI领域的前沿研究，解决AI目前在效率和可持续性等方面的挑战。
据介绍，Hala Point神经元数量达到11.5亿，在英特尔第一代大规模研究系统Pohoiki Springs的基础上，Hala Point改进了架构，将神经元容量提高了10倍以上，性能提高了12倍。
Loihi 2处理器早在2021年就已发布，首发采用Intel 4工艺，集成230亿个晶体管、六个低功耗x86核心、128个神经形态核心，单颗就有100万个神经元、1.2亿个突触，是上代规模的8倍，性能也提升了10倍。
Loihi 2应用了众多类脑计算原理，如异步、基于事件的脉冲神经网络(SNN)、存算一体不断变化的稀疏连接，而且神经元之间能够直接通信，不需要绕过内存。
尤其是在新兴的小规模边缘工作负载上，它实现了效率、速度和适应性数量级的提升。
比如执行AI推理负载和处理优化问题时， Loihi 2的速度比常规CPU和GPU架构快多达50倍，能耗则只有百分之一。
Hala Point在主流AI工作负载上的计算效率非常出色，比如运行传统深度神经网络时，每秒可完成多达2万万亿次运算(20PFlops)，8位运算的能效比达到了15TOPS/W(每瓦特15万亿次计算)，相当于甚至超过了基于GPU、CPU的架构。
在用于仿生脉冲神经网络模型时，Hala Point能够以比人脑快20倍的实时速度，运行其全部11.5亿个神经元。
尤其是在运行神经元数量较低的情况下，它的速度甚至可比人脑快200倍！
英特尔方面表示：“目前，AI模型的算力成本正在持续上升。行业需要能够规模化的全新计算方法。为此，英特尔开发了Hala Point，将高效率的深度学习和新颖的类脑持续学习、优化能力结合起来。我们希望使用Hala Point的研究能够在大规模AI技术的效率和适应性上取得突破。”
Hala Point系统有望推动多领域AI应用的实时持续学习，比如科学研究、工程、物流、智能城市基础设施管理、大语言模型、AI助手等等。
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