4月19日消息，英特爾發(fā)布了代號為Hala Point的大型神經擬態(tài)系統(tǒng)。Hala Point基于英特爾Loihi 2神經擬態(tài)處理器打造而成，旨在支持類腦AI領域的前沿研究，解決AI目前在效率和可持續(xù)性等方面的挑戰(zhàn)。在英特爾第一代大規(guī)模研究系統(tǒng)Pohoiki Springs的基礎上，Hala Point改進了架構，將神經元容量提高了10倍以上，性能提高了12倍。
Hala Point在主流AI工作負載上展現了出色的計算效率。研究顯示，在運行傳統(tǒng)深度神經網絡時，該系統(tǒng)能夠每秒完成多達2萬萬億次（20 petaops）運算，8位運算能效比達到了15 TOPS/W，相當于甚至超過了基于GPU和CPU的架構。Hala Point有望推動多領域AI應用的實時持續(xù)學習，如科學研究、工程、物流、智能城市基礎設施管理、大語言模型（LLMs）和AI助手（AI agents）。
目前，Hala Point是一個旨在改進未來商用系統(tǒng)的研究原型。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(xù)學習的能力，從而有望在AI廣泛部署的過程中，大幅降低訓練能耗，提高可持續(xù)性。
深度學習模型的規(guī)模正在不斷擴大，參數量可達萬億級。這一趨勢意味著AI技術在可持續(xù)性上面臨著嚴峻的挑戰(zhàn)，有必要探索硬件架構底層的創(chuàng)新。神經擬態(tài)計算是一種借鑒神經科學研究的全新計算方法，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。在本月舉行的聲學、語音與信號處理國際會議（ICASSP）上，英特爾發(fā)表的研究表明，Loihi 2在新興的小規(guī)模邊緣工作負載上實現了效率、速度和適應性數量級的提升。
Hala Point在其前身Pohoiki Springs的基礎上實現了大幅提升，基于神經擬態(tài)計算技術提升了主流、常規(guī)深度學習模型的性能和效率，尤其是那些用于處理視頻、語音和無線通信等實時工作負載的模型。例如，在今年的世界移動通信大會（MWC）上，愛立信研究院（Ericsson Research）就展示了其如何將Loihi 2神經擬態(tài)處理器應用于電信基礎設施效率的優(yōu)化。
Hala Point基于神經擬態(tài)處理器Loihi 2打造，Loihi 2應用了眾多類腦計算原理，如異步（asynchronous）、基于事件的脈沖神經網絡（SNNs）、存算一體，以及不斷變化的稀疏連接，以實現能效比和性能的數量級提升。神經元之間能夠直接通信，而非通過內存通信，因此能降低整體功耗。
Hala Point系統(tǒng)由封裝在一個六機架的數據中心機箱中的1152個Loihi 2處理器（采用Intel 4制程節(jié)點）組成，大小相當于一個微波爐。該系統(tǒng)支持分布在140544個神經形態(tài)處理內核上的多達11.5億個神經元和1280億個突觸，最大功耗僅為2600瓦。Hala Point還包括2300多個嵌入式x86處理器，用于輔助計算。
在大規(guī)模的并行結構中，Hala Point集成了處理器、內存和通信通道，內存帶寬達每秒16PB，內核間的通信帶寬達每秒3.5PB，芯片間的通信帶寬達每秒5TB。該系統(tǒng)每秒可處理超過380萬億次8位突觸運算和超過240萬億次神經元運算。
在用于仿生脈沖神經網絡模型時，Hala Point能夠以比人腦快20倍的實時速度運行其全部11.5億個神經元，在運行神經元數量較低的情況下，速度可比人腦快200倍。雖然Hala Point并非用于神經科學建模，但其神經元容量大致相當于貓頭鷹的大腦或卷尾猴的大腦皮層。
在執(zhí)行AI推理負載和處理優(yōu)化問題時，Loihi 2神經擬態(tài)芯片系統(tǒng)的速度比常規(guī)CPU和GPU架構快50倍，同時能耗降低了100倍。早期研究結果表明，通過利用稀疏性高達10比1的稀疏連接（sparse connectivity）和事件驅動的活動，Hala Point運行深度神經網絡的能效比高達15 TOPS/W，同時無需對輸入數據進行批處理。批處理是一種常用于GPU的優(yōu)化方法，會大幅增加實時數據（如來自攝像頭的視頻）處理的延遲。盡管仍處于研究階段，但未來的神經擬態(tài)大語言模型將不再需要定期在不斷增長的數據集上再訓練，從而節(jié)約數千兆瓦時的能源。
世界各地領先的學術團體、研究機構和公司共同組成了英特爾神經擬態(tài)研究社區(qū)（INRC），成員總數超過200個。攜手英特爾神經擬態(tài)研究社區(qū)，英特爾正致力于開拓類腦AI前沿技術，以將其從技術原型轉化為業(yè)界領先的產品。
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