• Intel разрабатывает крупнейшую в мире нейроморфную компьютерную систему под названием Hala Point.
  • Hala Point содержит 1 152 процессора Loihi 2, поддерживая до 1,15 млрд нейронов и 128 млрд синапсов.
  • Система работает до 50 раз быстрее традиционных GPU, потребляя в 100 раз меньше энергии.

Intelпредставила Hala Point — крупнейшую в мире нейроморфную компьютерную систему. Этот инновационный аппаратный стек обещает прорыв в возможностях ИИ и вычислительной эффективности.

Беспрецедентный масштаб и конструкция

Hala Point объединяет 1 152 процессора Loihi 2 и обеспечивает поддержку до 1,15 млрд нейронов и 128 млрд синапсов.

Архитектура системы, включающая 140 544 нейроморфных вычислительных ядра, отражает стремление Intel расширять границы исследований и разработок в области ИИ.

Также читайте:Intel раскрывает детали нового ИИ-чипа для конкуренции с Nvidia

Выдающаяся производительность и эффективность

Благодаря своей технологии Hala Point выполняет до 20 квадриллионов операций в секунду, превосходя вычислительные возможности традиционных систем на базе GPU.

Несмотря на такую производительность, Hala Point потребляет лишь малую долю энергии, необходимой обычному оборудованию, что означает значительный скачок в вычислительной эффективности.

Также читайте:Intel рассчитывает поставить 40 млн ИИ-ПК в 2024 году

Потенциал для развития и влияния

Intel рассматривает Hala Point как катализатор будущих инноваций в области ИИ. В Intel заявили, что Hala Point «может обеспечить в будущем непрерывное обучение в реальном времени для приложений ИИ», таких как ИИ-агенты, большие языковые модели и управление инфраструктурой умных городов.

«Мы надеемся, что исследования с Hala Point повысят эффективность и адаптивность технологий крупномасштабного ИИ», — отметил Mike Davies, директор Neuromorphic Computing Lab в Intel Labs.

Кроме того, Google DeepMind исследуетNeuroAI, делая акцент на обучении ИИ на основе памяти, а не только на накоплении данных. ПолупроводникиNorthPoleот IBM имитируют обработку информации человеческим мозгом на одном чипе.