MADRID, 18 de abril. (Portal/EP) – Intel anunció que ha construido un sistema neuromórfico de 1.150 millones de neuronas, utilizando el procesador Loihi 2 de la compañía, y busca trazar un camino hacia el módulo de inteligencia artificial (IA) neuromórfico de manera más efectiva. Conocido con el nombre clave de Hala Point, este prototipo de investigación se implementó inicialmente en los Laboratorios Nacionales Sandia y está destinado a respaldar futuros análisis de IA inspirados en el cerebro.
Según Mike Davies, director del Neural Computing Lab de Intel Labs, la empresa cree que la industria necesita enfoques fundamentalmente nuevos que sean capaces de escalar. Esperan que Hala Point aumente la eficiencia y adaptabilidad de la tecnología a escala. Para conseguirlo, desarrollaron Hala Point, un sistema neuronal de 1.150 millones de neuronas, capaz de soportar 20 cuatrillones de operaciones por segundo, o 20 petatops con un rendimiento superior a 15 billones de operaciones a 8 bits por segundo y vatios (TOPS/W).
ejecutando redes neuronales profundas y regulares. Se trata de una solución que incluye 1.152 procesadores Loihi 2 fabricados sobre un nodo de proceso Intel 4. Además, soporta hasta 1.150 millones de neuronas y 128.000 millones de sinapsis distribuidas en 140.544 núcleos de procesamiento neuronal, consumiendo hasta 2.600 vatios de potencia.
Finalmente, incluye más de 2300 procesadores x86 integrados para computación backend. De manera similar, este prototipo integra canales de procesamiento, memoria y comunicación en una arquitectura paralela proporcionando un ancho de banda de memoria total de 16 petabytes por segundo (PB/s), un ancho de banda de comunicación de 3,5 PB/s entre núcleos y 5 terabytes por segundo (TB). /S).
s) ancho de banda de comunicación entre chips. Intel cree que las capacidades de Hala Point pueden impulsar avances en el aprendizaje continuo en tiempo real para aplicaciones de IA como resolución de problemas científicos y de ingeniería, logística, gestión de infraestructura de ciudades inteligentes, grandes modelos lingüísticos (LLM, acrónimo en inglés) y agentes de IA. En comparación con su predecesor, Pohoiki Springs, Hala Point tiene muchas mejoras neuronales en rendimiento y eficiencia en comparación con los principales modelos de aprendizaje automático convencionales.
Específicamente, aquellos que manejan cargas de trabajo en tiempo real como video, voz y comunicaciones inalámbricas. Por lo tanto, cuando se aplica a modelos inspirados biológicamente de redes neuronales con picos, el sistema puede funcionar a plena capacidad en 1.150 millones de neuronas, 20 veces más rápido que el cerebro humano y hasta 200 veces más rápido a menor potencia. Con este sistema, los investigadores de Sandia National Laboratories se centrarán en resolver problemas informáticos científicos en las áreas de física de dispositivos, arquitectura de computadoras, ciencias de la computación e informática.
Intel también dijo que la transferencia de Hala Point a Sandia National Laboratories marca el primer despliegue de una nueva familia de sistemas de investigación neuromórfica a gran escala que la compañía planea compartir con sus colaboradores.
