4月18日，英特爾發布了代號為Hala Point的大型神經擬態係統。該係統基於英特爾Loihi 2神經擬態處理器打造而成，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性等方麵的挑戰。
據介紹，Hala Point神經元數量達到11.5億，在英特爾第一代大規模研究係統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。
Loihi 2處理器早在2021年就已發布，首發采用Intel 4工藝，集成230億個晶體管、六個低功耗x86核心、128個神經形態核心，單顆就有100萬個神經元、1.2億個突觸，是上代規模的8倍，性能也提升了10倍。
Loihi 2應用了眾多類腦計算原理，如異步、基於事件的脈衝神經網絡(SNN)、存算一體不斷變化的稀疏連接，而且神經元之間能夠直接通信，不需要繞過內存。
尤其是在新興的小規模邊緣工作負載上，它實現了效率、速度和適應性數量級的提升。
比如執行AI推理負載和處理優化問題時， Loihi 2的速度比常規CPU和GPU架構快多達50倍，能耗則隻有百分之一。
Hala Point在主流AI工作負載上的計算效率非常出色，比如運行傳統深度神經網絡時，每秒可完成多達2萬萬億次運算(20PFlops)，8位運算的能效比達到了15TOPS/W(每瓦特15萬億次計算)，相當於甚至超過了基於GPU、CPU的架構。
在用於仿生脈衝神經網絡模型時，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。
尤其是在運行神經元數量較低的情況下，它的速度甚至可比人腦快200倍！
英特爾方麵表示：“目前，AI模型的算力成本正在持續上升。行業需要能夠規模化的全新計算方法。為此，英特爾開發了Hala Point，將高效率的深度學習和新穎的類腦持續學習、優化能力結合起來。91视频免费播放希望使用Hala Point的研究能夠在大規模AI91视频免费观看的效率和適應性上取得突破。”
Hala Point係統有望推動多領域AI應用的實時持續學習，比如科學研究、工程、物流、智能城市基礎設施管理、大語言模型、AI助手等等。
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