Компания Intel представила нейроморфную систему на базе процессоров Loihi 2. Разработка, получившая кодовое имя Hala Point, была создана совместно с Sandia National Laboratories.
Архитектура системы основана на строении человеческого мозга и предназначена для перспективных исследований в области искусственного интеллекта. Разработчики подчеркивают, что человеческий мозг поразительно энергоэффективен в обработке огромных потоков информации, поступающих от наших органов чувств.
Система Hala Point представляет собой шасси с шестью процессорными стойками размером с микроволновую печь. В ней установлено 1152 процессора Loihi 2, произведенных на базе Intel 4 process node и названных в честь вулкана на Гавайях. Она поддерживает до 1,15 млрд. нейронов и 128 млрд. синапсов, распределенных по 140 544 нейроморфным процессорным ядрам, и потребляет до 2600 Вт электроэнергии. Система также включает более 2300 встроенных x86-процессоров для вспомогательных вычислений.
Hala Point объединяет каналы обработки данных, памяти и связи в массивно распараллеленную структуру, обеспечивая общую пропускную способность памяти 16 Пбайт/с, межъядерную пропускную способность 3,5 Пбайт/с и межкристальную пропускную способность 5 Тбайт/с. Благодаря этому система способна обрабатывать более 380 трлн. 8-битных синапсов и более 240 трлн. нейронных операций в секунду. По сравнению с исследовательской системой первого поколения Pohoiki Springs нейронная емкость выросла в 10 раз, а производительность — в 12 раз.
«Hala Point может решать задачи по оптимизации, потребляя в 100 раз меньше энергии и со скоростью в 50 раз выше, чем традиционные архитектуры центральных и графических процессоров. Это новая захватывающая область исследований, в которой алгоритмы для Loihi 2 во многом основаны на архитектуре мозга и кардинально отличаются от ведущих алгоритмов, разработанных для архитектур центральных и графических процессоров. Приложения для таких функций оптимизации включают логистику, маршрутизацию автопарка, планирование движения по железной дороге, управление инфраструктурой умного города и другие подобные рабочие нагрузки, связанные с планированием и поиском», — сказал директор Лаборатории нейроморфных вычислений в Intel Labs Майк Дэвис (Mike Davies).
