Создание самого большого нейроморфного компьютера для эффективных вычислений

Создание крупнейшего нейроморфного компьютера для эффективных вычислений

Компания Intel анонсировала сборку самой большой нейроморфной суперсистемы под названием Hala Point, состоящей из 1,152 чипов Loihi 2. Эта система обеспечивает 1.15 миллиарда искусственных нейронов и 128 миллиардов синапсов, распределенных по 140,544 ядра нейроморфной обработки. В партнерстве с Sandia National Laboratories компания Intel продолжает развивать нейроморфные технологии для решения сложных задач в области физики устройств, компьютерной архитектуры и науки о данных. Новая система Hala Point предлагает энергоэффективность в 15 триллионов операций в секунду на ватт, превосходя графические процессоры и центральные процессоры. Intel стремится понять, как эффективно такая система будет решать сложные задачи оптимизации, такие как разработка лекарств, и показать преимущества масштабируемости нейроморфных систем.

Совместный проект Intel и Sandia National Laboratories

Компания Intel и Лаборатория Сандия объединили усилия для создания самого большого нейроморфного компьютера под названием Hala Point. Этот параллельный вычислительный комплекс состоит из 1 152 чипов второго поколения "нейроморфных" чипов. Партнерство между Intel и Лабораторией Сандия призвано использовать эту систему для проведения исследований в области вычислительной нейронауки. Hala Point обладает способностью к выполнению 20 квадриллионов операций в секунду при использовании всего 15 триллионов операций в секунду на ватт энергии, что превосходит показатели энергоэффективности GPU и ЦПУ. Intel сосредотачивается на том, как данная система справляется с трудными задачами оптимизации, такими, как в разработке лекарств, и исследует потенциальные технологические возможности масштабирования нейроморфных систем для достижения ощутимых результатов.

Масштабируемость системы

Система Hala Point от Intel представляет собой значительный шаг в направлении масштабирования нейроморфных вычислительных систем. Собрав 1 152 чипа Loihi 2 в единую параллельную систему, Intel создал возможность для обработки 1,15 миллиарда искусственных нейронов и 128 миллиардов синапсов, разделенных между 140 544 нейроморфными вычислительными ядрами. Это существенное увеличение по сравнению с предыдущей версией системы, где использовалось всего 768 чипов Loihi 1. Его создание в партнерстве с Sandia National Laboratories означает перспективное исследование в области вычислений на уровне "мозга", которое позволит решать сложные задачи в области физики устройств, архитектуры компьютеров, науки о компьютерах и информатики. Intel продолжает стремиться к большим масштабам исследований нейроморфных вычислений, чтобы понять возможности этой инновационной технологии.

Исследования в области вычислений уровня мозга

Лаборатория Сандия планирует использовать систему Hala Point для проведения исследований в области вычислений уровня человеческого мозга. Целью таких исследований является разработка решений для проблем, связанных с физикой устройств, архитектурой компьютеров, информатикой и компьютерными науками. Система с 1,152 чипами Loihi 2 позволяет создать 1,15 миллиарда искусственных нейронов и 128 миллиардов синапсов. Это значительное увеличение по сравнению с предыдущей версией системы, что открывает новые возможности для исследований и развития в области нейроморфных вычислений.

Новые возможности нейроморфных систем

Новый нейроморфный компьютер Hala Point от Intel представляет собой систему, состоящую из 1 152 чипов Loihi 2, что позволяет создать 1,15 миллиарда искусственных нейронов и 128 миллиардов синапсов. Это увеличение мощности по сравнению с предыдущей моделью Pohoiki Springs, использующей лишь 768 чипов Loihi 1. Такой подход позволяет Hala Point выдерживать конкуренцию с лучшими современными GPU и ASIC на оптимизационных задачах, исследования которых планируется проводить в рамках "мозгового" масштабного компьютерного исследования. В целом, здесь открываются новые перспективы для использования стандартных нейронных сетей на масштабах, ранее недоступных для них, что может привести к значительному увеличению эффективности и производительности системы.

Исторический контекст

Нейроморфные вычисления представляют собой перспективную отрасль в области вычислительных наук, которая стремится послужить эффективной альтернативой традиционным методам вычислений. Термин "нейроморфный" был введен еще в начале 1980-х годов Карвером Мидом, который подчеркивал необходимость увеличения эффективности и энергоэффективности вычислительных систем. Идея заимствования принципов работы мозга для разработки компьютерных систем не является новой, однако с развитием технологий появились новые возможности для создания прогрессивных решений в этой области. Проекты, такие как Loihi проекта Intel, показывают, что нейроморфные чипы могут предложить не только эффективность, но и масштабируемость, открывая дверь для исследований в области более сложных задач вычислений и оптимизации.

Продолжающиеся проекты

Инновационные знания в области нейроморфных вычислений демонстрируют множество удивительных проектов, которые охватывают различные аспекты исследований. Работы Винфрида Вильке из IBM's Almaden Research Center в Сан-Хосе, проект TrueNorth в IBM и проект Loihi в Intel представляют собой лишь небольшую часть масштабных усилий по созданию компьютерных систем, способных эмулировать функционирование сетей нейронов. Исследования в области нейроморфных вычислений непрерывно приводят к новым открытиям и возможностям, предлагая перспективные подходы к построению вычислительных систем, которые воспроизводят некоторые принципы работы человеческого мозга. Научные сообщества уделяют значительное внимание этой области, стремясь раскрыть потенциал нейроморфных компьютеров и их применение в различных областях, включая физику устройств, архитектуру компьютеров, информатику и другие смежные дисциплины. Создание передовых систем, подобных Loihi и Hala Point, подтверждает важность продолжения исследований в области нейроморфных вычислений и их потенциальный вклад в развитие вычислительной науки и технологий.

Преимущества асинхронного подхода

Асинхронный подход в нейроморфных чипах представляет собой эффективную стратегию имитации работы нейронов мозга. Вместо использования огромного количества "весов" или "параметров" нейронных сетей, асинхронный подход фокусируется на моделировании несинхронного "спайка" активности нейронов. Этот подход позволяет достичь более высокой эффективности и скорости вычислений, по сравнению с традиционными методами обработки данных.

Имитируя способность мозга к асинхронной передаче сигналов между нейронами, нейроморфные чипы могут эффективно обрабатывать информацию без необходимости многократной трансформации каждой точки данных. Этот подход открывает новые возможности для создания более мощных и энергоэффективных вычислительных систем, способных решать сложные задачи оптимизации и управления данными.

Исследования в области асинхронного подхода в нейроморфных чипах показывают, что данная стратегия обработки данных может привести к значительному увеличению производительности системы, особенно при работе с крупными масштабами данных. Этот инновационный подход к вычислениям открывает новые перспективы для применения нейроморфных технологий в различных областях, начиная от науки искусственного интеллекта до промышленности и медицины.

Фокус на краевых вычислениях

Фокус Intel в области нейроморфных вычислений сосредоточен на устройствах "краевых" вычислений, таких как облегченные серверные компьютеры с встроенными процессорами, в отличие от машин класса Xeon. Нейроморфные чипы стремятся воспроизвести асинхронные «спайки» нейронов мозга, что считается более эффективным подходом, нежели использование миллиардов «весов» или «параметров» нейронной сети, которые многократно трансформируют каждую точку данных. Intel, в свою очередь, применяет нейроморфные вычисления в устройствах краевой обработки, сосредотачиваясь на встроенных процессорах, чтобы достичь более высокой эффективности, чем GPU-чипы и ЦП. Тем не менее, компания продолжает исследования, чтобы понять, как увеличение масштаба нейроморфных систем, таких как система Hala Point, может повысить производительность и эффективность в решении сложных задач оптимизации, включая проблемы, возникающие в области разработки лекарств.

Потенциал масштабируемости

Машина Hala Point, разработанная командой под руководством Майка Дэвиса, ставит целью исследование потенциала масштабирования нейроморфных систем. Эксперименты с этой системой призваны показать, насколько близко можно подойти к функциональности человеческого мозга, состоящего из триллиона нейронов. Работы по созданию Hala Point заставляют задуматься о том, как эффективно можно использовать масштабирование на уровне базовой науки. Важно понимать, что достижение подобных масштабов может раскрывать потенциал нейроморфных вычислений и их возможности в решении сложных задач оптимизации, включая применение в разработке лекарств. Успехи в этой области могут выявить пользу от применения систем, аналогичных Hala Point, и путь к применению подобных технологий в будущих инновационных проектах.

Эмергентные свойства

Увеличение масштаба выявляет потенциал нейроморфных вычислений, рассматриваемых как ключевая область современной технологии. Аналогично развитию крупных языковых моделей, примером которой является ChatGPT от OpenAI, увеличение размеров нейронных сетей и вычислительных ресурсов позволяет наблюдать "эмергентные" способности. Дэвис отмечает, что такие же преимущества масштабирования и тренды будут применимы и к нейроморфным системам. Это позволяет менять подход к вычислениям, обозревая перспективные возможности, которые могут привести к революционным открытиям в области искусственного интеллекта и компьютерной науки.

Энергетическая эффективность и производительность

Hala Point представляет собой нейроморфный компьютер, способный демонстрировать эффективность и производительность в вычислениях, сопоставимую с GPU и CPU. Система собрана из 1152 микросхем Loihi 2, обеспечивая 1,15 миллиарда искусственных нейронов и 128 миллиардов синапсов, распределенных по 140 544 ядрам нейроморфной обработки. Intel утверждает, что система способна выполнять 20 квадриллионов операций в секунду при энергоэффективности в 15 триллионов операций в секунду на ватт с использованием 8-битной арифметики, превосходя требования к GPU и CPU. Это открывает новые перспективы для исследований в области мозгоподобных вычислений и решения сложных оптимизационных задач, например, в разработке лекарств. Такой подход позволяет ускорить обработку данных на порядки по сравнению с традиционными чипами, поднимая стандарты энергоэффективности и производительности в сфере нейроморфных систем.

Оценка продуктивности

Intel продолжает проводить исследования на нейроморфных системах, стремясь к пониманию того, какая продуктивность может быть достигнута при увеличении масштаба. Hala Point представляет собой огромное достижение в этой области, обеспечивая заметный уровень операций в секунду при минимальном энергопотреблении. Усилия Intel сфокусированы на решении сложных задач оптимизации, таких как процессы разработки лекарств. Результаты показывают, что Loihi 2 способен опережать обычные чипы в скорости работы на порядки, подчеркивая потенциал нейроморфных систем для преодоления некоторых из самых сложных вычислительных задач.