Hala Point è il sistema neuromorfico per le IA di Intel

da | 19 Apr 2024 | Tech, IA

“Le spese di calcolo dei modelli di AI odierni stanno crescendo a ritmi insostenibili. L’industria necessita di approcci completamente nuovi e scalabili. Per questa ragione, abbiamo sviluppato Hala Point, che combina l’efficienza dell’apprendimento profondo con nuove capacità di apprendimento e ottimizzazione ispirate al cervello. Speriamo che la ricerca con Hala Point avanzi l’efficienza e l’adattabilità della tecnologia AI su larga scala.”

Così ha esordito Mike Davies, direttore del Neuromorphic Computing Lab di Intel Labs. Che ha espresso la necessità di nuovi approcci nel settore dell’IA nel presentare un annuncio rivoluzionario, ossia la realizzazione di Hala Point, il più grande sistema neuromorfico al mondo.

Posizionato per la prima volta ai Sandia National Laboratories, il sistema utilizza il nuovo processore Loihi 2 di Intel (che ha appena lanciato anche Gaudi 3)e si pone l’obiettivo di spianare la strada a future intelligenze artificiali ispirate al funzionamento del cervello umano.

Hala Point vuole risolvere i problemi legati all’efficienza e alla sostenibilità delle attuali tecnologie di intelligenza artificiale, migliorando notevolmente le capacità del suo predecessore, il sistema Pohoiki Springs, grazie a significativi sviluppi architetturali che hanno permesso di aumentare la capacità neuronale di oltre dieci volte e le prestazioni fino a dodici volte.

Caratteristiche e prestazioni di Hala Point

Hala Point si distingue come il primo sistema neuromorfico di grande scala a dimostrare efficienze computazionali eccezionali su carichi di lavoro AI convenzionali. È in grado di supportare fino a 20 petaops, superando i 15 trilioni di operazioni a 8 bit per secondo per watt (TOPS/W) nell’esecuzione di reti neurali profonde tradizionali, una capacità che va oltre le prestazioni di sistemi basati su GPU e CPU.

Le caratteristiche tecniche di Hala Point.

Il sistema sarà impiegato per esplorare nuove frontiere nel computing a livello cerebrale, focalizzandosi su problematiche computazionali in settori quali la fisica dei dispositivi, l’architettura dei computer e l’informatica.

Craig Vineyard, responsabile del team di Hala Point ai Sandia National Laboratories, ha condiviso le sue aspettative: “Lavorare con Hala Point migliora la capacità del nostro team di Sandia di risolvere problemi di modellizzazione computazionale e scientifica. Condurre ricerche con un sistema di questa dimensione ci permetterà di tenere il passo con l’evoluzione dell’AI in campi che vanno dal commerciale alla difesa, alla scienza.”

Il sistema rappresenta una svolta per l’intelligenza artificiale, rispondendo alle crescenti sfide di sostenibilità legate all’escalation dei modelli di deep learning. Hala Point adotta un approccio neuromorfico, ispirato alle neuroscienze, che integra memoria e calcolo per ridurre al minimo il movimento dei dati, come dimostrato durante la recente International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP).

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