据官网4月17日报道，英特尔公司研制出世界上最大的神经形态计算机Hala Point。它包含11.52亿个人造神经元，分布在1152个Loihi 2芯片上，每秒能进行380万亿次突触操作。英特尔公司希望，这种旨在模拟人脑处理和存储数据方式的计算机能提高人工智能（AI）模型的效率和能力。
这款代号为Hala Point的大型神经形态系统部署在桑迪亚国家实验室，使用英特尔的Loihi 2处理器，旨在支持未来大脑启发式思考的人工智能研究，并应对与当今人工智能的效率和可持续性相关的挑战。Hala Point推进了英特尔第一代大型研究系统Pohoiki Springs的架构改进，使神经元容量增加了10倍以上，性能提高了12倍。
Loihi 2神经形态处理器是Hala Point的基础，它应用了受大脑启发（ brain-inspired）的计算原理，如异步计算、基于事件的尖峰神经网络（SNN）、集成内存和计算，以及稀疏和连续变化的连接，以实现能耗和性能的数量级提升。神经元之间直接通信，而不是通过记忆进行通信，从而降低了整体功耗。
Hala Point将1152个Loihi 2处理器封装在一个微波炉大小的六机架数据中心机箱中，这些处理器是在Intel 4工艺节点上生产的。该系统支持分布在140544个神经形态处理核心上的多达11.5亿个神经元和1280亿个突触，最大消耗2600瓦的功率。它还包括2300多个用于辅助计算的嵌入式x86处理器。
Hala Point将处理、内存和通信信道集成在一个大规模并行化的结构中，总共提供了每秒16 PB的内存带宽、3.5 PB的核心间通信带宽和每秒5 TB的芯片间通信带宽。该系统每秒可处理380万亿个8位突触和240万亿个神经元操作。
该系统应用于生物激励的尖峰神经网络模型，其11.5亿个神经元的全容量执行速度是人脑的20倍，在较低容量下执行速度高达200倍。虽然Hala Point不用于神经科学建模，但其神经元容量大致相当于猫头鹰的大脑或卷尾猴的皮层。
基于Loihi的系统可以执行人工智能推理并解决优化问题，使用的能量比传统的CPU和GPU架构少100倍，速度比传统的GPU架构快50倍1。Hala Point的早期结果表明，通过利用高达10:1的稀疏连接和事件驱动活动，该系统可以实现高达15 TOPS/W2的深度神经网络效率，而无需将输入数据分批收集，这是GPU的常见优化，大大延迟了对实时到达的数据（如摄像头视频）的处理。尽管仍在研究中，但未来能够持续学习的神经形态LLM可以通过消除对不断增长的数据集进行定期重新训练的需求，从而节省千兆瓦时的能源。
原文链接：https://www.intel.com/content/www/us/en/newsroom/news/intel-builds-worlds-largest-neuromorphic-system.html
