Intel recherche une IA plus efficace et évolutive avec un nouveau système neuromorphique de 1,15 milliard de neurones

MADRID, 18 avril. (Portail/EP) –

Intel a annoncé avoir construit un système neuromorphique de 1 150 millions de neurones, qui utilise les processeurs Loihi 2 de l’entreprise et avec lequel elle cherche à tracer la voie vers une intelligence artificielle (IA) plus efficace et modulaire.

Connu sous le nom de code Point Halace prototype de recherche est initialement mis en œuvre aux Sandia National Laboratories et vise à soutenir l’analyse de la future IA inspirée du cerveau.

L’entreprise estime que “L’industrie a besoin d’approches fondamentalement nouvelles, capables d’évoluer”, quelque chose dans lequel il espère que Hala Point permettra “de faire progresser l’efficacité et l’adaptabilité de la technologie à grande échelle”, selon le directeur du Neuromorphic Computing Lab d’Intel Labs, Mike Davies.

Pour cela, elle a développé Hala Point, un système neuromorphique de 1 150 millions de neurones, capable de supporter 20 quadrillions d’opérations par seconde, soit 20 pétatops avec une efficacité supérieure à 15 mille milliards d’opérations de 8 bits par seconde et watt (TOPS/W). lors de l’exécution de réseaux neuronal profond et conventionnel.

Il s’agit d’une solution composée de 1.152 Processeurs Long 2 produit sur un nœud de processus Intel 4. De plus, il prend en charge jusqu’à 1,15 milliard de neurones et 128 milliards de synapses répartis sur 140 544 cœurs de traitement neuromorphiques, consommant un maximum de 2 600 watts de puissance. Enfin, il comprend plus de 2 300 processeurs x86 intégrés pour les calculs auxiliaires.

De même, ce prototype intègre des canaux de traitement, de mémoire et de communication dans une structure parallélisée qui fournit un total de 16 pétaoctets par seconde (PB/s) de bande passante mémoire, 3,5 PB/s de bande passante de communication inter-cœurs et 5 téraoctets par seconde (To/s) de bande passante de communication inter-puces.

Intel estime que les capacités de Hala Point pourraient permettre de futurs progrès en matière d’apprentissage continu en temps réel pour les applications d’IA telles que la résolution de problèmes. problèmes scientifiques et techniques, logistiquegestion des infrastructures des villes intelligentes, grands modèles linguistiques (LLM) et agents IA.

Par rapport à son prédécesseur, Pohoiki Springs, Hala Point présente « de nombreuses améliorations neuromorphiques en termes de performances et d’efficacité » par rapport aux principaux modèles d’apprentissage automatique conventionnels. Plus précisément, ceux qui traitent les charges de travail dans temps réel, comme les communications vidéo, vocales et sans fil.

Ainsi, appliqué à des modèles bioinspirés de réseaux neuronaux à pointe, le système peut exécuter sa pleine capacité de 1,15 milliard de neurones 20 fois plus rapidement qu’un cerveau humain et Jusqu’à 200 fois plus rapide avec une capacité inférieure.

Avec ce système, les chercheurs des Sandia National Laboratories se concentreront sur la résolution de problèmes de calcul scientifique dans les domaines de la physique des appareils, de l’architecture informatique, de l’informatique et de l’informatique.

Intel a également indiqué que la livraison de Hala Point à Sandia National Labs marque le premier déploiement de une nouvelle famille de systèmes de recherche neuromorphiques à grande échelle que la société envisage de partager avec ses collaborateurs de recherche.