Учёные Intel создали крупнейший в мире нейроморфный компьютер, спроектированный и структурированный таким образом, чтобы имитировать человеческий мозг. Компания надеется, что это поддержит будущие исследования в области искусственного интеллекта (ИИ).
Машина, получившая название «Hala Point», может выполнять рабочие нагрузки искусственного интеллекта в 50 раз быстрее и потреблять в 100 раз меньше энергии, чем обычные вычислительные системы, использующие центральные процессоры (CPU) и графические процессоры (GPU), говорится в заявлении представителей Intel. Эти цифры основаны на результатах, загруженных 18 марта на сервер препринтов IEEE Explore, которые пока ещё не проходили экспертную оценку.
Первоначально Hala Point будет развернута в Национальной лаборатории Сандиа в Нью-Мексико, США, где учёные будут использовать её для решения задач в области физики устройств, вычислительной архитектуры и информатики.
Эта крупномасштабная система, оснащённая 1152 новыми процессорами Intel Loihi 2 — нейроморфным исследовательским чипом, — включает 1,15 миллиарда искусственных нейронов и 128 миллиардов искусственных синапсов, распределённых по 140 544 вычислительным ядрам.
Она может выполнять 20 квадриллионов операций в секунду — или 20 петаопс. Нейроморфные компьютеры обрабатывают данные иначе, чем суперкомпьютеры, поэтому их трудно сравнивать. Но Trinity, 38-й по мощности суперкомпьютер в мире, может похвастаться примерно 20 петафлопсами мощности, где FLOP — это операция с плавающей запятой в секунду. Самым же мощным суперкомпьютером в мире является Frontier, который может похвастаться производительностью 1,2 экзафлопса, или 1194 петафлопса.
Как работают нейроморфные вычисления
Нейроморфные вычисления отличаются от обычных вычислений своей архитектурой, написал на ResearchGate Прасанна Дейт (Prasanna Date), учёный-компьютерщик из Национальной лаборатории Ок-Ридж (ORNL). Эти типы компьютеров для создания машины используют нейронные сети.
В классических вычислениях двоичные биты 1 и 0 поступают в аппаратное обеспечение, такое как центральный процессор, графический процессор или память, прежде чем последовательно обработать вычисления и выдать двоичный результат.
Однако в нейроморфных вычислениях «входящие импульсы» — набор дискретных электрических сигналов — подаются в импульсные нейронные сети (SNN), представленные процессорами. В то время как программные нейронные сети представляют собой набор алгоритмов машинного обучения, имитирующих человеческий мозг, SNN являются физическим воплощением того, как передаётся эта информация. Это позволяет осуществлять параллельную обработку, а пиковые выходные сигналы измеряются после вычислений.
Как и мозг, процессоры Hala Point и Loihi 2 используют эти SNN, в которых соединяются разные узлы и информация обрабатывается на разных уровнях, подобно нейронам в мозге. Чипы также объединяют память и вычислительную мощность в одном месте. В обычных компьютерах вычислительная мощность и память разделены; это создаёт узкое место, поскольку данные должны физически перемещаться между этими компонентами. Оба они обеспечивают параллельную обработку и снижают энергопотребление.
Почему нейроморфные вычисления могут изменить правила игры в области искусственного интеллекта
Предварительные результаты также показывают, что Hala Point достигла высокого показателя энергоэффективности для рабочих нагрузок ИИ — 15 триллионов операций на ватт (ТОПС/Вт). Большинство традиционных нейронных процессоров (NPU) и других систем искусственного интеллекта достигают менее 10 ТОПС/Вт.
Нейроморфные вычисления всё ещё являются развивающейся областью, и в настоящее время используется всего несколько других машин, таких как Hala Point, если таковые вообще имеются. Однако исследователи из Международного центра нейроморфных систем (ICNS) в Университете Западного Сиднея в Австралии уже объявляли о планах развернуть аналогичную машину в декабре 2023 года.
Их компьютер под названием DeepSouth эмулирует большие сети импульсных нейронов со скоростью 228 триллионов синаптических операций в секунду, говорится в заявлении исследователей ICNS, что, по их словам, эквивалентно скорости операций человеческого мозга.
Между тем, по словам представителей Intel, Hala Point является «отправной точкой», исследовательским прототипом, который в конечном итоге станет основой для будущих систем, которые могут быть использованы в коммерческих целях.
Эти будущие нейроморфные компьютеры могут даже привести к созданию больших языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT, непрерывно обучающихся на новых данных, что уменьшит огромную нагрузку на обучение, присущую нынешним развертываниям ИИ.
