英特爾發(fā)布大型神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)

　　美國(guó)英特爾公司日前發(fā)布名為Hala Point的大型神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)，旨在支持類腦人工智能領(lǐng)域的前沿研究，解決人工智能在效率和可持續(xù)性等方面的挑戰(zhàn)。

　　根據(jù)英特爾公司發(fā)表的新聞公報(bào)，英特爾在其第一代大規(guī)模研究系統(tǒng)Pohoiki Springs的基礎(chǔ)上，改進(jìn)了Hala Point大型神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)的架構(gòu)，將神經(jīng)元容量提高了10倍以上，性能提高了12倍。Hala Point系統(tǒng)最初部署在美國(guó)桑迪亞國(guó)家實(shí)驗(yàn)室，由1152個(gè)英特爾Loihi 2處理器組成，包括分布在140544個(gè)處理核心上的11.5億個(gè)人工神經(jīng)元和1280億個(gè)人工突觸。在運(yùn)行傳統(tǒng)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，每秒可進(jìn)行20千萬(wàn)億次運(yùn)算。

　　公報(bào)表示，Hala Point系統(tǒng)基于神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算技術(shù)，提升了主流、常規(guī)深度學(xué)習(xí)模型的性能和效率，尤其是那些用于處理視頻、語(yǔ)音和無(wú)線通信等實(shí)時(shí)工作負(fù)載的模型。與使用中央處理器和圖形處理器的傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)相比，Hala Point系統(tǒng)在執(zhí)行人工智能推理和處理優(yōu)化問題時(shí)速度可提高50倍，能耗僅為傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的百分之一。

　　英特爾研究院神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算實(shí)驗(yàn)室主任麥克·戴維斯表示，人工智能模型的算力成本持續(xù)上升，行業(yè)需要能夠規(guī)?；娜掠?jì)算方法。Hala Point系統(tǒng)將高效率的深度學(xué)習(xí)和類腦持續(xù)學(xué)習(xí)、優(yōu)化能力結(jié)合起來，希望其能夠提升大規(guī)模人工智能技術(shù)的效率和適應(yīng)性。

　　轉(zhuǎn)自：經(jīng)濟(jì)參考報(bào)

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