Intelovo neuromorfično računalo “Hala Point” pokreće više od 1000 novih čipova umjetne inteligencije (UI) i radi 50 puta brže od konvencionalnih računalnih sustava. Sastoji se od 1,15 milijardi umjetnih neurona i 128 milijardi umjetnih sinapsi raspoređenih preko 140,544 procesorske jezgre.
Upoznajte Hala Point
Znanstvenici u Intelu izgradili su najveće neuromorfično računalo na svijetu, dizajnirano tako da oponaša ljudski mozak. Trtka se nada da će to pomoći budućim istraživanjima umjetne inteligencije. Ovo revolucionarno računalo, nazvano “Hala Point” može izvesti zadatke 50 puta brže i koristiti 100 puta manje energije od konvencionalnih računalnih sustava koji koriste centralne procesne jedinice (CPU) i grafičke procesne jedinice (GPU), izjavili su predstavnici Intela. Ti podaci temelje se na nalazima objavljenim 18. ožujka u IEEE Explore. “Hala Point” će se prvotno koristiti u Nacionalnim laboratorijima u Novom Meksiku, gdje će znanstvenici rješavati probleme vezane uz fiziku uređaja, računalnu arhitekturu i računalne znanosti.
Pokreću ga 1152 nova Intelova Loihi 2 procesora — neuromorfični istraživački čipovi. Ovaj veliki sustav sadrži 1,15 milijardi umjetnih neurona i 128 milijardi umjetnih sinapsi distribuiranih kroz 140,544 procesorske jezgre. Sposoban je izvoditi 20 kvadrilijuna operacija u sekundi, odnosno 20 petaopsa (10^15 operacija u sekundi). Budući da neuromorfična računala obrađuju podatke na drugačiji način od superračunala, njihova usporedba je složena. Na primjer, Trinity, 38. najmoćniji superračunalo na svijetu, dostiže snagu od približno 20 petaFLOPS-a, gdje FLOP predstavlja operaciju s pomičnim zarezom po sekundi. Najmoćnije superračunalo na svijetu, Frontier, ostvaruje performanse od 1,2 exaFLOPS-a, što je ekvivalentno 1,194 petaFLOPS-a
Kako funkcionira neuromorfično računalstvo
Neuromorfično računalstvo se od konvencionalnog razlikuje po svojoj arhitekturi, kako objašnjava Prasanna Date, računalni znanstvenik iz Nacionalnog laboratorija Oak Ridge (ORNL), na platformi ResearchGate. Ova vrsta računala koristi neuronske mreže za izgradnju stroja. U tradicionalnom računalstvu, binarni bitovi 1 i 0 se unose u hardverske komponente poput CPU-a, GPU-a ili memorije, gdje se izračuni obavljaju sekvencijalno, rezultirajući binarnim izlazom. Neuromorfično računalstvo, međutim, koristi „impulsni ulaz“ – skup diskretnih električnih signala – koji se upućuje u takozvane ‘Spiking neural networks (SNN)‘, predstavljajući procesore. Spiking neural networks su umjetne neuronske mreže koje u većoj mjeri oponašaju prirodne neuronske mreže. Osim neuronskog i sinaptičkog stanja, SNN u svoj radni model uključuju i koncept vremena.
Za razliku od softverskih neuronskih mreža koje su skup algoritama strojnog učenja dizajniranih da simuliraju ljudski mozak, SNN su fizička manifestacija kako se informacije prenose. Ovo omogućava paralelnu obradu, a rezultati se mjere nakon izračuna. Poput ljudskog mozga, Hala Point i Loihi 2 procesori koriste te SNN, gdje su različiti čvorovi povezani i informacije se obrađuju na različitim razinama, slično kao neuroni u mozgu. Ovi čipovi integriraju memoriju i računalnu snagu na jednom mjestu, dok su u konvencionalnim računalima te komponente odvojene, što stvara ‘usko grlo’ jer podaci moraju fizički putovati između njih.
