英特尔打造全球最大神经拟态系统 比人脑快200倍
今天凌晨，美国芯片巨头英特尔（Intel）宣布，其打造出全球最大的神经拟态系统——Hala Point，旨在支持未来类脑 AI 研究，以及解决 AI 目前在效率和可持续性等方面的挑战。 Hala Point内置1152个、基于Intel 4（7nm）制程的英特尔Loihi 2处理器，支持多达11.5亿个神经元和1280亿个突触，每秒可处理超过380万亿个8位突触和超过 240 万亿个神经元操作，相关系统最初部署在美国桑迪亚国家实验室。 应用于仿生尖峰神经网络模型时，在运行神经元数量较低的情况下，Hala Point速度可比人脑快200倍（20000%）。 英特尔研究院神经拟态计算实验室总监Mike Davies表示：“目前，AI模型的算力成本正在以不可持续的速度上升。行业需要能够规模化的全新计算方法。 为此，英特尔开发了Hala Point，将高效率的深度学习和新颖的类脑持续学习、优化能力结合起来。我们希望使用Hala Point的研究能够在大规模AI技术的效率和适应性上取得突破。” 事实上，所谓神经拟态芯片，是一种模拟生物神经元的芯片。 与普通芯片不同的是，神经拟态芯片的计算任务是由许多小单元进行的，单元之间通过类似生物神经的尖峰信号相互通信，并通过尖峰调整其行为。
今天凌晨，美国芯片巨头英特尔（Intel）宣布，其打造出全球最大的神经拟态系统——Hala Point，旨在支持未来类脑 AI 研究，以及解决 AI 目前在效率和可持续性等方面的挑战。
Hala Point内置1152个、基于Intel 4（7nm）制程的英特尔Loihi 2处理器，支持多达11.5亿个神经元和1280亿个突触，每秒可处理超过380万亿个8位突触和超过 240 万亿个神经元操作，相关系统最初部署在美国桑迪亚国家实验室。
应用于仿生尖峰神经网络模型时，在运行神经元数量较低的情况下，Hala Point速度可比人脑快200倍（20000%）。
英特尔研究院神经拟态计算实验室总监Mike Davies表示：“目前，AI模型的算力成本正在以不可持续的速度上升。行业需要能够规模化的全新计算方法。
为此，英特尔开发了Hala Point，将高效率的深度学习和新颖的类脑持续学习、优化能力结合起来。我们希望使用Hala Point的研究能够在大规模AI技术的效率和适应性上取得突破。”
事实上，所谓神经拟态芯片，是一种模拟生物神经元的芯片。
与普通芯片不同的是，神经拟态芯片的计算任务是由许多小单元进行的，单元之间通过类似生物神经的尖峰信号相互通信，并通过尖峰调整其行为。
