Intel apresenta o Hala Point, maior sistema neuromórfico do mundo

Intel anunciou que construiu o maior sistema neuromórfico do mundo. De codinome Hala Point, este sistema neuromórfico de grande escala, inicialmente implementado no Sandia National Laboratories, utiliza o processador Loihi 2 da Intel e visa apoiar pesquisas para uma futura Inteligência Artificial (IA) inspirada no cérebro humano, que enfrenta desafios relacionados à eficiência e sustentabilidade da IA atual. Hala Point avança o sistema de pesquisa em larga escala de primeira geração da Intel, Pohoiki Springs, com melhorias arquitetônicas para alcançar mais de 10 vezes a capacidade de neurônios e até 12 vezes mais desempenho.

“O custo de computação dos modelos de IA atuais está aumentando a taxas insustentáveis. A indústria precisa fundamentalmente de novas abordagens capazes de escalar. Por essa razão, desenvolvemos o Hala Point, que combina eficiência de aprendizagem profunda com novos recursos de otimização e aprendizado inspirados no cérebro. Esperamos que a pesquisa com o Hala Point avance a eficiência e a adaptabilidade da tecnologia de IA em larga escala”, disse Mike Davies, diretor do Laboratório de Computação Neuromórfica da Intel Labs.

O Hala Point é o primeiro sistema neuromórfico de grande escala a demonstrar eficiências computacionais de última geração em cargas de trabalho de IA convencionais. A caracterização mostra que ele pode suportar até 20 quatrilhões de operações por segundo, ou 20 petaops, com uma eficiência superior a 15 trilhões de operações de 8 bits por segundo por watt (TOPS/W) ao executar redes neurais profundas convencionais. Isso rivaliza e excede os níveis alcançados por arquiteturas construídas em unidades de processamento gráfico (GPU) e unidades centrais de processamento (CPU). Os recursos exclusivos do Hala Point podem permitir o aprendizado contínuo em tempo real futuro para aplicações de IA, como resolução de problemas científicos e de engenharia, logística, gerenciamento de infraestrutura de cidades inteligentes, modelos de linguagem grande (LLMs) e agentes de IA.

Pesquisadores do Sandia National Laboratories planejam usar o Hala Point para pesquisas avançadas de computação em escala cerebral. A organização se concentrará na resolução de problemas de computação científica em física de dispositivos, arquitetura de computadores, ciência da computação e informática.

“Trabalhar com o Hala Point melhora a capacidade da nossa equipe de resolver problemas de modelagem computacional e científica. Conduzir pesquisas com um sistema desse tamanho nos permitirá acompanhar a evolução da IA em campos que vão do comercial à defesa e à ciência básica”, disse Craig Vineyard, líder da equipe Hala Point no Sandia National Laboratories.

Atualmente, o Hala Point é um protótipo de pesquisa que irá avançar as capacidades de futuros sistemas comerciais. A Intel antecipa que tais lições levarão a avanços práticos, como a capacidade de os LLMs aprenderem continuamente com novos dados. Tais avanços prometem reduzir significativamente a carga de treinamento insustentável de implantações generalizadas de IA.

Tendências recentes na ampliação de modelos de aprendizagem profunda para trilhões de parâmetros expuseram desafios assustadores de sustentabilidade em IA e destacaram a necessidade de inovação nos níveis mais baixos de arquitetura de hardware. A computação neuromórfica é uma abordagem fundamentalmente nova que se baseia em insights da neurociência que integram memória e computação com paralelismo altamente granular para minimizar a movimentação de dados. Em resultados publicados da Conferência Internacional sobre Acústica, Fala e Processamento de Sinais (ICASSP) deste mês, Loihi 2 demonstrou ganhos de ordem de magnitude na eficiência, velocidade e adaptabilidade de cargas de trabalho emergentes de borda em pequena escala.

Avançando em relação ao seu antecessor, Pohoiki Springs, com inúmeras melhorias, o Hala Point agora traz desempenho neuromórfico e ganhos de eficiência para os principais modelos convencionais de aprendizagem profunda, notadamente aqueles que processam cargas de trabalho em tempo real, como vídeo, fala e comunicações sem fio. Por exemplo, a Ericsson Research está aplicando o Loihi 2 para otimizar a eficiência da infraestrutura de telecomunicações, como destacado no Mobile World Congress deste ano.