Intel busca una IA más eficiente y escalable con un nuevo sistema neuromórfico de 1.150 millones de neuronas

Intel ha anunciado que ha construido un sistema neuromórfico de 1.150 millones de neuronas, que utiliza procesadores Loihi 2 de la firma y con el que busca construir un camino hacia una Inteligencia Artificial (IA) más eficiente y modular. Conocido con el nombre en clave de Hala Point, este prototipo de investigación está implantado inicialmente en los Laboratorios Nacionales Sandia y tiene como objetivo apoyar el análisis de la futura IA inspirada en el cerebro. La compañía cree que "la industria necesita enfoques fundamentalmente nuevos capaces de escalar", algo en lo que espera que Hala Point permita "avanzar en la eficacia y la adaptabilidad de la tecnología a gran escala", según el director de Neuromorphic Computing Lab at Intel Labs, Mike Davies. Para ello ha desarrollado Hala Point, un sistema neuromórfico de 1.150 millones de neuronas, que puede soportar 20 cuatrillones de operaciones por segundo, o 20 petatops con una eficiencia superior a 15 billones de operaciones de 8 bits por segundo y vatio (TOPS/W) al ejecutar redes neuronales profundas y convencionales. Se trata de una solución constituida por 1.152 procesadores Loihi 2 producidos en un nodo de proceso Intel 4. Además, soporta hasta 1.150 millones de neuronas y 128.000 millones de sinapsis distribuidas en 140.544 núcleos de procesamiento neuromórfico, que consumen un máximo de 2.600 vatios de energía. Por último, incluye más de 2.300 procesadores x86 integrados para cálculos auxiliares. Asimismo, este prototipo integra canales de procesamiento, memoria y comunicación en un tejido paralelizado que proporciona un total de 16 petabytes por segundo (PB/s) de ancho de banda de memoria, 3,5 PB/s de ancho de banda de comunicación entre núcleos y 5 terabytes por segundo (TB/s) de ancho de banda de comunicación entre chips. Intel cree que las capacidades de Hala Point podrían permitir avances en el futuro aprendizaje continuo en tiempo real para aplicaciones de IA como la resolución de problemas científicos y de ingeniería, logística, gestión de infraestructuras de ciudades inteligentes, grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) y agentes de IA. Frente a su predecesor, Pohoiki Springs, Hala Point cuenta con "numerosas mejoras neuromórficas de rendimiento y eficiencia" de los principales modelos convencionales de aprendizaje automático ('machine learning'). Más concretamente, los que procesan cargas de trabajo en tiempo real como vídeo, voz y comunicaciones inalámbricas. Así, aplicado a modelos bioinspirados de redes neuronales con picos, el sistema puede ejecutra toda su capacidad de 1.150 millones de neuronas 20 veces más rápido que un cerebro humano y hasta 200 veces más rápido a menor capacidad. Con este sistema, los investigadores de Laboratorios Nacionales Sandia se centrarán en resolver problemas de computación científica en física de dispositivos, arquitectura de ordenadores, informática y ciencias de la computación. Intel también ha comentado que la entrega de Hala Point a Sandia National Labs marca el primer despliegue de una nueva familia de sistemas de investigación neuromórficos a gran escala que la firma tiene previsto compartir con sus colaboradores investigadores.