11.5 亿个神经元！英特尔发布大型神经拟态系统
4月17日，英特尔推出了名为Hala Point的全球最大的神经拟态系统，该系统是基于第二代英特尔Loihi 2神经拟态处理器研发，目的在于支持类脑人工智能研究，解决当前AI在效能和可持续性等方面的瓶颈问题。相较于前一代大规模研究系统Pohoiki Springs，Hala Point在架构上进行了升级，其神经元容量提升超过10倍，整体性能增强了12倍。
英特尔研究院神经拟态计算实验室主任Mike Davies指出，当前AI模型对计算资源的需求正不断攀升，亟需创新且可扩展的新型计算方式。因此，英特尔设计了Hala Point，它融合了高效能的深度学习技术和独特的类脑持续学习、优化能力。借助Hala Point的研究成果，英特尔期望能在大规模AI技术的效率和适应性方面实现重大突破。
Hala Point系统主要由封装在六个数据中心机架内的1152个采用Intel 4制程节点的Loihi 2处理器构成，体积与一台微波炉相当。该系统内部包含了140544个神经形态处理核心，可模拟11.5亿个神经元和1280亿个突触，而最大功耗仅为2600瓦，并配备有超过2300个嵌入式X86处理器作为辅助计算单元。
Hala Point具备高度集成的大规模并行结构，整合了处理器、内存及通信通道，提供每秒16PB的内存带宽、每秒3.5PB的内核间通信带宽以及每秒5TB的芯片间通信带宽。系统的强大运算能力使其每秒能处理超过380万亿次8位突触运算和超过240万亿次神经元运算。
在仿生脉冲神经网络模型应用中，Hala Point的表现尤为出色，可以比人脑快20倍的速度实时运行所有11.5亿个神经元，而在处理较少神经元数量的任务时，速度优势可提升至200倍。尽管Hala Point不专门用于神经科学建模，但其神经元容量约等同于猫头鹰大脑或卷尾猴大脑皮层的规模。
此外，Hala Point在执行传统深度神经网络任务时显示出卓越的计算效率。实验数据显示，该系统每秒可完成2万万亿次运算，其8位运算能效比高达15 TOPS/W，已达到甚至超越了基于GPU和CPU架构的水平。Hala Point有望促进多个AI应用领域的实时持续学习，例如科研、工程、物流、智能城市管理、大型语言模型和AI助手的应用。
目前，Hala Point仍是英特尔面向未来商用系统改进的研究原型阶段。英特尔期待通过这项研究实现关键技术的实质性进步，比如赋予大语言模型实时持续学习新数据的能力，从而在AI广泛应用的过程中大幅度降低训练能耗，提升整个AI生态的可持续性。
