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英特爾發(fā)布大型神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)Hala Point,神經(jīng)元數(shù)量達(dá)11.5億

2024年4月19日 07:03  新浪科技  作 者:文猛

4月18日下午消息,英特爾發(fā)布了代號(hào)為Hala Point的大型神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于英特爾Loihi 2神經(jīng)擬態(tài)處理器打造而成,旨在支持類(lèi)腦AI領(lǐng)域的前沿研究,解決AI目前在效率和可持續(xù)性等方面的挑戰(zhàn)。

據(jù)介紹,Hala Point神經(jīng)元數(shù)量達(dá)到11.5億,在英特爾第一代大規(guī)模研究系統(tǒng)Pohoiki Springs的基礎(chǔ)上,Hala Point改進(jìn)了架構(gòu),將神經(jīng)元容量提高了10倍以上,性能提高了12倍。

英特爾方面表示:“目前,AI模型的算力成本正在持續(xù)上升。行業(yè)需要能夠規(guī);娜掠(jì)算方法。為此,英特爾開(kāi)發(fā)了Hala Point,將高效率的深度學(xué)習(xí)和新穎的類(lèi)腦持續(xù)學(xué)習(xí)、優(yōu)化能力結(jié)合起來(lái)。我們希望使用Hala Point的研究能夠在大規(guī)模AI技術(shù)的效率和適應(yīng)性上取得突破!

研究顯示,在運(yùn)行傳統(tǒng)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí),該系統(tǒng)能夠每秒完成多達(dá)2萬(wàn)萬(wàn)億次(20 petaops)運(yùn)算,8位運(yùn)算能效比達(dá)到了15 TOPS/W,相當(dāng)于甚至超過(guò)了基于GPU和CPU的架構(gòu)。

編 輯:章芳
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