實現更永續的AI！英特爾宣布開發全球最大的仿神經形態系統（英特爾提供）
〔記者洪友芳／新竹報導〕 英特爾宣布推出全球最大的仿神經形態系統（neuromorphic system），代號Hala Point，最初布署在桑迪亞國家實驗室，採用英特爾Loihi 2處理器，支援類人腦AI的最新研究，以因應當今AI面臨的效率和永續性等挑戰。英特爾指出，Hala Point以英特爾第一代大規模研究系統Pohoiki Springs為基礎，進行架構提升，神經元容量能增加10倍以上，效能提高12倍。
英特爾實驗室神經形態運算總監Mike Davies表示，當今訓練和布署AI模型的成本增加速度過快，業界需要有翻轉現況的新作法，因此英特爾實驗室開發出Hala Point，它結合深度學習效率、類人腦持續學習和最佳化功能。希望透過Hala Point，突破大規模AI的技術效率，並讓AI系統適應變化。
英特爾表示，Hala Point是業界第1款可在主流AI工作負載中，展現卓越運算效率的大規模仿神經形態系統，經過測試驗證，能支援每秒高達20千兆次（20 petaops）的傳統深度神經網路運算，超過每瓦15兆次8位元運算（TOPS/W），此速度等同於甚至超越目前的GPU和CPU架構。Hala Point的獨特功能可望在未來AI應用的即時連續學習方面帶來突破，例如科學和工程的問題解決、物流、智慧城市基礎設施管理、大型語言模型（LLM）和AI代理。
英特爾指出，目前桑迪亞國家實驗室已計劃使用Hala Point進行先進的大腦規模運算研究，用於解決元件物理學（device physics）、電腦結構、資訊工程和資訊學方面的科學運算問題。桑迪亞國家實驗室Hala Point組長Craig Vineyard表示，Hala Point協助桑迪亞團隊，在科學建模提供了強大助力，讓團隊能隨著AI技術演進，在商業、國防、基礎科學同步發展，更深入研究運算、建模等領域。
英特爾說明，目前Hala Point仍處於原型階段，未來將可進一步應用於提升商業系統，英特爾預計這些經驗將帶來實際突破進展，例如提升大型語言模型（LLM）從新數據中持續學習的能力，進一步強化AI模型的訓練精準度，並大幅降低布署AI的訓練成本。
英特爾表示，將Hala Point布署於桑迪亞國家實驗室，是英特爾首次計劃與研究合作夥伴共享新一代大規模仿神經形態研究系統，未來英特爾將使神經形態運算應用能克服功耗與延遲的限制，降低 AI在現實世界中即時布署的阻礙。
英特爾表示，仿神經型態運算是全新的運算機制，此機制借鑑神經科學，將記憶體、運算與高度細粒度的並行性相結合，將資料移動性最小化。在今年四月「聲學語音和訊號處理國際會議（ICASSP）」的報告中，英特爾發表Loihi 2 處理器在新興小規模邊緣工作負載的應用，結果顯示其效率、速度和適應性都有大幅提升1。
Hala Point是在前一代Pohoiki Springs的基礎上大量改善，將仿神經形態性能和效率提升的優勢，延伸至視訊、語音和無線通訊等即時工作負載的主流深度學習模型中，推出後廣獲業界矚目，在今年世界行動通訊大會中，愛立信研究中心透過Loihi 2改善電信基礎設施效率的成果成為展會焦點。