Los científicos de Intel han construido la computadora neuromórfica más grande del mundo, o una diseñada y estructurada para imitar el cerebro humano. La compañía espera apoyar futuras investigaciones sobre inteligencia artificial (IA).
La máquina, denominada «Hala Point», puede realizar cargas de trabajo de IA 50 veces más rápido y utilizar 100 veces menos energía que los sistemas informáticos convencionales que utilizan unidades centrales de procesamiento (CPU) y unidades de procesamiento de gráficos (GPU), dijeron representantes de Intel en un declaración. Estas cifras se basan en los hallazgos cargados el 18 de marzo en el servidor de preimpresión. IEEE explorar, que no han sido revisados por pares.
Hala Point se implementará inicialmente en los Laboratorios Nacionales Sandia en Nuevo México, donde los científicos lo utilizarán para abordar problemas en física de dispositivos, arquitectura informática y ciencias de la computación.
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Impulsado por 1.152 de los nuevos procesadores Loihi 2 de Intel (un chip de investigación neuromórfico), este sistema a gran escala comprende 1.150 millones de neuronas artificiales y 128.000 millones de sinapsis artificiales distribuidas en 140.544 núcleos de procesamiento.
Puede realizar 20 mil billones de operaciones por segundo, o 20 petaops. Las computadoras neuromórficas procesan datos de manera diferente a las supercomputadoras, por lo que es difícil compararlas. Pero Trinidad, la 38º más poderoso La supercomputadora más grande del mundo cuenta con aproximadamente 20 petaFLOPS de potencia, donde un FLOP es una operación de punto flotante por segundo. El la supercomputadora más poderosa del mundo es Frontier, que cuenta con un rendimiento de 1,2 exaFLOPS, o 1.194 petaFLOPS.
Cómo funciona la computación neuromórfica
La computación neuromórfica se diferencia de la computación convencional por su arquitectura, Fecha de Prasannaun científico informático del Laboratorio Nacional Oak Ridge (ORNL), escribió en Puerta de la investigación. Este tipo de computadoras utilizan redes neuronales para construir la máquina.
En la informática clásica, los bits binarios de 1 y 0 fluyen hacia el hardware como la CPU, la GPU o la memoria antes de procesar los cálculos en secuencia y generar una salida binaria.
Sin embargo, en la computación neuromórfica, una «entrada de pico» (un conjunto de señales eléctricas discretas – se alimenta a las redes neuronales de picos (SNN), representadas por los procesadores. Mientras que las redes neuronales basadas en software son una colección de algoritmos de aprendizaje automático dispuestos para imitar el cerebro humano, los SNN son una encarnación física de cómo se transmite esa información. Permite el procesamiento en paralelo y los picos de salida se miden siguiendo los cálculos.
Al igual que el cerebro, los procesadores Hala Point y Loihi 2 utilizan estos SNN, donde se conectan diferentes nodos y la información se procesa en diferentes capas, de forma similar a las neuronas del cerebro. Los chips también integran memoria y potencia informática en un solo lugar. En las computadoras convencionales, la potencia de procesamiento y la memoria están separadas; esto crea un cuello de botella ya que los datos deben viajar físicamente entre estos componentes. Ambos permiten el procesamiento paralelo y reducen el consumo de energía.
Por qué la computación neuromórfica podría cambiar las reglas del juego en la IA
Los primeros resultados también muestran que Hala Point logró una lectura de alta eficiencia energética para cargas de trabajo de IA de 15 billones de operaciones por vatio (TOPS/W). La mayoría de las unidades de procesamiento neuronal (NPU) convencionales y otros sistemas de IA logran buenos resultados. 10 TOPS/S.
La computación neuromórfica sigue siendo un campo en desarrollo, con pocas otras máquinas como Hala Point en implementación, si es que hay alguna. Sin embargo, investigadores del Centro Internacional de Sistemas Neuromórficos (ICNS) de la Universidad Western Sydney en Australia, anunció planes para implementar una máquina similar en diciembre de 2023.
Su computadora, llamada «DeepSouth», emula grandes redes de neuronas activas a 228 billones de operaciones sinápticas por segundo, dijeron los investigadores del ICNS en el comunicado, lo que, según ellos, era equivalente a la tasa de operaciones del cerebro humano.
Mientras tanto, Hala Point es un «punto de partida», un prototipo de investigación que eventualmente alimentará futuros sistemas que podrían implementarse comercialmente, según representantes de Intel.
Estas futuras computadoras neuromórficas podrían incluso conducir a grandes modelos de lenguaje (LLM), como ChatGPT, que aprenden continuamente a partir de nuevos datos, lo que reduciría la enorme carga de entrenamiento inherente a las implementaciones actuales de IA.