Hala Point: il computer neuromorfico di Intel rivoluziona l’IA

Intel ha sviluppato Hala Point, il suo nuovo computer neuromorfico alimentato da oltre 1.000 chip AI di nuova generazione

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Hala Point: il computer neuromorfico di Intel rivoluziona l'IA
Hala Point: il computer neuromorfico di Intel rivoluziona l'IA

Intel ha sviluppato Hala Point, il suo nuovo computer neuromorfico alimentato da oltre 1.000 chip AI di nuova generazione. Questo sistema rivoluzionario promette di superare i limiti dell’intelligenza artificiale convenzionale, offrendo prestazioni fino a 50 volte più veloci rispetto ai computer tradizionali.

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Cos’è Hala Point?

Hala Point si basa sull’architettura Loihi di Intel, che imita il cervello umano per elaborare le informazioni in modo più efficiente e flessibile. I chip Loihi sono in grado di comunicare tra loro in modo simile ai neuroni, consentendo al sistema di apprendere e adattarsi in modo autonomo.

Questo approccio neuromorfico offre diversi vantaggi rispetto all’intelligenza artificiale tradizionale. Innanzitutto, Hala Point è in grado di consumare molta meno energia rispetto ai sistemi basati su CPU o GPU, rendendolo ideale per applicazioni che richiedono un’elevata efficienza energetica. Inoltre, la sua architettura flessibile lo rende adatto a un’ampia gamma di attività, dall’apprendimento automatico al riconoscimento delle immagini e all’elaborazione del linguaggio naturale.

Intel ritiene che Hala Point possa aprire nuove strade in settori come la robotica, la medicina e la finanza.



Mike Hawkins, vicepresidente senior e direttore generale di Intel Neuromorphic Computing ha dichiarato: “Hala Point rappresenta un passo fondamentale nello sviluppo dell’intelligenza artificiale neuromorfica. Questo sistema ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui elaboriamo le informazioni e per aprire nuove possibilità in settori che prima erano impensabili.”

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L’impatto di Hala Point sull’IA

L’impatto di Hala Point sull’intelligenza artificiale e sul mondo in generale potrebbe essere significativo. La sua velocità, efficienza e flessibilità potrebbero accelerare lo sviluppo di nuove tecnologie e applicazioni che potrebbero migliorare la nostra vita in modi che ancora non possiamo immaginare.

Alimentato da 1.152 dei nuovi processori Intel Loihi 2, un chip di ricerca neuromorfico, questo sistema su larga scala comprende 1,15 miliardi di neuroni artificiali e 128 miliardi di sinapsi artificiali distribuiti su 140.544 core di elaborazione.

Può effettuare 20 quadrilioni di operazioni al secondo – o 20 petaops. I computer neuromorfi elaborano i dati in modo diverso dai supercomputer, quindi è difficile confrontarli. Ma Trinity, il 38esimo supercomputer più potente al mondo, vanta circa 20 petaFLOPS di potenza, dove un FLOP è un’operazione in virgola mobile al secondo. Il supercomputer più potente del mondo è Frontier, che vanta una prestazione di 1,2 exaFLOPS, ovvero 1.194 petaFLOPS.

Hala Point sarà inizialmente distribuito presso i Sandia National Laboratories nel New Mexico, dove gli scienziati lo utilizzeranno per affrontare problemi di fisica dei dispositivi e architettura informatica. Lo studio è stato pubblicato sul server di prestampa IEEE Explore.

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Hala Point: come funziona il calcolo neuromorfico

Il calcolo neuromorfico differisce dal calcolo convenzionale grazie della sua architettura, ha scritto su ResearchGate Prasanna Date, uno scienziato informatico dell’Oak Ridge National Laboratory (ORNL). Questi tipi di computer utilizzano le reti neurali per costruire la macchina.

Nell’informatica classica, i bit binari di 1 e 0 confluiscono nell’hardware come la CPU, la GPU o la memoria prima di elaborare i calcoli in sequenza e generare un output binario.

Nel calcolo neuromorfico, tuttavia, un “ingresso di picco” – un insieme di segnali elettrici discreti – viene immesso nelle reti neurali di picco (SNN), rappresentate dai processori. Laddove le reti neurali basate su software sono una raccolta di algoritmi di apprendimento automatico organizzati per imitare il cervello umano, le SNN sono l’incarnazione fisica del modo in cui tali informazioni vengono trasmesse. Consente l’elaborazione parallela e gli output dei picchi vengono misurati in seguito ai calcoli.

Come il cervello, i processori Hala Point e Loihi 2 utilizzano questi SNN, dove diversi nodi sono collegati e le informazioni vengono elaborate a diversi livelli, in modo simile ai neuroni nel cervello. I chip integrano anche memoria e potenza di calcolo in un unico posto.

Nei computer convenzionali, la potenza di elaborazione e la memoria sono separate, questo crea un collo di bottiglia poiché i dati devono viaggiare fisicamente tra questi componenti. Entrambi consentono l’elaborazione parallela e riducono il consumo energetico.

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Il calcolo neuromorfico potrebbe rappresentare un punto di svolta per l’IA

I primi risultati hanno mostrato inoltre che Hala Point ha raggiunto un livello di efficienza energetica elevato per carichi di lavoro di intelligenza artificiale pari a 15 trilioni di operazioni per watt (TOPS/W). La maggior parte delle unità di elaborazione neurale (NPU) convenzionali e altri sistemi di intelligenza artificiale raggiungono ben meno di 10 TOPS/W.

Il calcolo neuromorfico è ancora un campo in via di sviluppo, con poche altre macchine come Hala Point in fase di implementazione, se non addirittura nessuna. I ricercatori del Centro internazionale per i sistemi neuromorfici (ICNS) della Western Sydney University in Australia, tuttavia, hanno annunciato l’intenzione di implementare una macchina simile nel dicembre 2023.

Il loro computer, chiamato “DeepSouth”, emula grandi reti di neuroni a 228 trilioni di operazioni sinaptiche al secondo, hanno detto i ricercatori dell’ICNS nella dichiarazione, che secondo loro è equivalente alla velocità delle operazioni del cervello umano.

Hala Point nel frattempo è un “punto di partenza”, un prototipo di ricerca che alla fine alimenterà i futuri sistemi che potrebbero essere implementati commercialmente, secondo i rappresentanti di Intel.

Questi futuri computer neuromorfici potrebbero persino portare a modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come ChatGPT che apprendono continuamente da nuovi dati, il che ridurrebbe l’enorme carico di formazione inerente alle attuali implementazioni dell’IA.

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