英特爾宣布了HALA Point的發展，被吹捧為世界上最大的神經形態系統，旨在提高可持續性人工智慧(人工智慧).
英特爾揭露哈拉點
該系統利用英特爾的Loihi 2處理器，最初部署在桑迪亞國家實驗室。這項努力的主要目標是支持腦啟發的AI研究，並應對當今AI景觀中普遍存在的效率和可持續性挑戰。
Hala Point代表了英特爾第一代大規模研究系統，Pohoiki Springs，具有建築改善的重大進步，可實現超過10倍的神經元能力，並且高達12倍的性能。
“當今AI模型的計算成本正在以不可持續的速度上升。行業需要從根本上進行擴展的新方法。因此，我們開發了Hala Point，該方法將深度學習效率與新穎的大腦靈感學習和優化能力相結合，” Mike Davies，Neuromorphic Computiging Labs，Intel Labs，Intel Labs，Intel Labs，Intel Labs的主管在新聞稿中說。
“我們希望使用HALA Point的研究能夠提高大規模AI技術的效率和適應性。”
HALA點最多可以支持每秒20個四億個操作，效率超過每瓦的15萬億個8位操作。根據英特爾的說法，這些功能競爭對手並超過了基於圖形處理單元（GPU）和中央處理單元（CPU）建立的體系結構所實現的功能。
HALA POINT有望在各個領域的AI應用中實時持續學習，包括科學和工程問題解決問題，物流，智能城市基礎設施管理，大語言模型（LLMS）和AI代理。
推進大腦尺度計算
桑迪亞國家實驗室計劃利用HALA點進行先進的腦規模計算研究，重點是設備物理，計算機結構，計算機科學和信息學中的科學計算問題。
該組織旨在通過利用這種規模的系統來跟上AI在商業，國防和基礎科學領域的進化。
Hala Point仍然是旨在提高未來商業系統功能的研究原型。英特爾說，從哈拉角（Hala Point）中學到的教訓將導致實際進步，例如LLMS從新數據中持續學習的能力。
Hala Point通過為主流傳統的深度學習模型提供神經形態的性能和效率提高，以其前任Pohoiki Springs的成功為基礎。
根據英特爾的說法，這種進步對實時工作負載有影響，例如視頻處理，語音識別和無線通信。
HALA點基於Loihi 2神經形態處理器，整合了腦啟發的計算原理，以實現能耗和性能的質量增長。
該系統安裝在六個單位數據中心底盤中，並支持多達11.5億個神經元和1280億個突觸。它的架構有助於大規模並行處理，提供了大量的內存帶寬和通信功能。
“將哈拉指向桑迪亞國家實驗室的交付標誌著英特爾計劃與其研究合作者共享的大型神經形態研究系統的首次部署。進一步的開發將實現神經形態計算的應用程序，以克服限制AI能力的現實時間的官方宣言，以限制AI能力的現實情況，“官員”，“
