Abriendo un nuevo camino hacia una IA más eficiente y escalable, Intel ha desarrollado el mayor sistema neuromórfico. Con 1,150 millones de neuronas, Hala Point marca un paso muy importante en la investigación de inteligencia artificial sostenible.
Mejoras arquitectónicas para lograr más de 10 veces más capacidad neuronal y hasta 12 veces más rendimiento
Intel ha revelado la construcción del sistema neuromórfico más grande del mundo denominado Hala Point. Este sistema de gran escala, implementado inicialmente en Sandia National Laboratories, emplea el procesador Loihi 2 de Intel. Su objetivo es respaldar la investigación en inteligencia artificial futura inspirada en el cerebro y abordar los desafíos relacionados con la eficiencia y sostenibilidad de la IA actual. Hala Point representa un avance respecto al sistema de investigación a gran escala de primera generación de Intel, Pohoiki Springs, con mejoras arquitectónicas que logran más de 10 veces la capacidad neuronal y hasta 12 veces el rendimiento.
“El coste informático de los modelos actuales de IA está aumentando a ritmos insostenibles. La industria necesita enfoques fundamentalmente nuevos capaces de escalar. Por eso hemos desarrollado Hala Point, que combina la eficiencia del aprendizaje profundo con novedosas capacidades de aprendizaje y optimización inspiradas en el cerebro. Esperamos que la investigación con Hala Point suponga avanzar en la eficacia y adaptabilidad de la tecnología de IA a gran escala”, declara Mike Davies, Director of the Neuromorphic Computing Lab at Intel Labs.
Hala Point marca un avance significativo siendo el primer sistema neuromórfico a gran escala, exhibiendo una eficiencia computacional de vanguardia en las principales cargas de trabajo de IA. La caracterización revela su capacidad para manejar 20 cuatrillones de operaciones por segundo, o 20 petaops, con una eficiencia superior a 15 billones de operaciones de 8 bits por segundo y vatio (TOPS/W) al ejecutar redes neuronales profundas convencionales. Este logro no solo rivaliza, sino que supera los estándares establecidos por las arquitecturas de GPU y CPU. Las capacidades únicas de Hala Point prometen avances significativos en áreas como el aprendizaje continuo en tiempo real para aplicaciones de IA, como la resolución de problemas científicos y de ingeniería, la logística, la gestión de infraestructuras de ciudades inteligentes, los grandes modelos lingüísticos (LLM) y los agentes de IA.
Los investigadores de Sandia National Laboratories planean aprovechar Hala Point para la investigación en computación avanzada a escala cerebral. Su enfoque se centrará en la resolución de problemas de computación científica en campos como la física de dispositivos, la arquitectura de computadoras, la informática y las ciencias de la computación.
Inspirada en el cerebro y aborda los retos relacionados con la eficiencia y la sostenibilidad de la IA actual
“Trabajar con Hala Point mejora la capacidad de nuestro equipo de Sandia para resolver problemas de modelado computacional y científico. Llevar a cabo investigaciones con un sistema de este tamaño nos permitirá seguir el ritmo de la evolución de la IA en campos que van desde lo comercial a la defensa, pasando por la ciencia básica”, Craig Vineyard, Hala Point Team Lead, Sandia National Laboratories.
En la actualidad, Hala Point es un prototipo de investigación destinado a impulsar las capacidades de los futuros sistemas comerciales. Intel anticipa que estas investigaciones darán lugar a avances prácticos, como la capacidad de los grandes modelos lingüísticos (LLM) para aprender de forma continua a partir de nuevos datos. Estos avances prometen abordar de manera significativa la carga insostenible de entrenamiento asociada con la amplia implementación de la inteligencia artificial.
La importancia de esto radica en las recientes tendencias que han llevado al escalado de modelos de aprendizaje profundo a billones de parámetros, lo que ha puesto de manifiesto los enormes desafíos de sostenibilidad de la IA y ha subrayado la necesidad de innovación en los niveles más fundamentales de la arquitectura de hardware. La computación neuromórfica, un enfoque completamente nuevo basado en los principios de la neurociencia que integra memoria y computación con un alto nivel de paralelismo para minimizar el movimiento de datos, representa una solución prometedora. En los resultados presentados en la Conferencia Internacional sobre Acústica, Voz y Procesamiento de Señales (ICASSP) de este mes, Loihi 2 mostró mejoras significativas en la eficiencia, velocidad y adaptabilidad de las cargas de trabajo emergentes a pequeña escala.
Hala Point, una evolución respecto a su predecesor Pohoiki Springs, incorpora numerosas mejoras neuromórficas en rendimiento y eficiencia para los principales modelos convencionales de aprendizaje profundo, especialmente aquellos que procesan cargas de trabajo en tiempo real como vídeo, voz y comunicaciones inalámbricas. Por ejemplo, Ericsson Research está utilizando Loihi 2 para optimizar la eficiencia de las infraestructuras de telecomunicaciones, como se destacó en el Mobile World Congress de este año.
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