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Mientras nos encontramos al borde de una revolución tecnológica, la necesidad de soluciones informáticas eficientes y sostenibles nunca ha sido más importante.
Un sistema informático que pueda imitar la forma en que los humanos procesan y almacenan datos podría ser de enorme valor. Tiene el potencial de mejorar las capacidades de los modelos de IA en términos de eficiencia energética, mitigación de sesgos, interpretabilidad y adaptabilidad.
Intel anunció la creación de Hala Point, un sistema neuronal inspirado en el cerebro para una inteligencia artificial sostenible y eficaz. Impulsado por procesadores Loihi 2 1152, Hala Point puede admitir hasta 20 mil billones de operaciones por segundo, lo que le permite manejar aplicaciones de inteligencia artificial en tiempo real y tareas computacionales complejas.
La característica principal de Hala Point es su capacidad de utilizar la computación neuronal para reducir la compensación de energía para las necesidades computacionales. Esto se alinea con el objetivo más amplio de Intel de abordar los desafíos de sostenibilidad de modelos de IA cada vez más grandes. Hala Point explota su escasa conectividad y su actividad impulsada por eventos para lograr eficiencias profundas en la red neuronal.
Ubicado en Sandia National Laboratories, Hala Point se basa en el sistema anterior de Intel, Pohoiki Springs, al aumentar drásticamente la capacidad neuronal y mejorar el rendimiento. Hala Point se ha utilizado en la investigación de computación a nivel cerebral en los Laboratorios Nacionales Sandia y podría servir como banco de pruebas para futuros modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
“El costo informático de los modelos de IA actuales está aumentando a un ritmo insostenible. La industria necesita enfoques fundamentalmente nuevos que sean capaces de escalar. Por eso desarrollamos Hala Point, que combina la eficiencia del aprendizaje profundo con nuevas capacidades de optimización y aprendizaje inspiradas en el cerebro. Esperamos que la investigación Con Hala Point mejoremos la eficiencia y adaptabilidad de la tecnología de inteligencia artificial a gran escala”, dijo Mike Davis, director del Laboratorio de Computación Neural de Intel Laboratories.
Las computadoras neuronales son intrínsecamente diferentes de las máquinas tradicionales, que dependen del procesamiento secuencial. Una computadora neuronal proporciona operación paralela utilizando neuronas artificiales para almacenar y calcular datos, eliminando la necesidad de moverse hacia adelante y hacia atrás entre componentes. Esta característica única reduce significativamente el consumo de energía y acelera el proceso de procesamiento de datos.
Hala Point no está disponible al público, por lo que no se han realizado pruebas independientes. Sin embargo, Intel afirma que Hala Point puede resolver problemas de optimización utilizando 100 veces menos energía Con velocidades hasta 50 veces más rápidas que la arquitectura GPU y CPU.
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Para mejorar las capacidades y recopilar comentarios para Hala Point, Intel ha otorgado acceso a pequeña escala a más de 200 miembros de la Comunidad de Investigación Neuromórfica de Intel (INRC), incluidos algunos laboratorios gubernamentales, instituciones académicas y empresas de investigación.
Aunque todavía es temprano para Hala Point, se ha mostrado prometedor a la hora de proporcionar una forma más sostenible y eficiente de entrenar implementaciones de IA. Intel planea seguir avanzando aplicando principios de neurociencia que pueden reducir el consumo de energía y al mismo tiempo mejorar el rendimiento.
Si Hala Point está a la altura de su potencial, podemos esperar más competencia en la industria. Sur profundootra supercomputadora neuromórfica capaz de estimular sinapsis en el cerebro humano a gran escala, ya está en desarrollo y se espera que se lance este año.
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