Hala Point mit Loihi 2: Intels Gehirn-Simulator bildet 1,15 Mrd. Nervenzellen ab
Lange war es still um Loihi 2, Intels Forschungs-Chip, der das menschliche Gehirn nachahmt. In Hala hat Intel jetzt 1.152 Chips vereint. Intel spricht vom „weltgrößten neuromorphen System“, das – dem aktuellen Zeitgeist entsprechend – mit einer extrem hohen Effizienz bei AI-Aufgaben auftrumpfen soll.
Hala skaliert Loihi 2
Zuletzt ging es beim Loihi-Projekt, das seit dem Jahr 2017 auf offener Bühne läuft und seit 2021 in Form des Loihi 2 in 2. Generation gefördert wurde, zunehmend um die Skalierbarkeit. Denn für ein „menschliches Gehirn“, welches diese Silizium-Chips simulieren sollen, braucht es mehr Leistung.
Hala Point ist das erste System, das mit 1.152 Loihi-2-Chips ausgestattet ist und so 1,15 Milliarden Neuronen enthält. Die Hardware sitzt in einem Six-Rack-Unit Data Center Chassis und hat damit ungefähr die Größe einer etwas zu groß geratenen Mikrowelle, erklärte Intel. Das System ist für eine maximale Leistungsaufnahme von 2.600 Watt ausgelegt.
Das Hala-Point-System ist eine Weiterentwicklung von Intels Forschungssystem der ersten Generation, Pohoiki Springs. Damit einher gehen zahlreiche architektonischen Verbesserungen wie die mehr als 10 Mal höhere Neuronenkapazität und die bis zu 12-fache Leistungssteigerung. Neben Loihi-Chips sind immer auch noch klassische CPU-Kerne zugegen, die sich um deren klassische Einbindung kümmern. Auch der Rest des Systems, allen vorab das Fabric, ist überraschend leistungsstark.
Hala Point integrates processing, memory, and communication channels in a massively parallelized fabric, providing a total of 16 petabytes per second (PB/s) of memory bandwidth, 3.5 PB/s of inter-core communication bandwidth, and 5 terabytes per second (TB/s) of inter-chip communication bandwidth. The system can process over 380 trillion 8-bit synapses and over 240 trillion neuron operations per second.
Intel
Extrem effizient bei AI
Bei Hala Point handelt sich letztlich um das erste neuromorphe Großsystem, das die Effizienz und Leistung aktueller GPU- und CPU-Architekturen bei der Anwendung auf Echtzeit-KI-Arbeitslasten übertrifft, 15 TOPS pro Watt stellt Intel hier in Aussicht. Diese kürzlich veröffentlichten Ergebnisse zeigen, dass Loihi 2 dabei die Effizienz, Geschwindigkeit und Anpassungsfähigkeit von kleinen Edge-Workloads in gewissem Umfeld drastisch steigern kann.
Obwohl Hala Point ein Forschungssystem ist, erwartet Intel, dass die Erkenntnisse aus der Nutzung eine nächste Generation kommerzieller Systeme hervorbringen wird. Diese sollen einen Durchbruch in der Praxis erzielen und eine erhebliche Verringerung des Energieverbrauchs einleiten.
Die Sandia National Laboratories planen, Hala Point für fortschrittliche Brain-Scale-Computing-Forschung zu nutzen, und Ericsson Research setzt Loihi 2 ein, um die Effizienz der Telekommunikationsinfrastruktur zu optimieren.
Der nächste Schritt ist die Arbeit an noch bestehenden Einschränkungen bei der Leistung sowie der Latenz um noch mehr Möglichkeiten für „Echtzeit-Anwendungen“ bereitzustellen.
Neben Intel arbeiten auch IBM und viele weitere Forscher in unterschiedlichen Teilbereichen zum Thema Neuromorphic Engineering.
ComputerBase hat Informationen zu diesem Artikel von Intel unter NDA erhalten. Die einzige Vorgabe war der frühestmögliche Veröffentlichungszeitpunkt.