美國英特爾( 34.2 , -0.84 , -2.40% )公司日前發布名為Hala Point的大型神經擬態系統，旨在支援類腦人工智慧領域的前沿研究，解決人工智慧在效率和永續性等方面的挑戰。

　　根據英特爾公司發表的新聞公報，英特爾在其第一代大規模研究系統Pohoiki Springs的基礎上，改進了Hala Point大型神經擬態系統的架構，將神經元容量提高了10倍以上，性能提高了12倍。 Hala Point系統最初部署在美國桑迪亞國家實驗室，由1152個英特爾Loihi 2處理器組成，包括分佈在140544個處理核心上的11.5億個人工神經元和1280億個人工突觸。在運行傳統深度神經網路時，每秒可進行20千兆次運算。

　　公報表示，Hala Point系統基於神經擬態計算技術，提升了主流、常規深度學習模型的效能和效率，尤其是那些用於處理視訊、語音和無線通訊等即時工作負載的模型。與使用中央處理器和圖形處理器的傳統電腦相比，Hala Point系統在執行人工智慧推理和處理最佳化問題時速度可提高50倍，能耗僅為傳統電腦的百分之一。

　　英特爾研究院神經擬態計算實驗室主任麥克戴維斯表示，人工智慧模型的算力成本持續上升，產業需要能夠規模化的全新運算方法。 Hala Point系統將高效率的深度學習和類腦持續學習、最佳化能力結合起來，希望其能提升大規模人工智慧技術的效率和適應性。

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