利用硅基模拟人脑，已经进行了80%的研究

        一个由十五亿神经元，一百八十亿个突触组成的模拟系统。猫头鹰的脑子里有十五亿个神经元，一百八十亿个神经键。所有这些东西都被塞入一台微波炉般大小的机箱里，这就是全球最大的“神经学模拟器”：英特尔 Hala Point。放心吧，这段时间里，猫头鹰都没有受伤。
这个芯片工作得怎么样？一串数字出现在屏幕上：
        该算法在实现人工智能的计算负荷以及优化问题的处理上，其运算速度是传统 CPU、 GPU体系结构的50倍以上，能量消耗减少100倍。
采用常规的深层神经网络，INT8的精确计算可以获得15 TOPS/W的能量效率。（英伟达还没有发布最新的GB200NVL72，其T8精度仅为6 TOPS/W，而目前的 DGXH100系统则是3.1 TOPS/W）
        在对脉冲神经网络进行生物模拟时，它能使所有11.5亿个神经元的实时运算速度是人类大脑的20倍。
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        当神经元数目很少时，它的运算速度是人类大脑的200倍。简单来说， Hala Point系统并不像传统的人工智能芯片那样追求计算能力，它的优势在于能效。有数据显示，单是GPT-3的培训，就需要消耗10 GWh的电能，这意味着欧洲6000多人一年的用电量，再加上人工智能的广泛使用，推演所需的能量将会是一个无法估计的数字。而人类的大脑，拥有860亿个神经元，可以在一秒钟内进行一万亿次的计算，而消耗的能量还不到二十瓦。所以，如何将芯片设计成类似于人脑的东西，就成了神经拟态计算的核心。
        英特尔实验室研发的“Hala Point”，其体积已经达到人类大脑的80分之一，使这个概念更加接近于真实。那么，神经拟态芯片到底是什么，它的能量效率如何，它的最终用途又是什么？非同步存储稀疏计算首先，我们来看看 Hala Point的详细配置。它包含1152颗Loihi2处理器，并被包装在6个机柜内。该系统所支持的神经元数量高达115亿，神经元分布于140544种神经结构处理器的1280亿个突触，最高功率为2600 W。
        Hala Point同时也包含2300多个可以帮助用户进行运算的嵌入式X86处理器。Loihi2是由英特尔第四制程制程生产，每颗晶片包含128核。该芯片可容纳1百万个数位神经元，1亿2000万个神经突触，通过存储与计算一体化的方式突破冯诺依曼体系结构的技术瓶颈。同时， Loihi 2还采用了同步、事件驱动的脉冲神经网络、连续可变的稀疏连接等多种类脑计算思想，在能量率和性能上都有显著提高。我们向英特尔研究院副院长，也是英特尔中国研究中心主任宋继强进行了采访，并就此问题进行了深入探讨。非同步，是一种抛弃了传统的整体时钟，并以事件驱动为基础的体系结构。宋继强用人脑的区域划分来说明，就像是人的嗅觉，视觉，触觉，都是可以同时运作的，只是不一定要同步而已。所以， Hala Point的运行方式是基于稀疏计算的，类似于目前主流模型的“MoE”混合结构。因此， Hala Point并不是为了达到最好的效果，而是为了证明神经拟态的可行性。
        Hala Point并没有针对目前的主流深度学习模型，而是针对目前的主流深度学习模型而开发的。这是一种更好的方法，用来探究新的、由生物激发的学习范例。其中，脉冲神经网络是一种极具发展潜力的新型脉冲神经网络。脉冲网络能够更好地反映时间序列中的时间和空间信息，有望在语音和视觉等时间序列数据处理方面有所突破。另外，神经拟态系统天生就具备连续学习和片上学习的能力，这是目前深度学习体系的一个主要缺陷。宋继强同时也向与会者展示了英特尔的网络模拟研究社团 INRC，目前已经有超过200名会员参与其中，其中包括来自世界各地的学校、公司和研究所。在社区里，约有半数的程序是为机器人，无人驾驶飞机。这种程序也不会要求像 Hala Point这样的大型计算机，只要有少量的芯片就可以完成。
        那 Hala Point到底有什么用？组合优化是一种可能的应用。宋继强说，他们发现，在解决大型项目的时候，神经模拟的能量消耗可以减少3000倍。
该算法基于稀疏计算的特点，可以有效地避免不必要的能量消耗。从这一点上来说，虚拟现实技术可以为物流和交通运输提供新的思路。One More Thing for You在对 Loihi和 HalaPoint的说明中，很少会有“频率”“主频”之类的东西，而这些都是其它芯片所强调的。宋继强表示，“神经拟态”的确不是为了追求高频度，他还调侃了一句：否则，人类的大脑就不会在高频下工作了。
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