Hala Point: インテル、世界最大の「脳にインスピレーションを得た」ニューロモーフィック コンピューターを発表

インテルは、人間の脳の動作を模倣することを目的としたデバイスである、世界最大のニューロモーフィック コンピューターを開発しました。 同社は、従来のコンピューターで実行できるよりも高度なAIモデルを実行できるようにしたいと考えているが、専門家らは、このデバイスが最先端のものと競合する前に、ましてやそれを超えるには、乗り越えなければならない工学的なハードルがあると述べている。

への期待 ニューロモーフィックコンピューター 従来の機械とは本質的に異なるため、高い値を示します。 通常のコンピュータはプロセッサを使用して演算を実行し、データを別のメモリに保存しますが、ニューロモーフィック デバイスは、私たちの脳と同じように、保存と計算の両方に人工ニューロンを使用します。 これにより、現在のコンピュータのボトルネックとなる可能性がある、コンポーネント間でデータをやり取りする必要がなくなりました。

このアーキテクチャは、はるかに優れたエネルギー効率をもたらす可能性があり、Intelは、新しいHala Pointニューロモーフィックコンピュータは、特定の制約を与えられた問題に対する最適な解決策を見つけることを含む最適化問題を実行する際に、従来のマシンよりも100分の1のエネルギーしか消費しないと主張している。 また、現在のモデルのように人工ニューロンの各層に機械的に入力を渡すのではなく、実際の脳が情報を処理するのと同じように、ニューロンのチェーンを使用する AI モデルをトレーニングおよび実行する新しい方法も可能になる可能性があります。

Hala Point には、1152 個の Loihi 2 チップ全体に 11 億 5,000 万個の人工ニューロンが含まれており、毎秒 380 兆回のシナプス操作が可能です。 マイク・デイヴィス Intel によれば、このパワーにもかかわらず、占有スペースは標準的なサーバー ケースのラック 6 台分にすぎず、これは電子レンジと同様のスペースです。 より大型のマシンも可能になるだろうとデイビス氏は言う。 「私たちがこの規模のシステムを構築したのは、正直なところ、ニューロン数が 10 億というのはちょうどいい数字だったからです」と彼は言います。 「つまり、このレベルで停止するような特別な技術的エンジニアリング上の課題はありませんでした。」

既存のマシンはハラポイントの規模に匹敵するものはありませんが、 ディープサウス今年後半に完成予定のニューロモーフィック・コンピューターは、1秒あたり228兆回のシナプス操作が可能とされている。

Loihi 2チップはまだインテルが少数製造したプロトタイプだが、デイビス氏によると、本当のボトルネックは現実世界の問題を取り上げ、ニューロモーフィック・コンピューター上で実行できる形式に変換し、実行するのに必要なソフトウェアの層にあるという。処理。 このプロセスは、一般的なニューロモーフィック コンピューティングと同様、まだ初期段階にあります。 「ソフトウェアが大きな制限要因になっています」と Davies 氏は言います。つまり、まだ大型のマシンを構築する意味はほとんどないということです。

Intel は、Hala Point のようなマシンは、現在のモデルのように新しいタスクを学習するためにゼロからトレーニングする必要はなく、継続的に学習する AI モデルを作成できる可能性があると示唆しています。 しかし ジェームズ・ナイト 英国サセックス大学の研究者らは、これを「誇大広告」として却下した。

Knight 氏は、ChatGPT のような現在のモデルは並行して動作するグラフィックス カードを使用してトレーニングされており、これは同じモデルのトレーニングに多くのチップを使用できることを意味すると指摘しています。 しかし、ニューロモーフィックコンピューターは単一の入力で動作し、並行してトレーニングすることができないため、そのようなハードウェア上でChatGPTのようなものを最初にトレーニングするだけでも数十年かかる可能性が高く、ましてや一度稼働したら継続的に学習できるようにする方法を考案することはおろか、同氏は言う。

デイビス氏は、現在のニューロモーフィック ハードウェアは大規模な AI モデルをゼロからトレーニングするのには適していませんが、いつか事前トレーニング済みのモデルを使用して、時間をかけて新しいタスクを学習できるようになることを期待していると述べています。 「この手法はまだ研究段階ですが、これは一種の継続的な学習問題であり、将来的には、Hala Point のような大規模なニューロモーフィック システムが非常に効率的な方法で解決できると考えられています」と彼は言います。

Knight 氏は、開発者が独自のハードウェア上で実行するこれらの問題に対応するソフトウェアを作成するために必要なツールがより成熟すれば、ニューロモーフィック コンピューターが他の多くのコンピューター サイエンスの問題を改善し、同時に効率も向上させる可能性があると楽観視しています。

また、汎用人工知能 (AGI) としても知られる人間レベルの知能に近づくためのより良い道を提供する可能性もありますが、多くの AI 専門家は、ChatGPT などを強化する大規模な言語モデルでは不可能だと考えています。 「それはますます物議を醸す意見ではなくなってきていると思います」とナイト氏は言う。 「夢は、いつの日かニューロモーフィック コンピューティングによって脳のようなモデルを作成できるようになるということです。」