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重磅利好!万亿赛道突发!

2024-04-22 19:13:03来源:新媒体

文章导读
一则重磅消息传来。 4月21日,据新华社,美国英特尔公司日前发布名为Hala Point的大型神经拟态系统,旨在支持类脑人工智能领域的前沿研究,解决人工智能在效率和可持续性等方面的挑战。...




一则重磅消息传来。

4月21日,据新华社,美国英特尔公司日前发布名为Hala Point的大型神经拟态系统,旨在支持类脑人工智能领域的前沿研究,解决人工智能在效率和可持续性等方面的挑战。

英特尔透露,Hala Point系统将向桑迪亚国家实验室交付,标志着英特尔共享的大型神经拟态研究系统的首次部署。这一最新动向也引发了全球科学界的高度关注,因为类脑人工智能遭视为科研领域“皇冠上的明珠”。

其中,“脑机接口”与神经技术设备是类脑人工智能领域的两个细分赛道。脑机接口未来市场发展潜力巨大,据麦肯锡的研究报告显示,2030年—2040年脑机接口全球每年的市场规模可能在700亿美元到2000亿美元(约合人民币5100亿—14000亿元)之间。

A股市场方面,天风证券研报认为,脑机接口行业市场前景广阔,重点把握场景落地可能。海外头部公司技术迅猛发展、国内代表公司捷报频传。民生证券研报表示,脑机接口作为新兴行业,技术主要分为硬件层和软件层。硬件层包括脑电采集设备和外控设备,软件层包括生物信号分析、核心算法、通信计算和安全隐私,这些技术我国公司都有所涉猎。

重磅发布

4月21日,据新华社,美国英特尔公司日前发布名为Hala Point的大型神经拟态系统,旨在支持类脑人工智能领域的前沿研究,解决人工智能在效率和可持续性等方面的挑战。

根据英特尔公司发表的新闻公报,英特尔在其第一代大规模研究系统Pohoiki Springs的基础上,改进了Hala Point大型神经拟态系统的架构,将神经元容量提高了10倍以上,性能提高了12倍。

Hala Point系统最初部署在美国桑迪亚国家实验室,由1152个英特尔Loihi 2处理器组成,包括分布在140544个处理核心上的11.5亿个人工神经元和1280亿个人工突触。在运行传统深度神经网络时,每秒可进行20千万亿次运算。

公报表示,Hala Point系统基于神经拟态计算技术,提升了主流、常规深度学习模型的性能和效率,尤其是那些用于处理视频、语音和无线通信等实时工作负载的模型。与使用中央处理器和图形处理器的传统计算机相比,Hala Point系统在执行人工智能推理和处理优化问题时速度可提高50倍,能耗仅为传统计算机的1%。

英特尔研究院神经拟态计算实验室主任麦克·戴维斯表示,人工智能模型的算力成本持续上升,行业需要能够规模化的全新计算方法。Hala Point系统将高效率的深度学习和类脑持续学习、优化能力结合起来,希望其能够提升大规模人工智能技术的效率和适应性。

据悉,所谓神经拟态芯片,是一种模拟生物神经元的芯片。

与普通芯片不同的是,神经拟态芯片的计算任务是由许多小单元进行的,单元之间通过类似生物神经的尖峰信号相互通信,并通过尖峰调整其行为。

目前,Hala Point是一个旨在改进未来商用系统的研究原型。英特尔预计其研究将带来实际技术突破,如让大语言模型拥有从新数据中持续学习的能力,从而有望在AI广泛部署的过程中,大幅降低训练能耗,提高可持续性。

有观点认为,融易新媒体消息,当前新的 AI 时代已经到来,Hala Point或将成为未来英特尔打开AGI时代的重要一把“钥匙”。

影响多大?

据英特尔介绍,Hala Point是第一个在主流AI工作负载上展示最先进计算效率的大型神经拟态系统。Hala Point的独特功能可以为人工智能应用提供未来的实时持续学习,如科学和工程问题解决、物流、智慧城市基础设施管理、大型语言模型(LLM)和人工智能代理。

英特尔透露,接下来,Hala Point系统将向桑迪亚国家实验室交付,标志着英特尔共享的大型神经拟态研究系统的首次部署,进一步推动神经拟态计算应用和类脑人工智能研究等。

这一最新动向也引发了全球科学界的高度关注。要知道,类脑人工智能遭视为科研领域“皇冠上的明珠”。

相比传统意义上的人工智能,类脑人工智能采用神经形态计算,通过模仿人类大脑的运作方式,让计算机软硬件实现信息高效处理,同时具有低功耗、高算力的特点。

我国也正在加快类脑智能战略发展。2017年,我国提出2030年类脑智能领域取得重大突破的发展目标。2021年,科技部发布了“脑科学与类脑研究”重大项目相关申报指南,部署了近60个研究方向,立足于探索大脑奥秘和攻克大脑疾病的脑科学研究以及建立发展人工智能技术的类脑研究,遭各界形容为“中国脑计划”。近年来,国家还成立了类脑智能技术及应用国家工程实验室等机构。

其中,脑机接口与神经技术设备是类脑智能领域的两个细分赛道,也是推动类脑智能发展的重要力量。


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