Après 100 millions de neurones, le numéro 1 mondial des semi-conducteurs Intel crée un nouveau système de calcul neuromorphique à 1,15 milliard de neurones, le plus puissant au monde. Il est dédié à la recherche d’une IA inspirée du cerveau avec l’objectif d’accélérer les calculs tout en réduisant la consommation d’énergie.
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Ridha Loukil
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© Intel
Intel poursuit ses avancées dans le calcul neuromorphique. Le numéro un mondial des semi-conducteurs a annoncé le 17 avril la construction de Hala Point, un système neuromorphique à 1,15 milliard de neurones. Il combine 1152 exemplaires de sa dernière génération de puce neuromorphique Loihi 2 dans un châssis de serveur à six racks de la taille d'un four à micro-ondes. Il marque un progrès significatif par rapport au système Pohoiki Springs à 100 millions de neurones annoncé en mars 2020.
Déployé initialement dans les laboratoires nationaux Sandia, ce système neuromorphique à grande échelle vise à soutenir la recherche sur une future IA inspirée du cerveau de façon à relever les défis d'efficacité énergétique et de durabilité posés par cette nouvelle technologie. Par rapport au système Pohoiki Springs, il offre une capacité neuronale plus de 10 fois supérieure et des performances jusqu'à 12 fois supérieures, le tout pour une consommation énergétique inférieure à 2,6 kW, selon Intel.
Capacités inspirées du cerveau
«Le coût informatique des modèles d’IA actuels augmente à un rythme insoutenable, commente dans le communiqué Mike Davies, directeur du laboratoire de calcul neuromorphique d’Intel. L’industrie a besoin d’approches fondamentalement nouvelles, capables d’évoluer. C'est pour cette raison que nous avons développé Hala Point, qui combine l'efficacité d’apprentissage profond avec de nouvelles capacités d’entrainement et d'optimisation inspirées du cerveau. Nous espérons que la recherche menée avec Hala Point fera progresser l’efficacité et l’adaptabilité de la technologie de l’IA à grande échelle.»
Le calcul neuromorphique consiste à imiter le fonctionnement biologique du cerveau pour le traitement des données. Il présente l’avantage d’être beaucoup plus rapide que les systèmes traditionnels de calcul tout en consommant moins d’énergie. Selon Intel, la puce Loihi traite des informations jusqu'à 1000 fois plus rapidement et 10000 fois plus efficacement en énergie que les processeurs classiques.
Avec une capacité de traitement de 20 pétaops (1 petaops vaut 1 million de milliards d’opérations par seconde) et une efficacité énergétique supérieure à 15 000 milliards d'opérations en 8 bits par seconde et par watt, Hala Point rivalise avec les processeurs graphiques comme ceux de Nvidia, aujourd’hui incontournables dans l’entrainement et l’inférence de grands modèles d’IA. Ses capacités ouvrent de nouvelles perspectives pour l’entrainement continu en temps réel de modèles IA dans des applications telles que la résolution de problèmes scientifiques et techniques, la logistique, la gestion des infrastructures de villes intelligentes, les grands modèles de langage et les agents conversationnels.
Un prototype de recherche
Hala Point reste un prototype de recherche destiné à faire progresser les capacités des futurs systèmes IA commerciaux. Cela devrait conduire à des avancées pratiques, telles que la capacité des grands modèles de langage à apprendre en permanence à partir de nouvelles données. De tels progrès permettraient de réduire considérablement le fardeau insoutenable de l’entrainement des modèles de l’IA.
L’irruption de l'IA générative a mis en évidence la nécessité d'innover au niveau le plus bas de l'architecture matérielle. Le calcul neuromorphique offre une approche de rupture basée sur les connaissances des neurosciences qui intègrent la mémoire et le parallélisme massif pour minimiser les mouvements des données et la consommation d’énergie.
Selon Intel, le système Hala Point peut exécuter des modèles basés sur des réseaux neuronaux bio-inspirés 20 fois plus rapidement qu'un cerveau humain. Sa capacité neuronale équivaut celle d’un cerveau de hibou ou du cortex d’un singe capucin. Les systèmes neuromorphiques fondés sur la puce Loihi 2 sont crédités de la capacité d’effectuer des inférences d'IA et de résoudre des problèmes d'optimisation avec 100 fois moins d'énergie et des vitesses jusqu'à 50 fois plus rapides que les systèmes de calcul conventionnels. Leur utilisation dans les futurs modèles IA neuromorphiques, capables d'apprentissage continu, pourrait entraîner de réaliser des économies de l'ordre de plusieurs GWH, promet le groupe américain.
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