(Imagem: Pedro Spadoni via DALL-E/Olhar Digital)
Cientistas da Intel desenvolveram o maior computador neuromórfico do mundo – leia-se: projetado e estruturado para imitar o cérebro humano. A expectativa da empresa é que o supercomputador impulsione futuras pesquisas em inteligência artificial (IA).
A máquina, apelidada de “Hala Point”, pode realizar cargas de trabalho de IA 50 vezes mais rápido e usar 100 vezes menos energia do que os sistemas de computação convencionais, segundo representantes da Intel. Os sistemas “tradicionais” usam unidades de processamento central (CPUs) e unidades de processamento gráfico (GPUs).
Leia mais:
No entanto, é importante ressaltar: esses números se baseiam em descobertas enviadas, em 18 de março, para o servidor de pré-impressão IEEE Explore – e essas descobertas ainda não foram revisadas por pares.
O Hala Point será inicialmente implantado no Laboratório Nacional de Sandia, no Novo México (EUA). Lá, cientistas o usarão para enfrentar problemas na física de dispositivos, arquitetura de computadores e ciência da computação.
Confira abaixo os destaques do supercomputador:
Computadores neuromórficos processam dados de forma diferente dos supercomputadores, então é difícil compará-los. Mas medida FLOP dá uma ideia. FLOP é a sigla em inglês para Operações de Ponto Flutuante por Segundo. Em computação, os números de ponto flutuante são uma forma de representar números reais (números com casas decimais) de forma eficiente na memória do computador.
O Trinity, o 38º supercomputador mais poderoso do mundo, por exemplo, possui aproximadamente 20 petaFLOPS de potência. O supercomputador mais poderoso do mundo é o Frontier, que possui um desempenho de 1,2 exaFLOPS (1.194 petaFLOPS).
A computação neuromórfica difere da computação convencional devido à sua arquitetura, escreveu Prasanna Date, cientista da computação do Oak Ridge National Laboratory (ORNL), no ResearchGate. Esses tipos de computadores usam redes neurais para construir a máquina. É assim:
Enquanto as redes neurais baseadas em software são uma coleção de algoritmos de aprendizado de máquina organizados para imitar o cérebro humano, as SNNs são uma representação física de como essas informações são transmitidas. Isso permite o processamento paralelo e os resultados dos pulsos são medidos após os cálculos.
Assim como o cérebro, o Hala Point e os processadores Loihi 2 usam essas SNNs, onde diferentes nós estão conectados e as informações são processadas em diferentes camadas, semelhante aos neurônios no cérebro. Os chips também integram memória e poder de computação num só lugar.
Para efeito de comparação: nos computadores convencionais o poder de processamento e a memória são separados, o que cria gargalo porque os dados precisam viajar fisicamente entre esses componentes.
Resultados iniciais também mostram que o Hala Point alcançou uma alta eficiência energética para cargas de trabalho de IA de 15 trilhões de operações por watt (TOPS/W). A maioria das unidades de processamento neural (NPUs) convencionais e outros sistemas de IA alcançam bem menos de 10 TOPS/W.
A computação neuromórfica ainda é um campo em desenvolvimento, com poucas outras máquinas como o Hala Point em implantação. Por isso, o supercomputador é um “ponto de partida”, um protótipo de pesquisa que eventualmente alimentará sistemas futuros que poderiam ser implantados comercialmente, segundo representantes da Intel.
Esses futuros computadores neuromórficos poderiam até mesmo levar a grandes modelos de linguagem (LLMs, na sigla em inglês) como o ChatGPT a aprenderem continuamente com novos dados. Na prática, isso reduziria a enorme carga de treinamento inerente às implantações atuais de IA.
Esta post foi modificado pela última vez em 23 de abril de 2024 21:48