4月17日，英特尔发布了代号为Hala Point的大型神经拟态系统。该系统基于英特尔Loihi 2神经拟态处理器打造而成，旨在支持类脑人工智能（AI）领域的前沿研究，解决目前AI在效率和可持续性等方面遇到的挑战。在英特尔第一代大规模研究系统Pohoiki Springs的基础上，Hala Point改进了架构，支持分布在 140544 个神经形态处理内核上的11.5 亿个神经元和 1280 亿个突触，将神经元容量提高了10倍以上，性能提高了12倍。

英特尔研究院神经拟态计算实验室总监Mike Davies 表示：“目前，AI模型的算力成本正在持续上升。行业需要能够规模化的全新计算方法。为此，英特尔开发了Hala Point，将高效率的深度学习和新颖的类脑持续学习、优化能力结合起来。我们希望使用Hala Point的研究能够在大规模AI技术的效率和适应性上取得突破。”

据介绍，Hala Point基于神经拟态处理器Loihi 2打造。Hala Point系统由封装在一个六机架的数据中心机箱中的1152个Loihi 2处理器（采用Intel 4制程节点）组成，大小相当于一个微波炉。该系统支持分布在 140544 个神经形态处理内核上的多达 11.5 亿个神经元和 1280 亿个突触，最大功耗仅为 2600 瓦。Hala Point还包括 2300 多个嵌入式 x86 处理器，用于辅助计算。

在大规模的并行结构中，Hala Point集成了处理器、内存和通信通道，内存带宽达每秒16PB，内核间的通信带宽达每秒3.5 PB，芯片间的通信带宽达每秒5TB。该系统每秒可处理超过380万亿次8位突触运算和超过240万亿次神经元运算。 

据悉，在用于仿生脉冲神经网络模型时，Hala Point能够以比人脑快20倍的实时速度运行其全部11.5亿个神经元，在运行神经元数量较低的情况下，速度可比人脑快200倍。虽然Hala Point并非用于神经科学建模，但其神经元容量大致相当于猫头鹰的大脑或卷尾猴的大脑皮层。

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Hala Point的神经元容量相当于猫头鹰的大脑。英特尔供图 

Hala Point在主流AI工作负载上也展现出了出色的计算效率。研究显示，在运行传统深度神经网络时，该系统能够每秒完成多达2万万亿次运算，8位运算能效比达到了15 TOPS/W，相当于甚至超过了基于GPU和CPU的架构。Hala Point有望推动多领域AI应用的实时持续学习，如科学研究、工程、物流、智能城市基础设施管理、大语言模型（LLMs）和AI助手（AI agents）。

目前，Hala Point仍是一个旨在改进未来商用系统的研究原型。英特尔预计该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。