इंटेल लैब्स ने बुधवार को अपना सबसे बड़ा न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटर, 1.15 बिलियन न्यूरॉन सिस्टम का अनावरण किया, जिसके बारे में उसका कहना है कि यह मोटे तौर पर उल्लू के मस्तिष्क के समान है।

लेकिन चिंता न करें, इंटेल ने फॉलआउट को दोबारा नहीं बनाया है रोबोब्रेन. कार्बनिक न्यूरॉन्स और सिनैप्स के नेटवर्क के बजाय, इंटेल का हला प्वाइंट सिलिकॉन में उन सभी का अनुकरण करता है।

लगभग 20 वॉट पर, हमारा मस्तिष्क किसी भी समय प्रत्येक इंद्रिय से बड़ी मात्रा में आने वाली सूचनाओं को संसाधित करने में आश्चर्यजनक रूप से कुशल है। न्यूरोमॉर्फ़िक्स का क्षेत्र, जिसकी खोज में इंटेल और आईबीएम ने पिछले कुछ वर्षों में खर्च किया है, का उद्देश्य पारंपरिक त्वरक की तुलना में अधिक कुशलता से जानकारी संसाधित करने में सक्षम कंप्यूटर बनाने के लिए मस्तिष्क के न्यूरॉन्स और सिनैप्स के नेटवर्क का अनुकरण करना है।

कितना कुशल? इंटेल के अनुसार, इसकी नवीनतम प्रणाली, एक 6U बॉक्स जो लगभग 2,600 W की खपत करने वाले माइक्रोवेव के आकार का है, कथित तौर पर 15-बिट परिशुद्धता पर 8 TOPS/W तक की गहरी तंत्रिका नेटवर्क दक्षता प्राप्त कर सकता है। इसे परिप्रेक्ष्य में रखने के लिए, एनवीडिया की सबसे शक्तिशाली प्रणाली, ब्लैकवेल-आधारित GB200 NVL72, जिसे अभी तक शिप भी नहीं किया गया है, प्रबंधन करता है INT6 पर केवल 8 TOPS/W, जबकि इसके वर्तमान DGX H100 सिस्टम लगभग 3.1 TOPS/W का प्रबंधन कर सकते हैं।

यह प्रदर्शन इंटेल के 1,152 लोइही 2 प्रोसेसर का उपयोग करके हासिल किया गया है, जो कुल 1.15 बिलियन न्यूरॉन्स, 128 बिलियन सिनैप्स, 140,544 प्रोसेसिंग कोर और 2,300 एम्बेडेड x86 कोर के लिए त्रि-आयामी ग्रिड में एक साथ सिले हुए हैं जो आवश्यक सहायक गणनाओं को संभालते हैं। चीज़ को साथ लेकर चलते रहो।

स्पष्ट होने के लिए, वे विशिष्ट x86 कोर नहीं हैं। “वे बहुत, बहुत सरल, छोटे x86 कोर हैं। वे हमारे नवीनतम कोर या एटम प्रोसेसर जैसे कुछ भी नहीं हैं,'' इंटेल में न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग के निदेशक माइक डेविस ने बताया रजिस्टर.

यदि लोही 2 घंटी बजाता है, तो इसका कारण यह है कि चिप बज चुकी है चारों ओर दस्तक दे रहा हूँ कुछ समय के लिए, इसने 2021 में इंटेल की 7nm प्रक्रिया तकनीक का उपयोग करके उत्पादित पहले चिप्स में से एक के रूप में अपनी शुरुआत की।

अपनी उम्र के बावजूद, इंटेल का कहना है कि लोही-आधारित सिस्टम 50x कम बिजली की खपत करते हुए पारंपरिक सीपीयू और जीपीयू आर्किटेक्चर की तुलना में कुछ एआई अनुमान और अनुकूलन समस्याओं को 100 गुना तेजी से हल करने में सक्षम हैं। वे संख्याएँ प्रतीत होती हैं हासिल [पीडीएफ] एनवीडिया के छोटे जेटसन ओरिन नैनो और एक कोर i2 i9-9X सीपीयू में एक लोही 7920 चिप लगाकर।

अभी तक अपने जीपीयू को बाहर न फेंकें

हालांकि यह प्रभावशाली लग सकता है, डेविस मानते हैं कि इसके न्यूरोमॉर्फिक एक्सेलेरेटर अभी तक हर कार्यभार के लिए जीपीयू को बदलने के लिए तैयार नहीं हैं। उन्होंने कहा, "यह किसी भी तरह से सामान्य प्रयोजन वाला एआई एक्सेलेरेटर नहीं है।"

एक के लिए, यकीनन एआई का सबसे लोकप्रिय एप्लिकेशन, बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) जो चैटजीपीटी जैसे ऐप्स को सशक्त बनाते हैं, हला प्वाइंट पर नहीं चलेंगे, कम से कम अभी तक नहीं।

“हम इस समय हला प्वाइंट पर किसी भी एलएलएम की मैपिंग नहीं कर रहे हैं। हम नहीं जानते कि यह कैसे करना है। बिल्कुल स्पष्ट रूप से, न्यूरोमॉर्फिक अनुसंधान क्षेत्र में ट्रांसफार्मर का न्यूरोमॉर्फिक संस्करण नहीं है," डेविस ने कहा, यह देखते हुए कि इसे कैसे प्राप्त किया जा सकता है, इस पर कुछ दिलचस्प शोध हैं।

ऐसा कहने के बाद, डेविस की टीम को कुछ चेतावनियों के साथ हला प्वाइंट पर पारंपरिक गहरे तंत्रिका नेटवर्क, एक मल्टी-लेयर परसेप्ट्रॉन चलाने में सफलता मिली है।

"यदि आप नेटवर्क गतिविधि और उस नेटवर्क में चालकता को कम कर सकते हैं, तभी आप वास्तव में बड़ा लाभ प्राप्त कर सकते हैं," उन्होंने कहा। "इसका मतलब यह है कि इसे एक सतत इनपुट सिग्नल को संसाधित करना होगा ... एक वीडियो स्ट्रीम या एक ऑडियो स्ट्रीम, कुछ ऐसा जहां नमूना से नमूना से नमूना तक कुछ सहसंबंध होता है।"

इंटेल लैब्स ने एक पेपर में वीडियो और ऑडियो प्रोसेसिंग के लिए लोइही 2 की क्षमता का प्रदर्शन किया प्रकाशित [पीडीएफ] पिछले साल के अंत में। परीक्षण में उन्होंने पाया कि चिप ने पारंपरिक आर्किटेक्चर की तुलना में ऊर्जा दक्षता, विलंबता और सिग्नल प्रोसेसिंग के लिए थ्रूपुट में महत्वपूर्ण लाभ हासिल किया, कभी-कभी परिमाण के तीन आदेशों से अधिक। हालाँकि, सबसे बड़ा लाभ कम सटीकता की कीमत पर आया।

कम शक्ति और विलंबता पर वास्तविक समय के डेटा को संसाधित करने की क्षमता ने तकनीक को स्वायत्त वाहनों, ड्रोन और रोबोटिक्स जैसे अनुप्रयोगों के लिए आकर्षक बना दिया है।

एक अन्य उपयोग का मामला जिसमें वादा दिखाया गया है, संयोजन अनुकूलन समस्याएं हैं, जैसे एक डिलीवरी वाहन के लिए मार्ग योजना, जिसे एक व्यस्त शहर के केंद्र में नेविगेट करना होता है।

इन कार्यभार को हल करना अविश्वसनीय रूप से जटिल है क्योंकि वाहन की गति, दुर्घटनाएं और लेन बंद होने जैसे छोटे बदलावों को तुरंत ध्यान में रखना पड़ता है। पारंपरिक कंप्यूटिंग आर्किटेक्चर इस तरह की घातीय जटिलता के लिए उपयुक्त नहीं हैं, यही कारण है कि हमने इतने सारे क्वांटम कंप्यूटिंग विक्रेताओं को देखा है को लक्षित अनुकूलन समस्याएं.

हालाँकि, डेविस का तर्क है कि इंटेल का न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग प्लेटफ़ॉर्म "इन अन्य प्रायोगिक अनुसंधान विकल्पों की तुलना में कहीं अधिक परिपक्व है।"

बढ़ने के लिए कमरा

डेविस के अनुसार, अभी भी काफी गुंजाइश बाकी है। उन्होंने लोइही 2 चिप्स के बारे में कहा, "मुझे यह कहते हुए दुख हो रहा है कि सॉफ्टवेयर सीमाओं के कारण आज तक इसका पूरी तरह से उपयोग नहीं किया जा सका है।"

हार्डवेयर बाधाओं और सॉफ़्टवेयर अनुकूलन की पहचान करना इंटेल लैब्स द्वारा सैंडिया में प्रोटोटाइप तैनात करने का एक कारण है।

डेविस ने कहा, "सीमाओं को समझना, विशेष रूप से हार्डवेयर स्तर पर, इन प्रणालियों को वहां तक ​​पहुंचाने का एक बहुत महत्वपूर्ण हिस्सा है।" "हम हार्डवेयर समस्याओं को ठीक कर सकते हैं, हम इसे सुधार सकते हैं, लेकिन हमें यह जानना होगा कि किस दिशा में अनुकूलन करना है।"

यह पहली बार नहीं होगा जब सैंडिया बोफिन्स ने इंटेल की न्यूरोमॉर्फिक तकनीक पर अपना हाथ डाला है। एक पेपर में प्रकाशित 2022 की शुरुआत में, शोधकर्ताओं ने पाया कि तकनीक में एचपीसी और एआई की क्षमता है। हालाँकि, उन प्रयोगों में इंटेल की पहली पीढ़ी के लोही चिप्स का उपयोग किया गया था, जिसमें इसके उत्तराधिकारी के न्यूरॉन्स (128,000 बनाम 1 मिलियन) का लगभग आठवां हिस्सा है। ®

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• स्रोत: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/04/17/intel_hala_point_neuromorphic/