Intel construye el sistema neuromórfico más grande del mundo

La computación cuántica se promociona como una arquitectura informática transformadora capaz de resolver problemas de optimización difíciles y hacer que la IA sea más rápida y eficiente. Pero las computadoras cuánticas aún no pueden escalarse hasta el punto de superar a las computadoras clásicas, y la perspectiva de tener un ecosistema completo de plataformas, lenguajes de programación y aplicaciones es aún más lejana. Mientras tanto, otra tecnología está preparada para marcar una diferencia mucho más inmediata: la computación neuromórfica. Este último busca redefinir la forma en que se construyen los chips de computadora, inspirándose en el cerebro humano. Por ejemplo, nuestras neuronas manejan tanto el procesamiento como el almacenamiento de la memoria, mientras que en las computadoras tradicionales ambos están separados. Enviar datos de un lado a otro requiere tiempo y energía. Además, las neuronas sólo se activan cuando es necesario, lo que reduce aún más el consumo de energía. "La computación neuromórfica ofrece enormes capacidades de computación paralela que superan con creces la arquitectura tradicional de GPU", explicó Lian Jye Su, analista de Omdia. “Además, es más eficiente en términos de consumo y eficiencia energética”. Según Gartner, la computación neuromórfica es una de las tecnologías con mayor probabilidad de alterar varios mercados como “facilitador crítico”, pero pasarán de tres a seis años antes de que veamos el impacto.

Sin embargo, Intel acaba de dar un paso importante en este ámbito. De hecho, la empresa anunció hoy el despliegue, en los Laboratorios Nacionales Sandia, del sistema neuromórfico más grande del mundo. La computadora, cuyo nombre en código es Hala Point, está basada en el procesador Loihi 2 y admite hasta 20 mil billones de operaciones por segundo con una eficiencia de más de 15 billones de operaciones a 8 bits por segundo por vatio, todo en un servidor del tamaño de un horno de microondas. Soporta hasta 1,15 mil millones de neuronas y 128 mil millones de sinapsis, aproximadamente el nivel del cerebro de un búho. Según Intel, este es el primer sistema neuromórfico a gran escala que supera a las arquitecturas basadas en CPU y GPU en eficiencia y rendimiento para cargas de trabajo de IA en tiempo real. Según el proveedor, los sistemas basados ​​en Loihi pueden realizar inferencias de IA y resolver problemas de optimización 50 veces más rápido que las arquitecturas de CPU y GPU, mientras consumen 100 veces menos energía.

El servidor Hala Point aprovecha los chips Loihi 2 y admite hasta 20 mil billones de operaciones por segundo con una eficiencia de más de 15 billones de operaciones a 8 bits por segundo por vatio. (Crédito Intel)

Según Mike Davies, director del Laboratorio de Computación Neuromórfica de Intel, la tecnología ahora está disponible, de forma gratuita, para las empresas que quieran probar su potencial. Para empezar, primero deben unirse a la comunidad de investigación neuromórfica de Intel, entre cuyos miembros se incluyen GE, Hitachi, Airbus, Accenture, Logitech, así como numerosas organizaciones de investigación y universidades: más de 200 participantes en el momento de escribir estas líneas. "Hay una lista de espera, pero participar no tiene ningún costo", dijo Davies. “La única condición es que acepte compartir sus resultados y conclusiones para que podamos seguir mejorando el material”, continuó. La membresía incluye acceso gratuito a recursos de computación neuromórfica basados ​​en la nube y, si el proyecto es lo suficientemente interesante, acceso gratuito al hardware en el sitio. “En este momento, sólo hay un Hala Point y Sandia lo tiene”, dijo. “Pero estamos construyendo más. Y hay otros sistemas que no son tan grandes. Damos cuentas en la nube virtual de Intel, y ellos inician sesión y acceden a los sistemas de forma remota”, añadió. "Intel pudo construir una computadora neuromórfica práctica y utilizable apegándose a la tecnología de fabricación tradicional y a los circuitos digitales", continuó. Algunos enfoques alternativos, como los circuitos analógicos, son más difíciles de construir. Pero el procesador Loihi 2 utiliza muchos de los principios básicos de la computación neuromórfica, incluida la combinación de memoria y procesamiento. "Realmente estamos adoptando todas las características arquitectónicas que existen en el cerebro", dijo Davies.

El sistema puede incluso seguir aprendiendo en tiempo real. “Eso es lo que hacen los cerebros humanos todo el tiempo. Los sistemas de IA tradicionales se entrenan con un conjunto de datos particular y no cambian una vez que han sido entrenados. En Loihi 2, por otro lado, las comunicaciones entre neuronas son configurables, lo que significa que pueden cambiar con el tiempo”. El funcionamiento es el siguiente: un modelo de IA se entrena por medios tradicionales y luego se carga en la computadora neuromórfica. Cada viñeta contiene sólo una parte del modelo completo. Luego, cuando el modelo se utiliza para analizar, digamos, una transmisión de vídeo, el chip ya tiene los parámetros o pesos del modelo en la memoria, por lo que procesa las cosas rápidamente, y sólo si es necesario. "Si un píxel cambia, o si una región de la imagen cambia de una imagen a la siguiente, no recalculamos la imagen completa", dijo Davies. Este último admite que la formación inicial se realiza en otro lugar. Y aunque la computadora neuromórfica puede actualizar pesos específicos con el tiempo, no vuelve a aprender toda la red desde cero.

Una tecnología que aún es inmadura

"Este enfoque es particularmente útil para la computación de punta y para procesar señales de video, audio o inalámbricas", dijo. Pero también podría encontrar su lugar en centros de datos y aplicaciones informáticas de alto rendimiento. "La mejor categoría de cargas de trabajo que hemos encontrado que funciona realmente bien es la resolución de problemas de optimización", afirmó Davies. “Por ejemplo, encontrar el camino más corto en un mapa o gráfico. Programación, logística, todo eso funciona muy bien en la arquitectura. El hecho de que estos casos de uso se superpongan con los de la computación cuántica fue una sorpresa”, admitió. "Pero hoy tenemos un sistema de mil millones de neuronas que funciona, en lugar de unos pocos qubits".

Intel no es el único actor en este ámbito. Algunos proveedores, incluido IBM, han desarrollado chips neuromórficos para la computación de IA en la nube, según Su de Omdia, mientras que empresas como BrainChip y Prophesee están comenzando a ofrecer chips neuromórficos para terminales y aplicaciones. borde. "Sin embargo, existen varios obstáculos importantes para la adopción de esta tecnología", añadió. “En primer lugar, la computación neuromórfica se basa en picos impulsados ​​por eventos, lo que requiere un cambio completo en los lenguajes de programación. También hay muy pocos modelos de IA basados ​​en eventos”, afirmó Su. “Por ahora, la mayoría de ellos se basan en redes neuronales convencionales diseñadas para la arquitectura informática tradicional. Finalmente, estos nuevos lenguajes de programación y arquitecturas informáticas no son compatibles con las tecnologías existentes”, continuó. “En este momento, la tecnología es demasiado inmadura. Además, no es compatible con la arquitectura existente. Al mismo tiempo, el ecosistema de desarrolladores y software sigue siendo muy limitado debido a la falta de herramientas y de elección de modelos”.