Intel dévoile le plus grand « ordinateur neuromorphique » jamais créé pour l’IA

Dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA), les avancées technologiques sont toujours à l’avant-garde. Intel a récemment révélé son dernier exploit : Hala Point, le plus grand ordinateur neuromorphique jamais conçu. Cet ordinateur est conçu pour soutenir les recherches futures en intelligence artificielle (IA). Doté de plus de 1 000 nouvelles puces d’IA, il est capable de fonctionner 50 fois plus rapidement que les systèmes informatiques classiques équivalents.

Hala Point

Selon un communiqué officiel d’Intel, la machine Hala Point peut exécuter des activités d’intelligence artificielle 50 fois plus vite et utiliser 100 fois moins d’énergie que les systèmes informatiques traditionnels qui reposent sur des unités centrales de traitement (CPU) et des unités de traitement graphique (GPU). Les données proviennent de résultats non révisés qui ont été publiés sur le portail de prépublication IEEE Explore.

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Hala Point, qui sera initialement déployé aux Sandia National Laboratories au Nouveau-Mexique, utilise 1 152 nouveaux processeurs Loihi 2 d’Intel, une puce de recherche neuromorphique. Ce système à grande échelle comprend 1,15 milliard de neurones artificiels et 128 milliards de synapses artificielles, répartis sur 140 544 cœurs de traitement. Il peut effectuer jusqu’à 20 quadrillions d’opérations par seconde.

Le fonctionnement de l’informatique neuromorphique 

Selon un article publié sur ResearchGate par Prasanna Date, informaticien à l’Oak Ridge National Laboratory (ORNL), l’informatique neuromorphique se distingue par son architecture basée sur des réseaux neuronaux. Contrairement aux ordinateurs classiques, qui traitent les données en séquence, les ordinateurs neuromorphiques utilisent des réseaux neuronaux à pointes (SNN) pour un traitement parallèle. 

Dans l’informatique neuromorphique, les SNN, qui sont représentés par des processeurs, reçoivent une entrée à pointes, c’est-à-dire un ensemble de signaux électriques discrets. Les SNN sont une représentation physique de la manière dont les informations sont transférées, tandis que les réseaux neuronaux logiciels sont un ensemble d’algorithmes d’apprentissage automatique destinés à imiter le cerveau humain.

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Ces SNN, où plusieurs nœuds sont connectés et où l’information est traitée à différentes couches, sont utilisés par les processeurs Hala Point et Loihi 2, qui s’inspirent des neurones du cerveau. En outre, les puces combinent la puissance de traitement et la mémoire en un seul endroit. Dans les ordinateurs traditionnels, les données doivent se déplacer physiquement entre la mémoire et la puissance de traitement, ce qui crée un goulot d’étranglement. Ces deux composants réduisent la consommation d’énergie et permettent le calcul parallèle.

Implications pour l’avenir de l’IA

Les premiers résultats montrent que Hala Point atteint une efficacité énergétique élevée pour les charges de travail d’IA, avec une efficacité de 15 billions d’opérations par watt (TOPS/W). Cela dépasse de loin la plupart des unités de traitement neuronal conventionnelles. L’informatique neuromorphique n’en est qu’à ses débuts, et il n’existe que peu, voire pas du tout, de machines similaires à Hala Point actuellement utilisées. 

Néanmoins, des projets similaires commencent à émerger, comme celui de l’International Centre for Neuromorphic Systems (ICNS) de l’université Western Sydney en Australie, qui a annoncé son intention de déployer une machine similaire nommée DeepSouth. Les chercheurs de l’ICNS affirment dans leur communiqué que leur ordinateur reproduit d’énormes réseaux de neurones à pointes à un rythme de 228 billions d’opérations synaptiques par seconde, ce qui est comparable au taux d’opérations du cerveau humain.

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Selon les dirigeants d’Intel, Hala Point n’est qu’un « point de départ » – un prototype de recherche – qui alimenterait de futurs dispositifs susceptibles d’être utilisés dans des contextes commerciaux. Les grands modèles de langage (LLM) comme ChatGPT seraient même capables d’apprendre continuellement à partir de nouvelles données grâce à ces futurs ordinateurs neuromorphiques, ce qui réduirait l’énorme charge de formation qui accompagne les déploiements actuels de l’IA. Par ailleurs, voici comment se terminera une guerre entre l’intelligence artificielle et l’humanité.