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桑迪亚国家实验室正在启动一台名为 Hala Point 的超级计算机，该超级计算机由 1,152 个英特尔 Loihi 2 神经形态处理器组成。
Loihi 2 芯片是第二代神经形态处理器，旨在模仿人脑的结构和功能。Hala Point 的目标是探索神经形态人工智能在各种应用中的潜力，包括机器学习、计算机视觉和机器人技术。
Part 1系统的核心
Loihi 2 神经形态处理器是 HALA POINT 系统的核心，它代表着神经形态处理器的最新进展。与传统的 CPU 和 GPU 相比，这种处理器系统更像人脑中的神经元网络，同时功耗却少了几个数量级。
这对于人工智能领域来说是一个重大突破，因为它意味着我们可以用更少的能量来实现更高效的计算。
以 Loihi 2 为代表的神经形态处理器的出现，使得 HALA POINT 系统得以建立，并成为一个巨大的研究平台。这个系统拥有 140,544 个神经元核心和 2,304 个主机 X86 核心，相当于人脑数量的 1%。通过这种规模的系统，研究人员可以进行更加复杂和大规模的神经网络模拟和实验。
Loihi 2 芯片的制造工艺是基于 Intel 4 工艺的改进，使得它的面积约为 Loihi 1 的一半，但却具有更多的神经元和突触。Loihi 2 的面积减小使得其在同样功耗下能够实现更高的计算密度，这对于构建更加紧凑和高效的系统至关重要。
HALA POINT 服务器节点每秒可以处理数百万亿次突触操作和神经元操作，拥有惊人的内存带宽。这使得它能够以非常高效的方式处理深度神经网络，而且功耗效率也相当高。这对于处理大规模数据以及进行复杂的模式识别任务非常重要。
在 HALA POINT 系统中，Loihi 2 芯片被组合在一起，形成一个庞大的神经网络。这种网络的规模和复杂性远远超过了之前的 Pohoiki Springs 系统，为研究人员提供了更多的实验和模拟可能性。
此外，HALA POINT 系统的能耗也相对较低，这使得它成为在实际应用中具有潜力的解决方案之一。
Part 2Hala Point 的目标
Hala Point 的目标是探索神经形态人工智能在各种应用中的潜力。神经形态人工智能是一种人工智能，它受人脑的启发。神经形态人工智能系统通常由大量相互连接的神经元组成，可以学习和执行复杂的任务。
Hala Point 可用于研究以下领域的神经形态人工智能：
● 机器学习：神经形态人工智能可用于训练机器学习模型，这些模型可以执行诸如图像识别和自然语言处理等任务。
● 计算机视觉：神经形态人工智能可用于开发计算机视觉系统，这些系统可以理解和解释周围的世界。
● 机器人技术：神经形态人工智能可用于开发机器人，这些机器人可以学习和适应周围的环境。
小结
我们可以看到人工智能技术在不断演进，向着更加智能和高效的方向发展。神经形态处理器的出现为人工智能带来了新的可能性，使得我们能够更好地模拟人脑的运作方式，并在此基础上构建出更加先进和强大的智能系统。可以期待看到更多类似 HALA POINT 这样的超级计算机的出现，为人工智能的发展开辟更广阔的空间。