Intel正式发布了代号“Hala Point”的新一代大型神经拟态系统，用于类脑AI领域的前沿研究，提升AI的效率和可持续性。
该系统基于Intel Loihi 2神经拟态处理器，在上代大规模神经拟态研究系统“Pohoiki Springs”的基础上，进一步改进了架构，将神经元容量提高了10倍以上，达到史无前例的11.5亿个，大致相当于猫头鹰或卷尾猴的大脑皮层规模，性能也提高了多达12倍。
2018年1月，Intel发布了第一款能够进行自主学习的神经拟态芯片Loihi，可以像人类大脑一样，通过脉冲或尖峰传递信息，自动调节突触强度，通过环境中的各种反馈信息，进行自主学习、下达指令。
Loihi基于Intel 14nm工艺，核心面积60平方毫米，包含128个神经形态的核心(Neuromorphic Core)、三个低功耗x86核心，集成12.8万个神经元、1.28亿个触突，每个神经元有24个变量状态。
Loihi 2处理器发布于2021年10月，首发采用Intel 4工艺，集成230亿个晶体管、六个低功耗x86核心、128个神经形态核心，单颗就有100万个神经元、1.2亿个突触，是上代规模的8倍，性能也提升了10倍。
Loihi 2支持新型神经启发算法和应用，应用了众多类脑计算原理，如异步、基于事件的脉冲神经网络(SNN)、存算一体不断变化的稀疏连接，而且神经元之间能够直接通信，不需要绕过内存。
它还支持三因素学习规则、出色的突触(内部互连)压缩率，内部数据交换更快，并具备支持与内部突触相同类型压缩率的片外接口，可用于跨多个物理芯片扩展片上网状网络。
尤其是在新兴的小规模边缘工作负载上，它实现了效率、速度和适应性数量级的提升。
比如执行AI推理负载和处理优化问题时， Loihi 2的速度比常规CPU和GPU架构快多达50倍，能耗则只有百分之一。
Hala Point系统的形态是一个六机架的数据中心机箱，大小相当于一个微波炉，内置1152颗Loihi 2处理器，共有140544个神经形态处理内核、11.5亿个神经元、1280亿个突触，最大功耗仅为2600瓦。
系统内还有2300多颗嵌入式x86处理器，用于辅助计算。
内存带宽达16PB/s(16000TB/s)，内核间通信带宽达3.5PB/s(3500TB/s)，芯片间通信带宽达5TB/s，可以每秒处理超过380万亿次的8位突触运算、超过240万亿次的神经元运算。
Hala Point在主流AI工作负载上的计算效率非常出色，比如运行传统深度神经网络时，每秒可完成多达2万万亿次运算(20PFlops)，8位运算的能效比达到了15TOPS/W(每瓦特15万亿次计算)，相当于甚至超过了基于GPU、CPU的架构。
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。
尤其是在运行神经元数量较低的情况下，它的速度甚至可比人脑快200倍！
早期研究结果表明，通过利用稀疏性高达10比1的稀疏连接和事件驱动的活动，Hala Point运行深度神经网络的能效比可高达15TOPS/W，同时无需对输入数据进行批处理。
Hala Point系统有望推动多领域AI应用的实时持续学习，比如科学研究、工程、物流、智能城市基础设施管理、大语言模型、AI助手等等。
另外，Intel已经在用AI辅助设计芯片了，效果还挺好。
Intel内部研发了一种新的AI增强工具，可以让系统级芯片设计师原本需要耗费6个星期才能完成的热敏传感器设计，缩短到区区几分钟。
在芯片电路设计中，工程师需要确定热感应器在CPU处理器中的安放位置，并判断热点容易出现的区域。
这是一个复杂的流程，需要进行各种测试，包括模拟工作负载、传感器位置优化等等，经常需要重新开始整个步骤，而且一次只能研究一两个工作负载。
Intel客户端计算事业部高级首席工程师、人工智能解决方案架构师Olena Zhu博士领衔增强智能团队开发的这款AI工具，可以帮助系统架构师将数千个变量纳入未来的芯片设计中，包括精确分析激活CPU核心、I/O和其他系统功能的复杂并发工作负载，从而精准地确定热点的位置，并放置对应的热敏传感器。
这款工具解决了这些需要靠推测进行的工作。工程师只需输入边界条件，它就可以处理数千个变量，几分钟内就返回理想的设计建议。
酷睿Ultra Meteor Lake处理器的设计工作就使用了该工具，未来的客户端处理器，比如将在今年晚些时候发布的Lunar Lake，以及后续产品，都会继续用它。
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| Intel客户端计算事业部高级首席工程师、人工智能解决方案架构师Olena Zhu博士 |
Intel客户端计算事业部增强智能团队的在AI方面的其他进展还有：
- 一个能快速识别关键热工作负荷的配套工具，通过大模型训练，可以预测尚未进行模拟或测量的其他工作负载。
- 对于高速I/O的快速准确信号完整性分析工具，设计时长从几个月缩短至1个小时。Intel是业界首个采用此技术的公司，已经为多代芯片的设计提供支持。
- 基于AI的自动故障分析工具，用于高速I/O设计，2020年就已部署，设计效率已提升60％。
- 增强型智能工具AI Assist，能够使用AI模型自动确定不同平台的定制超频值，将超频所需的准备时间从几天减少到1分钟。14代酷睿已提供该工具。
- 基于AI的自动化硅片版图设计优化器，已纳入Intel SoC设计流程。
- 一种智能采样工具，可以帮助动力和性能工程师处理智能设计实验，测试用例数量减少40％。
- 一种用户交互工具构建的AI模型，可以预测架构方案的性能，并帮助解决CPU设计的平衡问题。
- 一种自动放置微型电路板组件的新方式，将循环时间从几天缩短至几个小时。
Intel工程团队还利用内部开发的AI算法，成功将单个处理器的测试时间减少了50％。
Intel强调，尽管这些工具都非常有用，不会或者很少出现任何错误，但是增强智能在短期内并不会取代真正的工程师。
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| Intel增强智能团队成员Mark Gallina、Olena Zhu、Michael Frederick在俄勒冈州希尔斯伯勒的Intel客户端计算事业部实验室 |
