據(jù)英國(guó)媒體《新科學(xué)家》17日?qǐng)?bào)道，英特爾研發(fā)全球最大規(guī)模神經(jīng)形態(tài)計(jì)算機(jī)Hala Point，集成了超過11.52億個(gè)人工神經(jīng)元，分布于1152顆Loihi 2芯片上，每秒可進(jìn)行高達(dá)380萬億次突觸操作。此款電腦模擬人類大腦處理與存儲(chǔ)信息模式以提升人工智能（AI）模型效能。

科學(xué)家對(duì)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算機(jī)抱有極高期望，因其采用人工神經(jīng)元實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)與運(yùn)算功能，避免數(shù)據(jù)在組件間頻繁傳輸，從而提高能源利用效率。

英特爾表示，Hala Point在解決優(yōu)化問題時(shí)所需能耗僅為傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的百分之一。期待此類神經(jīng)形態(tài)計(jì)算機(jī)能夠構(gòu)建可持續(xù)學(xué)習(xí)的AI模型。

然而，部分學(xué)者提出質(zhì)疑，如ChatGPT等模型通過并行操作的顯卡進(jìn)行訓(xùn)練，多顆芯片可同時(shí)用于訓(xùn)練同一模型。相比之下，神經(jīng)形態(tài)計(jì)算機(jī)無法進(jìn)行并行訓(xùn)練，且可能需數(shù)十年時(shí)間方能初步訓(xùn)練出類似ChatGPT的模型，更遑論構(gòu)建可持續(xù)學(xué)習(xí)的AI模型。然而，Hala Point這類大型神經(jīng)形態(tài)計(jì)算機(jī)或?qū)閷?shí)現(xiàn)通用AI提供新的路徑。

英特爾強(qiáng)調(diào)，雖然現(xiàn)階段僅生產(chǎn)少量Loihi 2芯片原型，但神經(jīng)形態(tài)計(jì)算機(jī)面臨的主要挑戰(zhàn)在于軟件。此類軟件負(fù)責(zé)將現(xiàn)實(shí)問題轉(zhuǎn)化為適合神經(jīng)形態(tài)計(jì)算機(jī)處理的格式，但其開發(fā)尚處起步階段。