ইন্টেল ল্যাবস বুধবার তার বৃহত্তম নিউরোমরফিক কম্পিউটার প্রকাশ করেছে, একটি 1.15 বিলিয়ন নিউরন সিস্টেম, যা এটি বলে যে এটি একটি পেঁচার মস্তিষ্কের সাথে প্রায় সাদৃশ্যপূর্ণ।
তবে চিন্তা করবেন না, ইন্টেল ফলআউটগুলি পুনরায় তৈরি করেনি রোবোব্রেন. জৈব নিউরন এবং সিন্যাপসের নেটওয়ার্কের পরিবর্তে, ইন্টেলের হালা পয়েন্ট সেগুলিকে সিলিকনে অনুকরণ করে।
মোটামুটি 20 W-এ, আমাদের মস্তিষ্ক আশ্চর্যজনকভাবে যে কোনো মুহূর্তে প্রতিটি ইন্দ্রিয় থেকে প্রচুর পরিমাণে তথ্য স্ট্রিমিং প্রক্রিয়াকরণে দক্ষ। নিউরোমর্ফিক্সের ক্ষেত্র, যার মধ্যে ইন্টেল এবং আইবিএম গত কয়েক বছর ধরে অন্বেষণে ব্যয় করেছে, এর লক্ষ্য হল মস্তিষ্কের নিউরন এবং সিন্যাপসের নেটওয়ার্ক অনুকরণ করা যাতে প্রথাগত এক্সিলারেটরের চেয়ে আরও দক্ষতার সাথে তথ্য প্রক্রিয়াকরণ করতে সক্ষম কম্পিউটার তৈরি করা যায়।
কতটা দক্ষ? ইন্টেলের মতে, এর সর্বশেষ সিস্টেম, একটি 6U বক্স মোটামুটি একটি মাইক্রোওয়েভের আকার যা 2,600 ওয়াট গ্রাস করে, 15-বিট নির্ভুলতায় 8 TOPS/W পর্যন্ত গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক দক্ষতা অর্জন করতে পারে। এটিকে পরিপ্রেক্ষিতে রাখার জন্য, এনভিডিয়ার সবচেয়ে শক্তিশালী সিস্টেম, ব্ল্যাকওয়েল-ভিত্তিক GB200 NVL72, যা এখনও পর্যন্ত পাঠানো হয়নি, পরিচালনা করে INT6 এ মাত্র 8 TOPS/W, যখন এর বর্তমান DGX H100 সিস্টেম প্রায় 3.1 TOPS/W পরিচালনা করতে পারে।
স্যান্ডিয়া ন্যাশনাল ল্যাবসের গবেষকরা ইন্টেলের 1.15 বিলিয়ন নিউরন হালা পয়েন্ট নিউরোমরফিক কম্পিউটারের ডেলিভারি গ্রহণ করেন - বড় করতে ক্লিক করুন
ইন্টেলের লোইহি 1,152 প্রসেসরের 2টি ব্যবহার করে এই কর্মক্ষমতা অর্জন করা হয়েছে, যেগুলি মোট 1.15 বিলিয়ন নিউরন, 128 বিলিয়ন সিন্যাপ্স, 140,544 প্রসেসিং কোর এবং 2,300টি এমবেডেড x86 কোরগুলির জন্য একটি ত্রিমাত্রিক গ্রিডে একসাথে সেলাই করা হয়েছে যা একটি প্রয়োজনীয় সংকলন পরিচালনা করার জন্য। জিনিস বরাবর chugging রাখুন.
পরিষ্কার হওয়ার জন্য, এগুলি সাধারণ x86 কোর নয়। "এগুলি খুব, খুব সহজ, ছোট x86 কোর। এগুলি আমাদের সর্বশেষ কোর বা অ্যাটম প্রসেসরের মতো কিছু নয়, "ইনটেলের নিউরোমর্ফিক কম্পিউটিং পরিচালক মাইক ডেভিস বলেছেন নিবন্ধনকর্মী.
যদি Loihi 2 একটি ঘন্টা বাজায়, কারণ চিপ হয়েছে চারপাশে নকিং কিছু সময়ের জন্য এখন 2021 সালে ইন্টেলের 7nm প্রক্রিয়া প্রযুক্তি ব্যবহার করে উত্পাদিত প্রথম চিপগুলির মধ্যে একটি হিসাবে আত্মপ্রকাশ করেছে৷
বয়স হওয়া সত্ত্বেও, ইন্টেল বলেছে যে লোইহি-ভিত্তিক সিস্টেমগুলি 50x কম শক্তি খরচ করে প্রচলিত CPU এবং GPU আর্কিটেকচারের তুলনায় 100x দ্রুত নির্দিষ্ট AI অনুমান এবং অপ্টিমাইজেশন সমস্যাগুলি সমাধান করতে সক্ষম। সেই সংখ্যাগুলো ছিল বলে মনে হচ্ছে অর্জন এনভিডিয়ার ক্ষুদ্র জেটসন ওরিন ন্যানো এবং একটি কোর i2 i9-9X CPU-তে একটি একক Loihi 7920 চিপ স্থাপন করে [PDF]।
আপনার জিপিইউগুলি এখনও ফেলে দেবেন না
যদিও এটি চিত্তাকর্ষক শোনাতে পারে, ডেভিস স্বীকার করেছেন যে এর নিউরোমর্ফিক এক্সিলারেটরগুলি এখনও প্রতিটি কাজের চাপের জন্য GPU গুলি প্রতিস্থাপন করতে প্রস্তুত নয়। "এটি কোনও উপায়ে একটি সাধারণ-উদ্দেশ্য AI এক্সিলারেটর নয়," তিনি বলেছিলেন।
একের জন্য, তর্কযোগ্যভাবে AI-এর সবচেয়ে জনপ্রিয় অ্যাপ্লিকেশন, ChatGPT-এর মতো বৃহৎ ভাষার মডেল (LLMs) পাওয়ারিং অ্যাপগুলি হালা পয়েন্টে চলবে না, অন্তত এখনও নয়৷
“আমরা এই সময়ে হালা পয়েন্টে কোনো এলএলএম ম্যাপ করছি না। আমরা জানি না কিভাবে এটা করতে হয়. খুব খোলাখুলিভাবে, নিউরোমর্ফিক গবেষণা ক্ষেত্রে ট্রান্সফরমারের নিউরোমরফিক সংস্করণ নেই, "ডেভিস বলেন, এটি কীভাবে অর্জন করা যেতে পারে সে সম্পর্কে কিছু আকর্ষণীয় গবেষণা রয়েছে।
এটি বলার পরে, ডেভিসের দল কিছু সতর্কতা সহ হালা পয়েন্টে ঐতিহ্যবাহী গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক, একটি মাল্টি-লেয়ার পারসেপ্ট্রন চালানোর সাফল্য পেয়েছে।
"আপনি যদি নেটওয়ার্কের কার্যকলাপ এবং সেই নেটওয়ার্কের পরিবাহিতাকে ছিন্ন করতে পারেন, তখনই আপনি সত্যিই, সত্যিই বড় লাভ অর্জন করতে পারেন," তিনি বলেছিলেন। "এর মানে হল যে এটি একটি ক্রমাগত ইনপুট সংকেত প্রক্রিয়াকরণ করতে হবে … একটি ভিডিও স্ট্রিম বা একটি অডিও স্ট্রিম, এমন কিছু যেখানে নমুনা থেকে নমুনা থেকে নমুনার কিছু সম্পর্ক রয়েছে।"
ইন্টেল ল্যাবস একটি কাগজে ভিডিও এবং অডিও প্রক্রিয়াকরণের জন্য Loihi 2 এর সম্ভাব্যতা প্রদর্শন করেছে প্রকাশিত [পিডিএফ] গত বছরের শেষের দিকে। পরীক্ষায় তারা দেখতে পেল যে চিপটি শক্তি দক্ষতা, লেটেন্সি এবং সিগন্যাল প্রসেসিংয়ের জন্য থ্রুপুটে উল্লেখযোগ্য লাভ অর্জন করেছে, কখনও কখনও প্রথাগত আর্কিটেকচারের তুলনায় মাত্রার তিন অর্ডার অতিক্রম করে। যাইহোক, সবচেয়ে বড় লাভ কম নির্ভুলতার খরচে এসেছে।
কম শক্তি এবং বিলম্বে রিয়েল-টাইম ডেটা প্রক্রিয়া করার ক্ষমতা স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন, ড্রোন এবং রোবোটিক্সের মতো অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য প্রযুক্তিটিকে আকর্ষণীয় করে তুলেছে।
আরেকটি ব্যবহারের ক্ষেত্রে যা প্রতিশ্রুতি দেখানো হয়েছে তা হল সম্মিলিত অপ্টিমাইজেশান সমস্যা, যেমন একটি ডেলিভারি গাড়ির জন্য রুট পরিকল্পনা, যা একটি ব্যস্ত শহরের কেন্দ্রে নেভিগেট করতে হয়।
এই কাজের চাপগুলি সমাধান করা অবিশ্বাস্যভাবে জটিল কারণ গাড়ির গতি, দুর্ঘটনা এবং লেন বন্ধের মতো ছোট পরিবর্তনগুলিকে ফ্লাইতে হিসাব করতে হবে৷ প্রচলিত কম্পিউটিং আর্কিটেকচারগুলি এই ধরণের সূচকীয় জটিলতার জন্য উপযুক্ত নয়, এই কারণেই আমরা অনেক কোয়ান্টাম কম্পিউটিং বিক্রেতা দেখেছি লক্ষ্য করে অপ্টিমাইজেশান সমস্যা।
যাইহোক, ডেভিস যুক্তি দেন যে ইন্টেলের নিউরোমরফিক কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্ম "এই অন্যান্য পরীক্ষামূলক গবেষণা বিকল্পগুলির তুলনায় অনেক বেশি পরিপক্ক।"
বাড়ার ঘর
ডেভিসের মতে, এখনও প্রচুর হেডরুম আনলক করা আছে। "আমি দুঃখের সাথে বলতে চাই যে সফ্টওয়্যার সীমাবদ্ধতার কারণে এটি আজ পর্যন্ত পুরোপুরি শোষিত হয়নি," তিনি লোইহি 2 চিপস সম্পর্কে বলেছিলেন।
হার্ডওয়্যার বাধা এবং সফ্টওয়্যার অপ্টিমাইজেশান সনাক্ত করা ইন্টেল ল্যাবস স্যান্ডিয়াতে প্রোটোটাইপ স্থাপন করার কারণের একটি অংশ।
"সীমাবদ্ধতা বোঝা, বিশেষ করে হার্ডওয়্যার স্তরে, এই সিস্টেমগুলিকে সেখানে আনার একটি খুব গুরুত্বপূর্ণ অংশ," ডেভিস বলেছিলেন। "আমরা হার্ডওয়্যার সমস্যাগুলি ঠিক করতে পারি, আমরা এটিকে উন্নত করতে পারি, তবে আমাদের জানা দরকার কোন দিকটি অপ্টিমাইজ করতে হবে।"
ইনটেলের নিউরোমর্ফিক প্রযুক্তিতে স্যান্ডিয়া বফিনদের হাত পেতে এটিই প্রথম নয়। একটি কাগজে প্রকাশিত 2022 সালের গোড়ার দিকে, গবেষকরা আবিষ্কার করেছেন যে প্রযুক্তিতে HPC এবং AI এর সম্ভাবনা রয়েছে। যাইহোক, এই পরীক্ষাগুলি ইন্টেলের প্রথম-জেনের লোইহি চিপগুলি ব্যবহার করেছিল, যেগুলির উত্তরসূরির প্রায় অষ্টম নিউরন (128,000 বনাম 1 মিলিয়ন) রয়েছে। ®
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/04/17/intel_hala_point_neuromorphic/
