Computadora cognitiva

La memoria, el cálculo y la comunicación se gestionan en cada uno de los 4096 núcleos neurosinápticos. TrueNorth evita el cuello de botella de la arquitectura von Neumann y es muy eficiente energéticamente; IBM afirma un consumo de energía de 70 milivatios y una densidad de potencia que es 1/10 000 de la de los microprocesadores convencionales. ^{[ 11 ]} El chip SyNAPSE funciona a temperaturas y potencia más bajas porque solo consume la energía necesaria para el cálculo. ^{[ 12 ]} Se han propuesto skyrmiones como modelos de la sinapsis en un chip. ^{[ 13 ] [ 14 ]}

Las neuronas se emulan utilizando un modelo de integración y disparo con fuga lineal (LLIF), una simplificación del modelo de integración y disparo con fuga . ^{[ 15 ]}

Según IBM, no tiene reloj , ^{[ 16 ]} opera con números unarios y realiza cálculos contando hasta un máximo de 19 bits. ^{[ 6 ] [ 17 ]} Los núcleos están controlados por eventos mediante lógica síncrona y asíncrona, y están interconectados a través de una red de malla en chip (NOC) de conmutación de paquetes asíncrona. ^{[ 17 ]}

IBM desarrolló una nueva red para programar y usar TrueNorth. Incluía un simulador, un nuevo lenguaje de programación, un entorno de programación integrado y bibliotecas. ^{[ 16 ]} Esta falta de compatibilidad con versiones anteriores (por ejemplo, compiladores de C++) plantea serios riesgos de dependencia del proveedor y otras consecuencias adversas que podrían impedir su comercialización en el futuro. ^{[ 16 ]}

En 2018, se utilizó un clúster de red TrueNorth conectado a una computadora maestra en una investigación de visión estéreo que intentó extraer la profundidad de objetos que se movían rápidamente en una escena. ^{[ 18 ]}

Pohoiki Springs es un sistema que incorpora el chip neuromórfico de autoaprendizaje de Intel, llamado Loihi, presentado en 2017, posiblemente en honor al monte submarino hawaiano Lōʻihi . Intel afirma que Loihi es aproximadamente 1000 veces más eficiente energéticamente que los sistemas informáticos de propósito general utilizados para entrenar redes neuronales. En teoría, Loihi admite tanto el entrenamiento como la inferencia de aprendizaje automático en el mismo silicio, independientemente de una conexión a la nube, y de forma más eficiente que las redes neuronales convolucionales o las redes neuronales de aprendizaje profundo . Intel señala un sistema para monitorizar el ritmo cardíaco de una persona, tomando lecturas después de eventos como el ejercicio o la alimentación, y utilizando el chip para normalizar los datos y calcular el ritmo cardíaco "normal". De esta forma, puede detectar anomalías y gestionar nuevos eventos o condiciones.

La primera iteración del chip se fabricó utilizando  el proceso de fabricación de 14 nm de Intel y alberga 128 grupos de 1024 neuronas artificiales cada uno, para un total de 131 072 neuronas simuladas. ^{[ 23 ]} Esto ofrece alrededor de 130 millones de sinapsis , mucho menos que las 800 billones de sinapsis del cerebro humano , y por detrás de TrueNorth de IBM . ^{[ 24 ]} Loihi está disponible para fines de investigación entre más de 40 grupos de investigación académica como un factor de forma USB . ^{[ 25 ] [ 26 ]}

En octubre de 2019, investigadores de la Universidad de Rutgers publicaron un artículo de investigación para demostrar la eficiencia energética de Loihi de Intel en la resolución de la localización y el mapeo simultáneos . ^{[ 27 ]}

En marzo de 2020, Intel y la Universidad de Cornell publicaron un artículo de investigación para demostrar la capacidad del Loihi de Intel para reconocer diferentes materiales peligrosos , lo que eventualmente podría ayudar a "diagnosticar enfermedades, detectar armas y explosivos , encontrar narcóticos y detectar signos de humo y monóxido de carbono ". ^{[ 28 ]}

El procesador Loihi 2 de Intel, denominado Pohoiki Beach, se lanzó en septiembre de 2021 con 64 núcleos. ^{[ 29 ]} Ofrece velocidades más rápidas, comunicaciones entre chips de mayor ancho de banda para una escalabilidad mejorada, mayor capacidad por chip, un tamaño más compacto gracias a la reducción de escala del proceso y una programabilidad mejorada. ^{[ 30 ]}

Hala Point integra 1152 procesadores Loihi 2, fabricados con el proceso Intel 3, en un chasis de seis unidades de rack. El sistema admite hasta 1150 millones de neuronas y 128 000 millones de sinapsis distribuidas en 140 544 núcleos de procesamiento neuromórfico, con un consumo de 2600 vatios. Incluye más de 2300 procesadores x86 integrados para cálculos auxiliares.

En 2024, Intel afirmó que Hala Point era el sistema neuromórfico más grande del mundo. Utiliza chips Loihi 2 y, según se afirma, ofrece 10 veces más capacidad neuronal y hasta 12 veces mayor rendimiento. El chip Darwin3 supera estas especificaciones.

Hala Point proporciona hasta 20 cuatrillones de operaciones por segundo (20 petaops), con una eficiencia que supera los 15 billones (de 8 bits) de operaciones s⁻¹ ^{W⁻¹ en} redes neuronales profundas convencionales.

Hala Point integra procesamiento, memoria y canales de comunicación en una estructura masivamente paralelizada, proporcionando 16 PB s ⁻¹ de ancho de banda de memoria, 3,5 PB s ⁻¹ de ancho de banda de comunicación entre núcleos y 5 TB s ⁻¹ de ancho de banda entre chips.

El sistema puede procesar sus 1.150 millones de neuronas 20 veces más rápido que un cerebro humano. Su capacidad neuronal es aproximadamente equivalente a la del cerebro de un búho o la corteza de un mono capuchino .

Los sistemas basados ​​en Loihi pueden realizar inferencias y optimizaciones utilizando 100 veces menos energía y a velocidades hasta 50 veces superiores a las de las arquitecturas de CPU/GPU.

Intel afirma que Hala Point puede crear LLM. ^{[ 31 ]} Se necesita mucha más investigación ^{[ 22 ]}