Intel vient d’annoncer la disponibilité de Pohoiki Springs, un système monté en baie et qui intègre 768 processeurs neuromorphiques Loihi, dans un châssis de la taille de cinq serveurs standard. Annoncée en 2017 et présentée en 2018 à une communauté de chercheurs, l’Intel Neuromorphic Research Community (INRC), Loihi est une puce de recherche qui utilise un réseau neuronal de calculs parallèles pour mettre en œuvre l’apprentissage et l’inférence dans les applications d’intelligence artificielle.
Fabriqué selon le procédé 14 nm, la microarchitecture de Loihi et son fonctionnement s’inspirent du cerveau humain. Intel assure qu’il peut traiter certaines charges de travail jusqu’à 1 000 fois plus vite et 10 000 fois plus efficacement que les processeurs conventionnels. Cependant, malgré ses 100 millions de neurones, les 768 puces de Pohoiki Springs atteignent la capacité neuronale du cerveau d’un petit mammifère seulement.
Une étape majeure vers l’industrialisation
« Pohoiki Springs multiplie par plus de 750 la puissance de notre puce de recherche neuromorphique Loihi, tout en fonctionnant à un niveau de puissance inférieur à 500 watts. Le système permet à nos partenaires de recherche d’explorer les moyens d’accélérer les charges de travail qui sont aujourd’hui lentes sur les architectures classiques, notamment les systèmes de calcul haute performance (HPC) », explique Mike Davies, directeur du laboratoire d’informatique neuromorphique d’Intel.
La disponibilité de Pohoiki Springs marque une nouvelle étape dans l’industrialisation des architectures à base de réseaux neuronaux. Elle permettra aux chercheurs du réseau INRC de tester les capacités du système sur des problèmes à grande échelle. Une étape nécessaire pour le développement d’algorithmes, la validation des outils et de l’architecture.
Comme l’indique le fondeur, ses systèmes neuromorphiques sont « encore en phase de recherche et ne sont pas destinés à remplacer les systèmes informatiques classiques. Ils constituent plutôt un outil permettant aux chercheurs de développer et de caractériser de nouveaux algorithmes d’inspiration neurologique pour le traitement en temps réel, la résolution de problèmes, l’adaptation et l’apprentissage ».
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