英特尔神经拟态计算：Hala Point引领新纪元 原创

近日，英特尔研究院副总裁、英特尔中国研究院院长宋继强接受记者采访，详细介绍了英特尔神经拟态计算技术的发展现状。

七年磨一剑：从Loihi到Hala Point的飞跃

回溯至2017年，英特尔发布了Loihi神经拟态芯片，标志着其在该领域研究的正式启航。Loihi不仅在芯片中首次实现了生物大脑神经元的模拟，还创新性地将计算逻辑与存储逻辑融为一体，即“存算一体化”。这种设计极大提高了能效比，为后续的研究奠定了坚实基础。历经数年，从Loihi到Hala Point，神经元规模从最初的百万级跃升至十亿级，仅用三年时间就实现了超过10倍的增长，这无疑是神经拟态计算领域的一大里程碑。

最新的Hala Point系统集成了1152个Loihi 2芯片，拥有11.5亿个神经元，神经元规模已达到人脑的1/80。同时，Hala Point的能效比极高，最大功耗2600W，可达到15TOPS的性能。

Loihi 2芯片是Hala Point系统的核心，相较于初代，其在计算密度、速度、互连特性等方面均有显著提升。得益于Intel 4制程技术，晶体管密度和能效比得到了质的飞跃，预示着未来在Intel 3、Intel 18A等更先进制程下，系统规模和效率还将持续突破。宋继强表示，即使保持现有尺寸，未来系统的神经元规模也将实现翻番甚至更多。

应用探索：从机器人到大规模优化

宋继强表示，神经拟态计算适用于对能效和实时性要求高的应用领域，特别适合解决大规模优化问题，如铁路网调度、物流管理等，其能效比传统CPU与GPU方案提升了3000倍。

同时，神经拟态计算也应用于视觉识别、语音识别等AI领域，并在某些任务上实现了百倍以上的能效提升。未来，神经拟态计算有望应用于更广泛的领域，如绿色AI、可持续AI等。

尽管Hala Point规模庞大，但它并非局限于固定的机器人应用。在实际场景中，只需几片Loihi 2芯片就能满足机器人的智能需求。

此外，虽然脑机接口技术与神经拟态计算并非直接绑定，但Loihi系统有能力处理来自脑机接口的信号，为未来应用打开了一扇窗。

在应用生态构建方面，英特尔神经拟态研究社区（INRC）自2018年成立以来，已汇聚200个成员，覆盖了从学术界到产业界，一半的应用研究集中在机器人、无人机等工业领域，通过多模态传感器的输入，实现感知和操控。

INRC不仅促进了神经拟态计算技术的多样化应用探索，还推动了软件堆栈Lava的开发，旨在兼容多种编程框架，支持与CPU、GPU、FPGA等异构计算的协同工作，为开发者提供了更加开放和灵活的环境。

展望未来，三管齐下

虽然神经拟态计算发展迅速，但商业化应用仍面临一些挑战。首先，需要找到适合其优势的应用场景。其次，软件生态尚需进一步完善，以更好地对接科研和产业应用。此外，神经拟态计算也面临器件层面的挑战，需要持续优化硬件架构，以提升性能。总体而言，神经拟态计算正处于快速发展期，未来应用前景广阔。英特尔将继续投入，推动神经拟态计算技术走向商业化，造福人类。

宋继强表示，面对未来，英特尔在神经拟态计算领域采取了“三管齐下”的策略：继续在硬件架构上创新，结合先进制程工艺提升效能；深化软件优化，以应对不断变化的应用需求；并通过INRC拓展应用边界，推动规模化商用。Hala Point不仅是技术实力的展示，更是对神经拟态计算无限可能的展望，预示着一个更高效、更智能时代的到来。