넘버스
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샌디아 국립 연구소(Sandia National Laboratories)에 구축된 할라 포인트는 인텔의 1세대 대규모 연구 시스템인 포호이키 스프링스(Pohoiki Springs)에서 아키텍처를 개선한 것으로, 뉴런 용량을 10배 이상 늘리고 성능은 최대 12배까지 향상시켰다.
인텔 랩스(Intel Labs)의 뉴로모픽 컴퓨팅 랩 담당 디렉터 마이크 데이비스는 “오늘날 AI 모델의 컴퓨팅 비용은 지속 불가능한 속도로 증가하고 있다. 확장이 가능한 근본적으로 새로운 접근 방식이 필요하다”라며 “이런 이유로 인텔은 딥러닝 효율성과 뇌와 유사한 새로운 학습 및 최적화 기능을 결합해 할라 포인트를 개발했다. 할라 포인트를 통한 연구가 대규모 AI 기술의 효율성과 적응성을 발전시킬 수 있기를 기대한다”라고 밝혔다.
회사에 따르면, 할라 포인트는 주로 사용되는 AI 워크로드에 적용 시 최첨단의 컴퓨팅 효율성을 입증한 최초의 대규모 뉴로모픽 시스템이다. 인텔은 GPU 및 CPU 기반 아키텍처가 달성한 수준에 필적하거나 능가하는 효율성을 갖췄다고 강조했다.
분석 결과, 기존 심층 신경망을 실행할 때 와트 당 15 TOPS/w 8-비트 연산 처리를 초과하는 효율성으로, 초당 최대 20경 연산, 즉 20페타옵스(petaops)를 지원할 수 있다는 설명이다. 참고로 TOPS는 초당 수행할 수 있는 단위 연산으로, 1 TOPS는 1초당 10억 단위 연산 수행을 의미한다. 할라 포인트의 이런 기능은 과학 및 엔지니어링 문제 해결, 물류, 스마트 시티 인프라 관리, LLM 및 AI 에이전트와 같은 AI 애플리케이션을 위한 실시간 연속 학습을 가능하게 할 수 있다고 인텔은 덧붙였다.
샌디아 국립 연구소의 연구원들은 첨단 두뇌 규모 컴퓨팅 연구에 할라 포인트를 사용할 계획이다. 이 연구소는 장치 물리학, 컴퓨터 아키텍처, 컴퓨터 과학 및 정보학 분야의 과학적 컴퓨팅 문제를 해결하는 데 중심을 둘 예정이다.
샌디아 국립 연구소의 할라 포인트 팀장 크레이그 빈야드는 “할라 포인트를 활용하며 샌디아 팀의 연산 및 과학적 모델링 문제를 해결 능력이 향상됐다. 이 규모의 시스템으로 연구를 수행하면 상업에서 국방, 기초 과학에 이르기까지 다양한 분야에서 AI의 진화에 발맞출 수 있을 것이다”라고 밝혔다.
editor@itworld.co.kr
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Surfshark
“유료 VPN, 분명한 가치 있다” VPN 선택 가이드
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