Este logro tecnológico representa un avance significativo hacia un rendimiento informático hasta 50 veces más rápido que el de los sistemas tradicionales equivalentes. Esta computadora está diseñada para imitar el funcionamiento del cerebro humano, ofreciendo así una eficiencia y velocidad sin precedentes.
La computación neuromórfica se diferencia por su enfoque inspirado en el cerebro humano para el procesamiento de datos. A diferencia de los sistemas convencionales que procesan los datos de manera secuencial, la computación neuromórfica utiliza redes de neuronas artificiales interconectadas, lo que acelera considerablemente el procesamiento de información. Además, este enfoque integra la memoria y la potencia de cálculo dentro de las mismas unidades de procesamiento, eliminando los cuellos de botella asociados con la comunicación entre componentes y mejorando la eficiencia energética general del sistema.
Hala Point está equipado con más de 1,000 nuevos procesadores especializados en IA, denominados procesadores Loihi 2, que operan de manera extremadamente eficiente. Estos procesadores pueden manejar tareas de IA hasta 50 veces más rápidas que los ordenadores tradicionales, con una capacidad impresionante de hasta 20 cuatrillones de operaciones por segundo. La estructura de Hala Point incluye más de 1.15 mil millones de "neuronas" artificiales y 128 mil millones de "sinapsis" artificiales, comparables a la estructura del cerebro humano.
Lo que también distingue a Hala Point es su notable eficiencia energética. Esta computadora puede realizar hasta 15 billones de operaciones con solo un vatio de energía, siendo aproximadamente 100 veces más eficiente en términos de energía que los sistemas tradicionales.
Intel planea utilizar Hala Point en los laboratorios nacionales Sandia en Nuevo México para resolver problemas complejos relacionados con la física de dispositivos, arquitectura informática y computación. Este uso inicial demuestra el compromiso de Intel con la exploración de aplicaciones prácticas de esta tecnología en áreas críticas de investigación e innovación.