2000 ватт за «мозг» макаки: новый рекорд в нейроморфных вычислениях

Инженеры из Китая представили первый в мире нейроморфный суперкомпьютер, который имитирует работу мозга макаки. Система под названием Darwin Monkey использует 960 специализированных чипов Darwin 3 и поддерживает более 2 миллиардов спайковых нейронов и свыше 100 миллиардов синапсов, что приближает её по масштабам к настоящему мозгу примата.

Darwin Monkey разработан в Государственной ключевой лаборатории мозго-машинного интеллекта при Чжэцзянском университете совместно с Zhejiang Lab. Это третье поколение нейроподобных вычислительных систем, созданное в Китае, и первое в мире, использующее специализированные нейроморфные чипы, ориентированные на биоподобные вычисления.

Система построена из 15 серверов лезвийного формата, каждый из которых оснащён множеством Darwin 3. Один такой чип способен обрабатывать более 2,35 миллиона нейронов и сотни миллионов синапсов, а также выполнять команды из специализированного набора инструкций для мозго-вдохновлённых вычислений и поддерживать онлайн-обучение в реальном времени.

Как сообщает People's Daily, Darwin Monkey сочетает в себе функции зрения, слуха, языка и обучения, что делает его первым в своём роде комплексным мозгоподобным компьютером с элементами общего ИИ. По информации Global Times, он способен выполнять задачи логического вывода, генерации контента и решения математических задач, включая запуск крупной нейроморфной модели DeepSeek.

Darwin 3 стал результатом ряда технологических прорывов, включая новую архитектуру межнейронных соединений и новое поколение мозгоподобной операционной системы, подчёркивает South China Morning Post.

Для сравнения, в 2024 году Intel представила Hala Point — нейроморфный компьютер на 1,15 миллиарда нейронов. Darwin Monkey почти вдвое превышает этот показатель, открывая путь к моделированию сложных животных мозгов, включая мозг человека в будущем. Подобные системы уже используются для исследований ИИ в ведущих научных центрах.

Мощность Darwin Monkey составляет около 2000 Вт, что делает его энергоэффективным решением для задач, где обычные ИИ-системы требуют в разы больше ресурсов. Исследователи считают, что такие платформы смогут ускорить исследования мозга, создать более понятные и гибкие ИИ-системы и продвинуться к энергоэффективным вычислениям.