Zhijiang大学の中国のエンジニアは、20億を超える人工ニューロンを組み込むことにより、神経形成コンピューティングの主要なマイルストーンを超えて、Darwin Monkeyという名前の画期的な脳にインスパイアされたコンピューターシステムを発表しました。このスケールは、マカクサルの神経能力に匹敵します。
このシステムは、Zhijiang大学、国が資金提供されたZhijiang Lab、およびAlibaba Groupによって共同で開発された960のカスタム設計のDarwin 3 Neuromorphicチップを統合します。各ダーウィン3チップは、235万個以上のニューロンをサポートしています。一緒に、彼らは1,000億を超える人工シナプスを含む大規模なニューラルネットワークを作成します。
Zhejiang Universityは、Darwin Monkeyがコンテンツ生成、論理的推論、数学的計算など、多様な認知タスクを成功裏に実行したと報告しています。この機能は、中国の企業Deepseekによって作成された大規模なAIモデルを活用することに起因しています。
特定のアプリケーションを超えて、開発者はダーウィンモンキーのコア強度、つまり神経科学研究のために動物の脳全体をシミュレートする能力を強調しています。このシステムは、ゼブラフィッシュやマウスからマカクに至るまでの脳構造をシミュレートでき、生物学的神経プロセスを理解する潜在的なブレークスルーを提供します。
この中国の成果は、グローバルな神経形成コンピューティングレースの大きな飛躍を表しています。特に、Intelの以前の業界をリードするシステムであるHala Pointの規模を上回り、2024年4月に発表され、1150億のニューロンを特徴とするSandia National Laboratoriesに展開しました。 Intelの2023年の大規模システムの発表から中国の大規模な実装への急速な進歩は、この分野での開発と競争の激しいペースを強調しています。
神経型コンピューティングは、従来のアーキテクチャとは基本的に異なり、スパイクニューラルネットワークを使用し、メモリと処理機能を統合することにより、人間の脳の構造と効率を模倣することを目指しています。この統合は、従来のシステムに固有のボトルネックを克服するのに役立ちます。
エネルギー効率は、神経型システムによって強調される重要な利点です。ダーウィンモンキーは、複雑なシミュレーションを実行しながら、約2,000ワットの消費電力で動作します。人間の脳の推定20ワットの操作よりも大幅に高くなっていますが、このパワーレベルは、特に同様の複雑なAIワークロードを実行する従来のコンピューティングシステムの要求と比較した場合、生物学的効率に向けた大きな進歩を表しています。この効率は、人工知能の急増するエネルギー需要よりも世界的な懸念が高まっているため、ますます不可欠であり、2026年までにAIのデータセンターエネルギー消費が2倍になる可能性があることを示唆しています。
ダーウィンモンキーのデビューは、この高度なコンピューティングドメインにおける中国の投資と技術的能力を大きく示し、2024年までに64億8,000万ドルに達すると予測されているグローバルな神経形態市場が成長し続けているため、国を競争的に位置づけています。
