Numenta的处理方法
芝能智芯出品
Numenta近期引起了广泛关注，声称可以有效地管理CPU上的数据，实现了惊人的性能数据。与其他人工智能推理数据不同的是，Numenta并不需要大量的资源。Numenta采用了Intel AMX和AVX-512等功能，结合管理稀疏性的软件，以加速AI推理的过程。
英特尔总结了这一解决方案，Numenta在使用其定制指令进行人工智能推理。 Numenta成立于2005年，由Jeff Hawkins和Donna Dubinsky创立，公司的目标是将更多的大脑工作方式应用于人工智能问题。提出的方法受到了神经科学的启发，尤其是大脑中稀疏计算的特性。
神经元的结构异常复杂，大脑的工作方式却处于极度稀疏的状态。生物大脑的学习过程是动态而稀疏的，其中神经元之间的连接是稀疏的，激活和信号传递也是稀疏的。大脑还善于利用上下文信息进行路由。当外部输入信号进入大脑时，大脑会智能地识别相关的高度稀疏的神经元部分，并根据输入信号和周围环境进行信息传递。在当前的人工智能领域，大多数组织更倾向于使用高度密集的计算方法。CPU 和 GPU 专为密集矩阵乘法计算而设计，具有相对深的管道、高时钟速度和大矢量引擎，需要暂存数据来填充这些计算资源。稀疏性旨在提供相反的、更少的计算数据。
几年前，Numenta与Xilinx进行了合作，展示了在吞吐量、延迟和电源效率方面实现了两个数量级的提高，同时保持了相似的精度。正将其算法应用到新的CPU硬件中。Numenta的研究表明，可以实现超高稀疏性，去除了90%的权重，同时保持了相似的精度水平。Numenta 分享了使用 AVX-512 和 1024×1024 数据矩阵优化的英特尔数学内核库 (MKL)。这里CSR（压缩稀疏行）是非结构化稀疏性，BSR是块结构稀疏性。
将AVX-512和AMX结合使用，实现硬件几乎全速运行，避免了需要高度稀疏性才能获得加速的情况。已经在Intel Xeon MAX CPU上得到了应用，并且在内存带宽受限的大型模型上，实现了高达3倍的吞吐量改进。
Numenta 采用了 NVIDIA 报告的 A100 性能数据的工作负载，并在 AWS 上的双插槽 48 核 Sapphire Rapids 服务器上运行。可以线性扩展至 48 个核心，客户端都运行自己的 BERT-Large 实例，因此会给缓存和内存子系统带来压力。
Numenta的方法突破了现代CPU和GPU面临的稀疏性挑战。与使用有限资源的NVIDIA GPU、尚未发布的AMD GPU、Intel Gaudi2等加速器不同，Numenta的解决方案在标准服务器上运行，这在业界引起了极大的兴奋。
Numenta 通过可扩展且安全的 LLM 服务将该解决方案产品化，用于情感分析、摘要、问答、文档分类、内容创建和代码生成等（ NuPIC 或 Numenta 智能计算平台）。人工智能领域实现准确性的同时，降低了成本，可能是一条可行的路径。
