211service.com
IBM jaunās mikroshēmas aprēķina vairāk kā mēs
Mikroshēma ar apmēram tikpat lielu smadzeņu jaudu kā dārza tārps var šķist ne pārāk iespaidīga, salīdzinot ar mūsdienu personālajiem datoriem apžilbinoši ātrajiem mikroshēmām. Bet jauna mikroshēma, ko izstrādājuši IBM pētnieki, ir orientieris. Atšķirībā no parastas mikroshēmas, tā atdarina bioloģisko smadzeņu darbību - varoņdarbs, kas varētu pavērt jaunas iespējas aprēķinos.
Prāta spēles: Jauna IBM mikroshēma nolasa pētnieka rokrakstu.
Smadzenēs informācija tiek apstrādāta paralēli, un aprēķini un atmiņa ir savstarpēji saistīti. Katrs neirons ir saistīts ar daudziem citiem, un šo savienojumu stiprums pastāvīgi mainās, smadzenēm mācoties. Tiek uzskatīts, ka šai dinamikai ir izšķiroša nozīme mācībās un atmiņā, un pētnieki to centās atdarināt silīcijā. Turpretim parastās mikroshēmas apstrādā vienu bitu pēc otra un šuntē informāciju starp diskrētu procesoru un atmiņas komponentiem. Jo lielāka ir problēma, jo lielāks ir bitu skaits, kas jāsajauc.
IBM pētnieki ir izveidojuši un pārbaudījuši divas demonstrācijas mikroshēmas, kas uzglabā un apstrādā informāciju tādā veidā, kas atdarina dabisko nervu sistēmu. Uzņēmums saka, ka šīs agrīnās mikroshēmas varētu būt pamatelementi kaut kam daudz vērienīgākam: datoram kurpju kastes izmēram, kas ir apmēram uz pusi mazāk sarežģītāks nekā cilvēka smadzenes un patērē tikai vienu kilovatu jaudas. Tas tiek izstrādāts, sadarbojoties ar vairākām universitātēm, izmantojot Aizsardzības progresīvo pētījumu projektu aģentūras finansējumu 21 miljona ASV dolāru apmērā.
Uzņēmuma pētnieki un viņu akadēmiskie līdzstrādnieki nākammēnes prezentēs divus rakstus Pielāgotas integrālās shēmas konferencē Sanhosē, Kalifornijā, parādot, ka mikroshēmu dizainiem ir ļoti zemas jaudas prasības un tie darbojas ar neironu ķēdes atdarināšanas programmatūru. Vienā eksperimentā neironu kodols, kā sauc jaunos mikroshēmas, iemācās spēlēt tenisu; citā tas iemācās vadīt automašīnu vienkāršā sacīkšu trasē; un citā mācās atpazīt attēlus.
Parastie datori ir kļuvuši ļoti jaudīgi, taču tiem ir nepieciešama milzīga jauda un jauda, lai atdarinātu uzdevumus, ko cilvēki uzskata par pašsaprotamiem. Piemēram, IBM Watson skaitļošanas sistēma lieliski pārspēja divus labākos cilvēkus Apdraudējums! spēlētājiem šī februāra mačā. Taču, lai to paveiktu, bija nepieciešami 16 terabaiti atmiņas un ārkārtīgi jaudīgu serveru kopa.
Smadzenes ir lieliski atrisinājušas šīs problēmas ar tikai 10 vatu jaudu, saka Kvabena Boahena , Stenfordas universitātes bioinženierijas profesors, kurš pašlaik nav iesaistīts IBM projektā. Mašīna ar tādu inteliģenci, kāda mums ir, varētu lasīt un izveidot savienojumus, ievilkt informāciju un saprast to, nevis vienkārši meklēt.
Tomēr tas, kā šāds kognitīvs dators būtu jāveido un kā tam jādarbojas, ir pretrunīgs. Galu galā biologi joprojām nesaprot, kā darbojas smadzenes.
IBM ir izlaidusi tikai ierobežotu informāciju par savu jauno mikroshēmu darbību un veiktspēju. Bet projekta vadītājs Dharmendra Modha saka, ka mikroshēmas pārsniedz iepriekšējo darbu šajā jomā, atdarinot divus smadzeņu aspektus: par atmiņu un aprēķinu atbildīgo daļu tuvumu (ko atdarina aparatūra) un to, ka savienojumus starp šīm daļām var izveidot un neveidot, un tie kļūst spēcīgāki. vai laika gaitā vājāks (to veic programmatūra).
Jaunajās mikroshēmās ir 45 nanometru digitālie tranzistori, kas iebūvēti tieši uz atmiņas masīva. Tas ir tāpat kā datu glabāšana blakus katram procesora loģikas vārtiem, saka Kornela universitātes datorzinātnieks Rajits Manohars , kas sadarbojas ar IBM aparatūras izstrādē. Kritiski tas nozīmē, ka mikroshēmas patērē 45 pidžoulus vienā notikumā, atdarinot impulsa pārraidi neironu tīklā. Tas ir aptuveni 1000 reižu mazāk enerģijas nekā patērē parasts dators, saka Gerts Kauvenbergs , Kalifornijas Universitātes Sandjego Neironu aprēķinu institūta direktors.
Līdz šim IBM komanda šajās mikroshēmās ir demonstrējusi tikai ļoti vienkāršu programmatūru, taču viņi ir likuši pamatu sarežģītākas programmatūras darbināšanai vienkāršākos datoros, nekā tas bija iespējams pagātnē. 2009. gadā Modha grupa superdatorā veica simulācijas par neironu tīklu, kas bija tikpat sarežģīts kā kaķa smadzenes. Viņi sagriež zobus masveida simulācijās, saka Maikls Arbibs , USC Brain Project direktors. Tagad viņi ir izstrādājuši mikroshēmas, kas var atvieglot [kognitīvās skaitļošanas programmatūras palaišanu], taču viņi to vēl nav pierādījuši, viņš saka.
Modha grupa sāka modelēt pelēm līdzīgas sarežģītības sistēmu, pēc tam strādāja līdz žurkai, kaķim un visbeidzot pērtiķim. Katru reizi viņiem bija jāpārslēdzas uz jaudīgāku superdatoru. Un viņi nevarēja palaist simulācijas reāllaikā, jo atmiņa un procesors ir atdalītas, ko ir paredzēts pārvarēt ar jauno mikroshēmu dizainu. Jaunajai aparatūrai šī programmatūra jāpalaiž ātrāk, patērējot mazāk enerģijas un mazākā vietā. Mūsu galīgais mērķis ir cilvēka mēroga kognitīvās skaitļošanas sistēma, saka Modha.