Сегодня 20 апреля 2018
18+
MWC 2018
Теги → нейроморфный

CES 2018: Intel продвинулась в квантовых и нейроморфных вычислениях

На проходящей в Лас-Вегасе выставке CES 2018 корпорация Intel объявила о важных достижениях в области квантовых и нейроморфных вычислений. Последние представляют собой перспективный тип компьютерной логики и могут принципиально улучшить возможности искусственного интеллекта, а, следовательно, и оказать огромное влияние на многие научные, исследовательские и индустриальные области.

Квантовые вычисления смогут быстро решать специфические задачи, для которых современным суперкомпьютерам требуются месяцы или годы, вроде создания лекарств, финансового моделирования и климатических прогнозов.

Во время основного доклада исполнительный директор Intel Брайан Кржанич (Brian Krzanich) сообщил о выпуске сверхпроводящего квантового чипа под кодовым именем «Tangle Lake», обладающего 49 кубитами, а также пообещал внедрение нейроморфных вычислений, имитирующих работу мозга и способных эффективно обрабатывать структурированные и неструктурированные данные, объём которых экспоненциально растёт. Название процессора происходит от группы озёр в Аляске и указывает на экстремально низкие температуры и переплетение, что необходимо для функционирования квантовых битов.

Старший вице-президент Майк Мейберри (Mike Mayberry) сообщил, что пройдёт ещё 5–7 лет, пока индустрия научится решать технические проблемы и окажется способной создавать чипы с миллионом или больше кубитов для достижения коммерческого успеха технологии. Tangle Lake является важным шагом на этом пути, позволяя исследователям оценивать и улучшать техники коррекции ошибок и моделировать вычислительные задачи.

Продолжая инвестиции в сверхпроводящие кубиты, Intel в стремлении нарастить количество взаимодействующих кубитов ведёт параллельную разработку другого типа — спиновых кубитов (spin qubits) в кремнии. Последние способны иметь принципиальное преимущество будучи гораздо меньше сверхпроводящих кубитов.

Спиновые кубиты схожи с одноэлектронным транзистором, который в свою очередь имеет много общего с традиционными транзисторами, и потенциально могут производиться на близких к современным техпроцессах. Intel уже разработала принципы применения технологии производства 300-мм кремниевых пластин для спиновых кубитов.

Вторым достижением стал созданный Intel Labs полностью функциональный опытный чип «Loihi» в рамках новой парадигмы нейроморфных вычислений, имитирующей базовые операции мозга. Технология Loihi объединяет обучение и логический вывод в одном чипе и обещает экспоненциальный рост производительности и энергоэффективности для искусственного интеллекта.

Как объясняет Intel, нейроморфные процессоры могут быть задействованы в задачах обработки и анализа данных настоящего постоянно изменяющегося окружения. В качестве примера названы камеры наблюдения и городская инфраструктура, приспособленные для информационной поддержки автономных транспортных средств в реальном времени. В первом полугодии Intel планирует передать образцы чипов Loihi в ведущие университеты и исследовательские институты, применив их к более сложным проблемам и наборам данных.

Intel представила нейроморфный процессор Loihi

Сегодня практическая сторона вопросов, связанных с разработкой искусственного интеллекта, лежит в плоскости реализации глубокого или глубинного обучения (deep learning). На основе подобранных особых образом паттернов происходит обучение системы, которая затем реализует полученные знания на практике: водит машины, распознаёт образы или звуки, делает что-то ещё.

И всё бы хорошо, только для глубокого обучения требуется предварительный массивный обмен информацией с базой данных, что в оперативной обстановке реализовать или очень тяжело, или попросту невозможно. От роботов и ИИ хотелось бы большей сообразительности, чтобы думал как человек, опираясь на ассоциативное мышление. Это желание породило попытки воплотить в кремнии подобие человеческого мозга, где электронные схемы имитировали бы работу нейронов и синапсов.

В современной истории более-менее комплексное воплощение «человеческого мозга» в кремнии создали инженеры компании IBM. В 2011 году компания представила процессор TrueNorth и позже развила архитектуру до 4096-ядерного процессора с одним миллионом цифровых нейронов и 256 млн программируемых цифровых синапсов. Весной прошлого года на базе 16 28-нм процессоров TrueNorth компания поставила первый в индустрии «когнитивный» компьютер Национальной администрации по ядерной безопасности (National Nuclear Security Administration). Что интересно, анонс IBM TrueNorth в 2011 году заставил задуматься о нейроморфных процессорах компанию Intel.

Ведущий разработчик «когнитивного» процессора IBM, Дхармендра Модха (Dharmendra S. Modha)

Ведущий разработчик «когнитивного» процессора IBM, Дхармендра Модха (Dharmendra S. Modha)

Сегодня Intel раскрыла карты. Оказывается, в компании шесть лет назад начали разрабатывать фирменный нейроморфный процессор. Воплощением многолетней разработки стало решение под кодовым именем Loihi (скорее всего речь идёт о крупнейшем подводном вулкане в США — Лоихи). Процессор Loihi будет выпускаться с использованием 14-нм техпроцесса и начнёт поставляться академическим учреждениям в первой половине 2018 года.

По словам Intel, Loihi сочетает процессы обучения, тренировки и принятия решений в одном чипе, позволяя системе быть автономной и «сообразительной» без подключения к облаку (к базе данных). К примеру, Intel заявляет, что при обучении с помощью базы данных MNIST (Mixed National Institute of Standards and Technology) нейроморфный процессор Loihi оказывается в 1 млн раз лучше, чем другие типичные спайковые нейронные сети. При этом, если сравнивать Loihi с обычными свёрточными нейронными сетями, разработка Intel при обучении использует много меньше ресурсов, а это каналы связи, потребление и скорость принятия решений. Также Intel уверяет, что Loihi обучается в 1000 раз эффективнее, чем обычные компьютерные системы общего назначения.

Нейроморфный процессор Intel Loihi (Intel)

Нейроморфный процессор Intel Loihi (Intel)

К сожалению, компания не уделила достаточно внимания описанию технических спецификаций Loihi. Вкратце сообщается, что Loihi — это многоядерное решение с внутренней ячеистой сетью. Ядра Loihi — нейроморфные асинхронные (каждое из них может работать независимо от других). Ячеистая сеть имеет несколько степеней разрежённости, она иерархическая и поддерживает рекуррентную топологию нейронной сети, где каждый нейрон может взаимодействовать с тысячами других нейронов.

Также каждое нейроморфное ядро включает механизм (движок) обучения, который может быть запрограммирован для адаптации сети в процессе работы. Если транслировать состав процессора Intel Loihi на возможности мозга человека, то решение включает 130 000 нейронов и 130 млн синапсов. Процессор Intel Loihi не такой умный, как процессор IBM TrueNorth, но определённо эффективнее с позиции производства с технологическими нормами 14 нм.

Toshiba создала самый энергоэффективный нейроморфный процессор

Компания Toshiba Corporation работает над созданием так называемой нейронной сети во временной области (Time Domain Neural Network, TDNN) для Интернета вещей и отрасли Big Data. Особенностью TDNN является использование нового нейроморфного процессора, который отличается сверхнизкой потребляемой мощностью и при этом покрывает потребности глубинного обучения.

Нейронная сеть TDNN

Нейронная сеть TDNN

Нейронные сети и глубинное обучение требуют огромного массива вычислительных операций. Традиционно для этого используются высокопроизводительные процессоры, потребляющие много энергии. Но в отрасли IoT такой подход неприемлем, так как эти устройства не могут обеспечить большой мощности. Для них необходимо разрабатывать микросхемы с высокой энергоэффективностью, которые отличаются высокой производительностью при малых энергетических затратах.

Искусственные нейронные сети открывают новые уникальные возможности

Искусственные нейронные сети открывают новые уникальные возможности

В традиционной фон-неймановской архитектуре большая часть энергии затрачивается на перемещение данных от памяти к процессору. Одним из наиболее эффективных подходов к устранению этого недостатка является размещение огромного массива вычислительных элементов, каждый из которых нацелен на обработку данных, размещённых ближе всего к нему. Эти точки данных получают весовые коэффициенты в процессе преобразования входного сигнала в выходной. Чем ближе точка данных к желаемому выходу, тем выше коэффициент. Схема весовых коэффициентов используется в процессе глубинного обучения.

Построение процессоров для нейронных сетей часто сопряжено с увеличением сложности микросхем и их габаритов. Toshiba нашла способ создать такой вычислительный блок, который состоит всего из трёх логических вентилей и 1-битной памяти. Компания создала прототип чипа, который использует ячейку SRAM в качестве памяти и при этом способен распознавать рукописные фигуры. По энергоэффективности новое решение в 6 раз опережает другие устройства.

Теперь в планах Toshiba использовать ReRAM-память, что, по её мнению, позволит добиться ещё большей энергоэффективности. Конечной целью является разработка микросхемы, которая позволит добавить технологии глубинного обучения в компактные мобильные устройства.

SK Hynix и Стэндфордский университет создадут нейроморфный чип

Компания SK Hynix и Стэндфордский университет заявили о намерении объединить усилия в исследовании и разработке устройств на базе искусственных нейронных сетей. Основой таких устройств станут ферроэлектрические материалы. Для ускорения разработки к процессу также подключатся компании Lam Research Corporation и Versum Materials. Ожидается, что результатом сотрудничества станет так называемый нейроморфный процессор.

Компании объединились для разработки нейроморфного чипа

Компании объединились для разработки нейроморфного чипа

Нейроморфный чип представляет собой полупроводниковое устройство, имитирующее мысленные процессы, протекающие в человеческом мозге. В таких чипах особенно нуждается отрасль Big Data. В современном мире накапливаются гигантские объёмы неструктурированной информации, и обработка таких данных традиционными последовательными методами неэффективна. Нейроморфный процессор признаётся специалистами как наиболее эффективный инструмент для обработки неструктурированных данных. С помощью технологий искусственных нейронных сетей удастся повысить скорость вычислений, а также уменьшить потребляемую мощность систем.

Искусственная нейронная сеть

Искусственная нейронная сеть

Основой новых чипов станут ферроэлектрики. Материалы этого класса способны спонтанно переходить в постоянное состояние положительной или отрицательной поляризации. При этом возможно осуществить переключение между этими состояниями поляризации путем приложения электрического поля соответствующей полярности. Поскольку материал способен сохранять свою поляризацию при отсутствии внешних полей, обеспечивается энергонезависимое запоминание.