Сегодня 20 сентября 2026
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Теги → распределенная сеть

Инженеры показали «компьютер из воздуха» — вычисления выполняют радиоволны

Несколько последних лет инженерные группы работают над интересной проблемой — превращением взаимных радиопомех беспроводной связи в вычислительные алгоритмы. Аналоговый по своей сути радиосигнал открыт для ряда вычислительных операций — сложения и других. С помехами не нужно бороться — их просто нужно пустить в нужное русло, и тогда вычисления будут происходить прямо в воздухе во время сеансов связи.

 Источник изображения: ИИ-генерация Grok 4/3DNews

Источник изображения: ИИ-генерация Grok 4/3DNews

Не секрет, что в традиционных беспроводных сетях основная проблема заключается в растущей перегрузке спектра и увеличении задержек при одновременной передаче больших объёмов данных от множества устройств. Это особенно заметно в сфере интернета вещей, автономных автомобилей или умных городов, где сенсоры, камеры и другие устройства генерируют огромный трафик, подходящий для задач объединения данных или обучения моделей ИИ. Сегодня этот ресурс теряется, что пора менять.

Классический подход разделяет коммуникацию и вычисления, что приводит к неэффективному использованию ресурсов и высокому энергопотреблению. Сначала данные передаются со всеми возможными решениями для снижения шумов и коррекции ошибок, а затем обрабатываются, также с коррекцией ошибок, тогда как в воздухе во время передачи, за счёт законов физики в области распространения и взаимодействия электромагнитных волн, можно выполнять целый спектр вычислительных операций. Эта технология получила название over-the-air computation (AirComp или OAC) — вычисления «в воздухе».

Вместо подавления помех устройства одновременно передают модулированные сигналы, и их наложение в воздухе выполняет математические операции — суммирование, усреднение, построение гистограмм или даже матричные вычисления. Это радикально отличается от обычных цифровых беспроводных сетей, где интерференция считается врагом и устраняется с помощью алгоритмов коррекции ошибок. Например, одинаковые данные от разных сенсоров складываются в общий сигнал, а приёмник считывает только сумму сигналов. Таким образом, сеть простым образом масштабируется с ростом количества устройств, не требуя передачи каждого пакета данных по отдельности.

Технология уже протестирована в лабораторных условиях. Например, в Университете Южной Каролины на тестовом стенде из пяти передатчиков и базовой станции обучали нейронную сеть распознавать изображения «в воздухе» без передачи сырых данных, достигнув точности 95 %. Аналогичные демонстрации проводились на заседании IEEE 802.11 в марте 2025 года для интеграции в Wi-Fi. Преимущества очевидны: снижение задержек, экономия энергии, повышение эффективности спектра и сохранение приватности, поскольку сырые данные недоступны для перехвата.

Однако внедрение AirComp не так просто. Во-первых, требуется совершенно иной уровень синхронизации фаз и времени, что пока плохо работает, особенно в условиях мобильности, когда фазы сигналов «плывут». Во-вторых, требуются новые протоколы работы беспроводных сетей, совместимые с обычной беспроводной связью, а также соответствующее аппаратное обеспечение. В то же время технологии связи и вычислений развились настолько, что инженеры уверены в скором — в течение пяти лет — появлении «воздушных» распределённых вычислений. В любом случае нам просто некуда будет деться — эфир не резиновый, и лучше распорядиться им с большей пользой.

«Торрент для запуска ИИ»: вышла утилита для распределённого запуска ИИ-моделей на любом оборудовании

Большие языковые модели искусственного интеллекта требуют значительных ресурсов не только при обучении, но и при запуске — необходимы существенные объёмы оперативной памяти и мощные графические процессоры. Альтернативу предложили создатели Exo — бесплатной программы для распределённого запуска ИИ на нескольких устройствах. Почти как торренты, только для запуска ИИ.

 Источник изображения: github.com/exo-explore/exo

Источник изображения: github.com/exo-explore/exo

Приложение позволяет объединять вычислительные ресурсы нескольких компьютеров, смартфонов и даже одноплатных компьютеров, в том числе Raspberry Pi, для запуска моделей, с которыми ни одна из имеющихся в распоряжении пользователя систем не справилась бы самостоятельно. Ресурсы устройств объединяются по одноранговой сети.

Exo динамически распределяет нагрузку, создаваемую большой языковой моделью, по доступным в сети устройствам, размещая её слои, исходя из доступного объёма оперативной памяти и имеющейся вычислительной мощности. Поддерживаются LLaMA, Mistral, LlaVA, Qwen и DeepSeek. Программа устанавливается на устройства под управлением Linux, macOS, Android или iOS — версии под Windows пока нет. Для работы Exo требуется минимальная версия Python 3.12.0 и, в случае машин под Linux с графикой Nvidia, ряд других компонентов.

Модель ИИ, требующую 16 Гбайт оперативной памяти, можно запустить на двух ноутбуках с 8 Гбайт на каждом; а мощную DeepSeek R1, которой нужны 1,3 Тбайт памяти, в теории можно запустить на кластере из 170 Raspberry Pi 5 с 8 Гбайт. Скорость сети и задержка могут снизить качество работы модели, и разработчики Exo предупреждают, что устройства небольшой производительности способны замедлить ИИ, но с каждым добавленным в сети устройством общая производительность увеличивается. Нельзя также забывать об угрозах безопасности, которые неизбежно возникают при совместном выполнении рабочих нагрузок на нескольких машинах. И даже с учётом этих оговорок Exo представляется перспективной альтернативой облачным ресурсам.

NASA наделило рой спутников коллективным «разумом» и испытало технологию в космосе

Новую и недавно испытанную технологию NASA по распределённому автоматическому роевому управлению множеством спутников в общих чертах можно описать лозунгом «Общайтесь между собой, будьте на одной волне и работайте вместе, чтобы выполнить работу!». Такой подход позволяет отдельным космическим аппаратам принимать независимые решения, сотрудничая друг с другом для достижения общих целей и всё это без участия человека.

 Источник изображения: NASA

Источник изображения: NASA

Технология DSA (Distributed Spacecraft Autonomy) была испытана в малом масштабе в космосе на орбите Земли и в несколько большем — в лаборатории NASA. Испытания в космосе проводились с августа 2023 года по май 2024 года (четыре кубсата NASA Starling были запущены ракетой Electron компании Rocket Lab в июле 2023 года). Стендовые испытания на Земле ведутся около двух лет, и их масштаб постепенно расширяется. В совокупности эти два подхода позволили NASA продвинуться вперёд в создании распределённых вычислительных мощностей для спутниковых группировок.

На орбите Земли четыре кубсата впервые автономно провели научное исследование ионосферы. Программное обеспечение не содержало подробного плана работ — каждый из спутников самостоятельно принимал решения по коррекции орбиты, обмениваясь данными с другими аппаратами в рое. Спутники принимали сигналы GPS и оценивали их задержки, которые изменялись в зависимости от плотности и состояния ионосферы планеты. На основании собранных данных, а также обмена ими между аппаратами, каждый спутник формировал своё собственное исследование, результатами которого делился с остальными. Совместно они планировали дальнейшие шаги.

В лаборатории NASA исследователи собрали имитацию роя спутников в серверной стойке, используя бортовые компьютеры кубсатов. Этот рой тестировался в моделируемых условиях низкой и высокой окололунной орбиты. Перед системой стояли задачи создания распределённой сети для оказания навигационных услуг в окололунном пространстве и на поверхности Луны, а также координации времени на спутниках (низкая гравитация заставляет часы на Луне «тикать» быстрее). Моделирование показало, что автоматическая система распределения задач в роевой группировке без участия человека успешно справляется с управлением 60 спутниками. На следующем этапе NASA планирует увеличить их число до 100 и продолжить наращивание группировки.

«Технология распределённой автономии космических аппаратов действительно уникальна, — поясняют в агентстве. — Программное обеспечение наделяет спутниковый рой научной задачей и “разумом” для её выполнения». В будущем число спутников станет слишком большим для контроля со стороны операторов, и к этому лучше подготовиться заранее.


window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Популярные чат-боты в большинстве случаев дают вредные советы в сфере финансов 2 ч.
Новая статья: The Blood of Dawnwalker — начало чего-то выдающегося. Рецензия 9 ч.
Путь на дно: суд обязал Microsoft раскрыть внутренние документы и переписку топ-менеджеров в деле о перепродаже лицензий на ПО 15 ч.
Персональный ИИ-агент Muse от Meta возглавил рейтинг App Store всего через неделю после релиза 19 ч.
SpaceXAI удвоила точность распознавания речи в новой модели Grok Voice Transcribe 2.0 20 ч.
Anthropic сделала первый шаг к замедлению ИИ — Accenture будет проверять Claude изнутри 20 ч.
Европейские разработчики ИИ выступили против призывов США замедлить темп 22 ч.
Alibaba выпустила всеядную модель Qwen3.8-Omni-Flash с контекстом на 1 млн токенов 23 ч.
Anthropic до IPO собирается выпустить ИИ-модель, которая станет ответом на OpenAI GPT-6 Astra 19-09 07:25
Новая статья: Doloc Town — достойная наследница Stardew Valley. Рецензия 19-09 00:10
Под управлением передовых моделей OpenAI и Anthropic роботы во многих случаях готовы совершать опасные для людей манипуляции 2 ч.
На следующей неделе Meta покажет AR-гарнитуру Phoenix и фотореалистичные голографические аватары для видеозвонков 4 ч.
Anthropic и OpenAI переключились на аренду небольших ИИ ЦОД 7 ч.
Урезанная Radeon RX 9050 с 4 Гбайт памяти оказалась в среднем на 37 % медленнее версии с 8 Гбайт 15 ч.
Исследователь OpenAI предупредил: ИИ-агенты способны общаться даже на отключённых от Сети компьютерах 16 ч.
Создана не имеющая аналогов плёночная теплоизоляция — она сдерживает тепло в пять раз лучше силикона 16 ч.
До 64 Пбайт для KV-кеша: Huawei представила платформу хранения OceanStor M900 для ИИ ЦОД 17 ч.
Samsung вновь вышла на первое место по продажам смартфонов благодаря флагманам 19 ч.
«Искусственные листья» научили добывать водород из грязной морской воды — для этого нужен только солнечный свет 20 ч.
HP представила ноутбук со 192 Гбайт памяти — 160 Гбайт можно отдать встроенной Radeon 20 ч.