Компания IBM анонсировала новое поколение вычислительных систем для искусственного интеллекта — процессор Telum II и ускоритель IBM Spyre. Оба продукта предназначены для ускорения ИИ и улучшения производительности корпоративных приложений. Telum II предлагает значительные улучшения благодаря увеличенной кеш-памяти и высокопроизводительным ядрам. Ускоритель Spyre дополняет его, обеспечивая ещё более высокие показатели для приложений на основе ИИ.

Источник изображения: IBM

Как сообщается в блоге компании, новый процессор IBM Telum II, разработанный с использованием 5-нанометровой технологии Samsung, будет оснащён восемью высокопроизводительными ядрами, работающими на частоте 5,5 ГГц. Объём кеш-памяти на кристалле получил увеличение на 40 %, при этом виртуальный L3-кеш вырос до 360 Мбайт, а L4-кеш до 2,88 Гбайт. Ещё одним нововведением является интегрированный блок обработки данных (DPU) для ускорения операций ввода-вывода и следующее поколение встроенного ускорителя ИИ.

Telum II предлагает значительные улучшения производительности по сравнению с предыдущими поколениями. Встроенный ИИ-ускоритель обеспечивает в четыре раза большую вычислительную мощность, достигая 24 триллионов операций в секунду (TOPS). Архитектура ускорителя оптимизирована для работы с большими языковыми моделями и поддерживает широкий спектр ИИ-моделей для комплексного анализа структурированных и текстовых данных. Кроме того, новый процессор поддерживает тип данных INT8 для повышения эффективности вычислений. При этом на системном уровне Telum II позволяет каждому ядру процессора получать доступ к любому из восьми ИИ-ускорителей в рамках одного модуля, обеспечивая более эффективное распределение нагрузки и достигая общей производительности в 192 TOPS.

IBM также представила ускоритель Spyre, разработанный совместно с IBM Research и IBM Infrastructure development. Spyre оснащён 32 ядрами ускорителя ИИ, архитектура которых схожа с архитектурой ускорителя, интегрированного в чип Telum II. Возможность подключения нескольких ускорителей Spyre к подсистеме ввода-вывода IBM Z через PCIe позволяет существенно увеличить доступные ресурсы для ускорения задач искусственного интеллекта.

Telum II и Spyre разработаны для поддержки широкого спектра сценариев использования ИИ, включая метод ensemble AI. Этот метод использует преимущества одновременного использования нескольких ИИ-моделей для повышения общей производительности и точности прогнозирования. Примером может служить обнаружение мошенничества со страховыми выплатами, где традиционные нейронные сети успешно сочетаются с большими языковыми моделями для повышения эффективности анализа.

Оба продукта были представлены 26 августа на конференции Hot Chips 2024 в Пало-Альто (Калифорния, США). Их выпуск планируется в 2025 году.

Компания IBM проводит сокращения штата с начала прошлого года, и китайское подразделение не стало исключением. Увольнения сотрудников начались в конце июля, уведомления были разосланы им в марте заблаговременно, а теперь почти 1000 человек моментально лишились доступа к корпоративным информационным ресурсам, помимо электронной почты. IBM собирается свернуть исследовательскую деятельность в Китае.

Источник изображения: IBM

Как отмечают тайваньские и китайские СМИ, сотрудники исследовательского центра IBM в КНР внезапно лишились доступа к корпоративным ресурсам без всякого предупреждения ещё в конце прошлой недели. Им было рекомендовано принять участие в виртуальном собрании, намеченном на 26 августа, и в начале текущей недели руководство сообщило сотрудникам китайского подразделения IBM, что исследовательская деятельность компании на территории страны будет прекращена, но некоторое количество вакансий в этой сфере откроется в Индии.

Основными клиентами IBM на территории Китая до сих пор оставались крупные государственные корпорации, но теперь американская компания предпочитает заняться обслуживанием частных китайских компаний или представительств зарубежных корпораций. По всей видимости, подобные шаги со стороны IBM направлены на минимизацию влияния санкций США на её деятельность на территории Китая. В масштабах мирового рынка IBM за последние два года также неоднократно сокращала численность персонала. В январе 2023 года она объявила о намерениях уволить 3900 человек, причём на некоторых направлениях штат сокращался на величину до 80 %. В том же году IBM прекратила нанимать новых сотрудников и объявила о намерениях заменить до 8000 кадровых позиций при помощи искусственного интеллекта.

На аукцион Christie’s выставлена огромная компьютерная система IBM 7090 Mainframe — это один из первых транзисторных компьютеров в мире. До появления этой системы доступные в продаже вычислительные машины работали на лампах, а транзисторы обеспечили значительный рост скорости, эффективности и надёжности в сравнении с предшественниками.

Источник изображений: christies.com

Лот представляет собой обширный комплект передового по меркам 1959 года оборудования под маркой IBM, и покупателю потребуется просторное помещение, чтобы всё это разместить. Мейнфрейм попал к Christie’s из коллекции соучредителя Microsoft Пола Аллена (Paul G. Allen), который приобрёл его в 2017 году у «Исследовательского института оружия» в Южной Австралии. Сейчас гигантский компьютер находится в Сиэтле, его ориентировочная цена составляет $40 000–$60 000, и до конца аукциона остались ещё 19 дней. Покупка нового IBM 7090 в пятидесятые годы прошлого века была более серьёзным испытанием — компьютер оценивался в $2,9 млн.

Несмотря на отказ от технологии электронных ламп, мейнфрейм был по теперешним меркам неповоротлив — он обрабатывал около 229 000 инструкций в секунду и включал около 14 000 карт Standard Modular System. На них размещались около 30 000 германиевых транзисторов с легированным переходом и 22 000 германиевых диодов. В результате полная масса компьютера составляет 10 430 кг. В комплект также входит тележка с инструкциями, множество архивных коробок с перфокартами, три коробки папок с руководствами пользователя и двенадцать коробок распечаток.

Выставленный на продажу экземпляр использовался в исследовательских целях в области вооружений. Исследования касались аэрокосмической сферы, прогнозирования погоды и ядерных дисциплин. Применять его в практических целях сегодня смысла нет: смартфон или скромный Raspberry Pi свободно обойдут IBM 7090 Mainframe по вычислительной мощности. Потенциальными покупателями компьютера представляются музеи, образовательные учреждения, выставочные объекты либо теле- и киностудии, решившие заняться историческими постановками.

Консорциум японских инвесторов пару лет назад основал контрактного производителя чипов Rapidus с целью появления на территории страны компании, способной выпускать передовые чипы. Как выясняется, по контингенту клиентов Rapidus вовсе не собирается сосредотачиваться на японских заказчиках, и доказательством тому может служить недавно состоявшееся открытие центра разработки в Калифорнии.

Источник изображения: Kyodo News

По информации Nikkei Asian Review, подразделение Rapidus Design Solutions будет искать клиентов среди американских компаний, разрабатывающих ускорители вычислений для систем искусственного интеллекта, и в известной степени рассчитывает на интерес к своим услугам со стороны американских стартапов. Всё дело в том, что Rapidus в развитии своей системы производства передовых чипов в Японии делает ставку на ускоренную подготовку проектов к серийному выпуску, которая будет в среднем в два раза быстрее конкурентов, а также на выпуск чипов малыми партиями — крупным производителям такие заказы просто могут быть не интересны.

Калифорнийские подразделение Rapidus поручено возглавить Генри Ричарду (Henri Richard), который имеет опыт маркетинговой работы на руководящих постах в AMD и IBM. С помощью имеющихся у него деловых связей Rapidus рассчитывает уже в ближайшее время начать предлагать свои контрактные услуги американским компаниям. К слову, канадская компания Tenstorrent, которой помогает создавать свои ускорители легендарный Джим Келлер (Jim Keller), пока хоть и рассчитывает на Samsung в качестве контрактного производителя своих чипов, ведёт переговоры о сотрудничестве и с Rapidus.

Бизнес-процессы Rapidus будут заточены под быстрый выпуск прототипов и их ускоренное совершенствование. Разработчики смогут экономить время на подготовке своих изделий к мелкосерийному производству. К 2027 году Rapidus рассчитывает освоить на своём предприятии в Японии выпуск 2-нм продукции, ей в этом помогают IBM и европейские научно-исследовательские организации. По прогнозам Statista, к 2027 году ускорители ИИ будут формировать до 16 % всего мирового рынка полупроводниковых компонентов, поэтому Rapidus целится в перспективную рыночную нишу. Представительство в США должно будет искать клиентов для молодой японской компании.

IBM объявила о сокращении штата своих подразделений маркетинга и коммуникаций. Это решение было озвучено Джонатаном Адашеком (Jonathan Adashek), главным директором по коммуникациям компании, в ходе короткой встречи с сотрудниками. Корпорация пошла на этот шаг на фоне общей тенденции сокращения рабочих мест в IT-индустрии, где с начала года было сокращено почти 50 тысяч рабочих мест в 204 технологических компаниях.

Источник изображений: IBM

Данные меры являются частью широкомасштабной стратегии IBM, направленной на оптимизацию численности сотрудников и интеграцию искусственного интеллекта (ИИ) в свои бизнес-процессы. В августе прошлого года компания озвучила планы по замене около 8000 рабочих мест ИИ, а генеральный директор Арвинд Кришна (Arvind Krishna) в декабре в интервью CNBC сообщил о массовом повышении квалификации всех сотрудников в области ИИ.

В ходе обсуждения планов по оптимизации персонала в январе предыдущего года, IBM объявила о намерении сократить 3900 рабочих мест. Компания подчеркнула, что такое сокращение составляет лишь незначительную долю от общей численности персонала. В отчёте за IV квартал 2023 года IBM сообщила о расходах, связанных с ребалансировкой штата, с целью достижения к концу 2024 года такого же числа работников, какое было в начале предыдущего года.

Сфера ИИ стала ключевой для IBM, особенно после выпуска ИИ-чат-бота ChatGPT компанией OpenAI, который привлёк внимание общественности к возможностям генеративного ИИ. В мае IBM представила WatsonX — платформу для разработки, обучения, настройки и внедрения моделей машинного обучения, что является частью стратегии компании по занятию лидирующих позиций в сфере корпоративного ИИ. Доходы IBM от продуктов, связанных с генеративным ИИ и WatsonX, удвоились с III квартала 2023 года, достигнув нескольких сотен миллионов долларов.

Тем не менее, IBM сталкивается с сильной конкуренцией со стороны таких компаний, как Microsoft, Google и Amazon, которые также активно развивают собственные ИИ-сервисы. Долгое время компанию критиковали за медленный темп монетизации и интеграции ИИ в свои продукты. Кришна признал, что компания допустила ошибку, сосредоточившись на разработке масштабных и сложных решений, которые рынок не готов был принять. Важным шагом в стратегии IBM стала продажа подразделения Watson Health инвестиционной компании Francisco Partners. Это решение отражает пересмотр компанией своего подхода к рынку здравоохранения и ИИ.

Поставить искусственный интеллект на службу специалистов в медицинской сфере пыталась ещё компания IBM, а уж появление более доступных систем искусственного интеллекта сделало эту задачу менее затратной. Китайские разработчики решили применить искусственный интеллект в работе нейрохирургов, помогая им выработать правильную тактику лечения пациентов или более точно поставить диагноз.

Источник изображения: Unsplash, National Cancer Institute

С этого года в семи медицинских центрах китайской столицы начнёт испытываться медицинский чат-бот CARES Copilot 1.0, разработанный гонконгскими специалистами с использованием большой языковой модели Llama 2.0 американской компании Meta✴ Platforms. По словам разработчиков, в качестве аппаратной базы для чат-бота использовались около 100 ускорителей вычислений, причём это количество примерно в равной пропорции было поделено между Nvidia A100 и китайскими Huawei Ascend 910B, которые считаются близкими конкурентами. Китайские компании и учреждения не могут получать ускорители уровня Nvidia A100 в условиях американских санкций, поэтому в качестве альтернативы используют разработки Huawei.

Для обучения специализированной медицинской большой языковой модели использовалось около миллиона медицинских записей и научных трудов в сфере нейрохирургии. По замыслу создателей, нейросеть поможет не только точнее ставить диагноз, но и обрабатывать данные диагностических обследований, включая первичную информацию МРТ, УЗИ и КТ. Изображения, аудиозаписи и текст тоже будут по зубам этой системе, которая на определённом этапе развития сможет даже давать рекомендации врачам по поводу выбора правильной тактики лечения пациента. Китайские специалисты пожаловались на отсутствие доступа к передовым ускорителям Nvidia, но делают ставку на использование более точных данных для обучения языковой модели, которые должны позволить добиться хороших результатов даже при относительно слабой аппаратной базе.

Легендарная мировая технологическая компания IBM своими корнями уходит в конец XIX века. Но официальным днём рождения IBM всё же следует считать 15 февраля 1924 года, когда компания Computing-Tabulous-Recording Co. была переименована в International Business Machines Corp. История IBM — отражение развития индустрии вычислений и ИТ. Ведь термин «обработка данных» появился более века назад, а «офисную технику» наши предки использовали ещё в 1880-х годах.

Источник изображений: IBM

Бурное развитие экономики в конце XIX века потребовало координации работы множества сотрудников и привело к механизации обработки информации. Стали массово применяться пишущие машинки, арифмометры и кассовые аппараты. Появились устройства для учёта отработанного времени, а для переписи населения США 1890 года использовались перфокарточные табуляторы.

История компаний, которые позже превратились в IBM, началась именно в это время бурного развития экономики. В 1900 году появилась компания International Time Recording, которая стала производить механизмы для учёта отработанного времени в США и Канаде.

Её сформировал и возглавил эксцентричный человек по имени Чарльз Флинт (Charles Flint), известный своей любовью к парусному спорту и самолётам.

В 1901 году Флинт приобрёл изготовителя настольных весов Computing Scale, которая со временем добавила в свой ассортимент сырорезки и офисную мебель. В 1911 году внимание Флинта привлекла компания Tabulated Machine, созданная в 1880-х годах. Она производила оборудование для табулирования перфокарт, революционную технологию, в которой отчаянно нуждались крупные предприятия и правительственные учреждения для таких масштабных мероприятий, как перепись населения, контроль складских запасов и логистика.

Флинт объединил все три компании, создав организацию Computing-Tabulous-Recording или C-T-R. Бизнес каждой из компаний процветал, но они не координировали усилия и не использовали активы и таланты друг друга. Флинт убедил совет директоров нанять профессионального менеджера для развития единого бизнеса. В 1914 году C-T-R возглавил Томас Уотсон-старший (Thomas Watson Sr.) — успешный менеджер по продажам, проработавший два десятилетия в одной из самых продвинутых компаний начала 20-го века National Cash Register.

Начало Первой мировой войны заблокировало продажи в Европе, но не в США, где спрос правительства и частных компаний на продукцию C-T-R быстро вырос. Окончание войны открыло огромный рынок Европы, а также более мелкие рынки в Южной Америке и некоторых частях Азии. Несмотря на непродолжительный спад в начале 1920-х годов, C-T-R превратилась в серьёзное и хорошо управляемое предприятие по обработке высокотехнологичных данных, опираясь на концепцию Уотсона «скорость, точность и гибкость», в которой клиент всегда был на первом месте.

В 1914 году доход компании составил $4 млн (около $120 млн сегодня) при штате 1 346 сотрудников; в 1920 году доход составил $14 млн (около $420 млн сегодня) при штате 2 731 сотрудника. И в течение следующих шести десятилетий компания продолжала расти уверенными темпами. Лишь в конце 1980-х годов компания столкнулась со снижением доходов (измерявшихся уже миллиардами долларов) и необходимостью сокращения штата, выросшего к тому моменту до более чем 400 000 работников.

13 февраля 1924 года Уотсон опубликовал письмо сотрудникам с объявлением об изменении названия, в котором говорилось: «Наше новое название особенно хорошо адаптируется и подходит для нашего бизнеса, учитывая скорость нашего роста, последовательную разработку дополнений к нашему бизнесу и продукцию, которая охватывает широкий спектр в области бизнес-техники». 15 февраля 1924 года газета The Wall Street Journal опубликовала сообщение о регистрации International Business Machines Corp., которая взяла на себя управление бизнесом и активами Computing-Tabulous-Recording Co. Любопытно отметить, что в Канаде компания приняла название IBM ещё в 1917 году.

Уотсон и его коллеги провели остаток 1920-х и 1930-е годы, создавая имидж бренда, который отражал их позитивный взгляд и планы на будущее. Они вели просветительскую деятельность, изобретали новые продукты, нанимали людей, расширяли операции, преодолели Великую депрессию и одними из первых столкнулись с антимонопольным вызовом в 1930-х годах. Смена названия в конечном итоге ознаменовала начало более масштабных преобразований. Уотсон заявлял, что IBM хочет стать крупным игроком в своей отрасли и ведущей международной корпорацией. Так оно и произошло.

Одной из характерных черт пандемии стала вынужденная миграция в сторону удалённой работы, впоследствии некоторые компании попытались сохранить гибридные формы организации рабочего процесса, но среди них нашлись и те, кто начали склонять сотрудников к более частому появлению в офисе. IBM, например, вообще рекомендовала сотрудникам перебраться поближе к месту работы, на расстояние не более 80 км.

Источник изображения: IBM

По крайней мере, как поясняет Bloomberg, подобное требование выдвинуто к руководителям, занимающим в IBM различные посты. Вне зависимости от места проживания руководящий состав компании должен появляться в офисе не менее трёх дней в неделю, либо проводить пропорциональное время на объектах клиента, если речь идёт о подрядной работе. IBM будет тщательно анализировать данные автоматизированных систем, контролирующих присутствие сотрудников на своих рабочих местах.

Если сотрудник проживает от основного места работы на значительном удалении, то ему рекомендовано перебраться поближе к офису, на расстояние не более 80 км, чтобы иметь возможность проще выполнять требования по явке. На переезд отведено время до начала августа этого года. Исключение сделано только для тех, кто сочетает работу в IBM с военной службой или не может передвигаться в офис по медицинским показаниям. Тем сотрудникам, кто не сможет подстроиться под новые требования к указанному сроку, будет рекомендовано покинуть штат компании.

Как отметили представители IBM, компания стремится создать рабочую среду, которая сочетает гибкость с личным взаимодействием, и позволяет повышать производительность труда и лучшим образом обслуживать клиентов. В соответствии с этими соображениями от руководителей IBM всех уровней требуется обеспечить присутствие в офисе на протяжении как минимум трёх дней в неделю. Для некоторых подразделений IBM предусмотрены даже более жёсткие требования. Например, в сфере обслуживания инфраструктуры трёхдневное присутствие в офисе закреплено за рядовыми сотрудниками, а их руководителям предписывается проводить на работе ещё больше времени.

В прошлом году IBM сократила 3900 сотрудников, в этом году она собирается потратить на реструктуризацию сопоставимую с прошлогодней сумму, а потому новых сокращений избежать не удастся. Часть персонала отсеется в результате появления требований к частоте присутствия на рабочем месте. По состоянию на конец позапрошлого года IBM располагала примерно 288 000 сотрудников во всех регионах присутствия. Во время пандемии часть офисов была закрыта, поэтому обратный переток сотрудников может создать некоторые проблемы с их размещением.

Как гласят данные исследования Kastle Systems, в десяти крупнейших деловых агломерациях США в прошлом году средняя пропорция присутствующих в офисе сотрудников не превышала 50 % от уровня до пандемии, а в компаниях технологического сектора данный показатель был ещё ниже. Очевидно, что отказ от удалённой формы работы идёт медленнее, чем хотелось бы некоторым работодателям.

IBM в ходе очередного квартального отчёта представила прогноз, согласно которому по итогам 2024 года её доходы вырастут больше, чем предсказывают аналитики. Компания отметила стабильный спрос на её ПО и консультационные услуги со стороны предприятий, планирующих внедрять решения на основе искусственного интеллекта.

Источник изображения: Carson Masterson / unsplash.com

Выручка IBM по итогам IV квартала прошлого года составила $17,4 млрд (рост на 4 % год к году), прибыль — $10,3 млрд (+7 %); за весь 2023 год эти показатели составили соответственно $61,9 млрд (+2 %) и 34,3 % (+5 %). Компания предупредила, что в 2024 году уволит часть сотрудников, но откроет новые вакансии, связанные с областью ИИ — скорее всего, год она завершит с неизменной численностью персонала. Пока что не известно, сколько именно сотрудников будет заменено, но, вероятно, речь идёт от тысячах работников — всего в компании числится 288 000 человек. Гендиректор IBM Арвинд Кришна (Arvind Krishna) отметил, что компания сменила своё позиционирование, переключилась на ПО и консалтинг, а также сосредоточилась на ИИ.

Источник изображения: ibm.com

Выручка по сегменту генеративного ИИ в IV квартале выросла почти вдвое — треть этой суммы пришлась на ПО, а остальное принесли консультационные услуги. Инфраструктурный сектор, в который включён бизнес по производству мейнфреймов, показал выручку $4,6 млрд против ожидаемых $4,29 млрд. Компания, по словам финансового директора Джеймса Кавано (James Kavanaugh), продолжает работать в «очень нестабильной и неопределённой» среде, но её крупнейший сегмент — ПО — показал рост примерно на 3 %. По итогам 2024 года IBM планирует нарастить выручку на 4–6 %, хотя аналитики Уолл-стрит прогнозируют около 3 %.

Чем меньше становятся транзисторы, тем больше факторов влияет на их производительность. Как выяснили в компании IBM, производительность будущих транзисторов с круговыми затворами и наностраничными каналами будет заметно меняться в зависимости от ориентации кристаллов кремния, из которых они изготавливаются.

Источник изображения: ИИ-генерация Кандинский 3.0/3DNews

Известно, что кристаллическая решётка — это бесконечно повторяющееся чередование одинаковых комбинаций атомов в структуре вещества. В зависимости от выбора направления и места среза, проходящего через кристалл, на образовавшейся грани выступят те или иные сочетания атомов и связей между ними. Учёные давно выяснили, что каждая грань обладает своей дырочной и электронной проводимостью. Пока транзисторы были большими, это можно было не принимать во внимание. Однако при переходе к 2-нм транзисторам и компонентам меньшего размера ориентация кристаллов кремния уже заметно влияет на их производительность.

Индексы Миллера. Источник изображения: Википедия

Традиционно в индустрии производства полупроводников кремниевую подложку нарезали в плоскости 001 так называемого индекса Миллера. В этой плоскости электронная проводимость наиболее высокая и она оказывает наибольшее влияние на производительность чипа. Дырочная проводимость существенно меньше, но до сих пор это было не критично. В случае создания транзистора из кремния на срезе 110 дырочная проводимость резко возрастает, а электронная немного снижается. В сумме эффект получается положительным и это будет иметь значение для производительности будущих транзисторов.

Расположение атомов в ячейке кристаллической решётки кремния

В принципе, транзисторы с вертикально расположенными затворами — FinFET, которые давно выпускаются и стали привычными, располагают каналами именно в срезе 110. Другое дело — будущие транзисторы с круговым затвором и наностраничными каналами — GAA. Наностраничные каналы будут располагаться параллельно плоскости традиционного среза кремния и лишатся выигрыша в виде ускоренной дырочной проводимости.

Исследовательская группа IBM создала целый ряд вариаций пар GAA-транзисторов на кремнии с обеими ориентациями срезов. Транзисторы были с разным количеством каналов, с разными сечениями и с каналами разной длины. Во всех случаях транзисторы с ориентацией кремния 110 превзошли своих собратьев из кремния по срезу 001. Для более толстых каналов разница была меньше, но всё равно оставалась. Также транзисторы с электронной проводимостью (nFET) оказались чуть медленнее на срезе 110, чем на 001. Но заметно возросшая производительность транзисторов pFET (с дырочной проводимостью) на кристалле со срезом 110 это компенсировала.

Представление пары вертикально расположенных друг над другом комплементарных транзисторов. Источник изображения: Intel

Также в компании IBM собираются найти способ уменьшить негативное влияние альтернативной ориентации на электронную проводимость. Кроме того, учёные изучат использование кремния с ориентацией 110 в транзисторах с 3D-наноструктурой, называемых комплементарными полевыми транзисторами (CFET). В этой архитектуре элементы nFET обычно размещаются поверх pFET, чтобы не увеличивать размеры чипов. Ожидается, что такие многоуровневые устройства появятся в течение 10 лет, и все три производителя микросхем с передовой логикой уже представили прототипы CFET в прошлом месяце на конференции IEDM 2023. В таком случае транзисторы pFET могут изготавливаться из кремния 110, а nFET — из кремния 001.

В любом случае, это не решение завтрашнего дня. Вряд ли производители изменят ориентацию порезки кристаллов кремния до 2030 года. У них есть в запасе технологии, повышающие производительность чипов менее экзотическими способами.

Meta✴ и IBM присоединились к более чем 40 компаниям и организациям для создания отраслевой группы, ориентированной на разработку ИИ на основе открытого исходного кода. Эта инициатива, получившая название AI Alliance, направлена на обмен технологиями и уменьшение рисков в этой динамично развивающейся отрасли.

Источник изображения: geralt / Pixabay

Альянс ИИ сфокусирован на ответственном развитии технологий ИИ, что подразумевает разработку инструментов их защиты и безопасности. Согласно заявлению, группа также стремится увеличить количество открытых ИИ-моделей, контрастируя с проприетарными ИИ-системами, которые предпочитают некоторые компании. В рамках инициативы планируется разработка нового оборудования, сотрудничество с академическими кругами и исследовательскими организациями.

Приверженцы технологии ИИ с открытым исходным кодом считают этот подход более эффективным для разработки сложных систем. В последние месяцы Meta✴ представила открытые версии своих больших языковых моделей, которые лежат в основе ИИ-чат-ботов. «Мы считаем, что разработка ИИ должна быть открытой — так большее количество людей сможет получить доступ к преимуществам, создавать инновационные продукты и работать над безопасностью», — заявил Ник Клегг (Nick Clegg), президент Meta✴ по международным вопросам.

Помимо Meta✴ и IBM в числе участников Альянса ИИ значатся такие технологические компании, как Oracle, AMD, Intel и Stability AI, а также академические и исследовательские учреждения, такие как Университет Нотр-Дам (UND) и Массачусетский открытый облачный Альянс (MOC Alliance). Предполагается создание управляющего совета и технического надзорного комитета для координации деятельности и разработки стандартов.

Недавние события в компании OpenAI, повлёкшие увольнение и последующее восстановление в должности генерального директора Сэма Альтмана (Sam Altman), усилили споры о необходимости прозрачности в разработке мощных ИИ-технологий. Тем не менее, OpenAI не упоминается среди участников новоиспечённого альянса.

Упомянутая инициатива может стать значительным шагом на пути к более открытому и безопасному будущему ИИ, способствуя балансу между инновациями и этическими стандартами в стремительно развивающейся сфере.

На саммите IBM Quantum исследователи анонсировали квантовый компьютер Quantum System Two на базе трёх процессоров IBM Heron и поделились дальнейшими планами по масштабированию квантовых систем с уменьшением ошибок, а также разработке программного обеспечения для них. IBM объявила о своём намерении преодолеть порог в 100 000 кубитов. В случае реализации этих планов, IBM может создать первую в мире платформу для универсальных квантовых вычислений.

Источник изображений: IBM

Квантовые вычисления используют свойства субатомных частиц, которые позволяют им находиться в разных состояниях одновременно. Благодаря этому квантовые машины могут одновременно выполнять большое количество вычислений и потенциально решать проблемы, выходящие за рамки возможностей традиционных компьютеров. Но кубиты, на которых основаны системы, нестабильны и сохраняют свои квантовые состояния лишь в течение очень коротких периодов времени, внося ошибки или «шум» в вычисления.

Использование возможностей квантовой механики — непростая задача. Квантовые системы требуют чрезвычайно низких температур, хрупки по своей природе и подвержены декогеренции. Точное манипулирование кубитами и измерение их состояний является серьёзной проблемой, а для успешного масштабирования квантовой системы частоту ошибок необходимо снизить с одной на тысячу до одной на миллион.

IBM заявила, что новые научные достижения её систем ознаменовали конец первой, экспериментальной фазы разработки, длившейся последние семь лет. Эта фаза ознаменовалась соединением достаточного количества кубитов вместе для проведения вычислений, разработкой способов управления кубитами для практического измерения их состояний и созданием первых квантовых алгоритмов.

По мнению IBM, сейчас человечество вступило во вторую фазу. Исследования сосредоточатся на характеристиках квантового оборудования, уменьшении и коррекции ошибок, а также проверке работоспособности приложений. На сегодняшний день IBM опубликовала около 2595 исследовательских работ со своими идеями и достижениями в этой области. К концу 2024 года компания планирует создать восемь центров квантовых вычислений в США, Канаде, Японии и Германии, чтобы обеспечить широкий доступ к Quantum System Two для исследователей.

Третья фаза должна расширить возможности масштабирования и обеспечить исправление ошибок. В IBM уверены, что достижение требуемого уровня коррекции ошибок ближе, чем представлялось ранее. Эта уверенность основана на новых исследованиях, в частности, на новой технологии межсоединений, обеспечивающей беспрецедентное масштабирование квантовых систем с тысячами кубитов.

Новая дорожная карта IBM Quantum подробно описывает программное обеспечение и аппаратные технологии, необходимые для обеспечения квантового преимущества, используя которые квантовая система сможет решать задачи, не доступные для традиционных компьютеров. Нерешённые проблемы в области искусственного интеллекта, химии, финансовых услуг, наук о жизни, физики и фундаментальных исследований могут, наконец, стать решаемыми, что сделает результаты близкими для человечества. Зелёные галочки на дорожной карте отмечают уже достигнутые этапы.

Следующим крупным достижением в области квантовых вычислений должен стать в 2025 году процессор Kookaburra, который выступит в роли «базового строительного блока», из которых будут строиться масштабируемые системы с коррекцией ошибок в режиме реального времени. В IBM заявили, что исследователи также пытаются использовать квантовые системы для поиска корреляций в больших объёмах данных и решения так называемых проблем оптимизации, которые могут помочь улучшить бизнес-процессы.

Текущая дорожная карта IBM формирует представление одного из ведущих разработчиков квантовых вычислений о дальнейшем развитии этой сферы на ближайшие десять лет. Ожидания того, что квантовые системы к настоящему времени будут близки к коммерческому использованию, в последние годы вызвали волну финансирования этой технологии. Но признаки того, что бизнес-приложения отстают от ожиданий, привели к предупреждениям о возможной «квантовой зиме» ослабления доверия инвесторов и финансовой поддержки.

Исследователи IBM убеждены, что квантовые вычисления начинают демонстрировать свою востребованность в качестве важнейшего инструмента научных исследований. «Впервые у нас есть достаточно большие и мощные системы, чтобы с их помощью можно было выполнять полезную техническую и научную работу» — заявил руководитель отдела исследований IBM Quantum Дарио Хил (Dario Gil). Он также отметил, что «видит очень здоровую промышленную базу, которая инвестирует в технологии», а компании, использующие квантовые системы IBM в рамках своей научно-исследовательской деятельности, продолжают инвестировать «циклически».

«Пройдёт некоторое время, прежде чем мы перейдём от научной ценности к, скажем так, коммерческой ценности, — уверен Джей Гамбетта (Jay Gambetta), вице-президент IBM по квантовым технологиям. — Но, по моему мнению, разница между исследованиями и коммерциализацией становится все меньше».

На ежегодной конференции IBM по квантовым вычислениям Quantum Summit 2023 корпорация представила новейший 133-кубитный квантовый процессор Heron и первый модульный квантовый компьютер IBM Quantum System Two на его базе. IBM также анонсировала процессор Condor с 1121 кубитом, который имеет на 50 % большую плотность кубитов. По словам главного квантового архитектора IBM Маттиаса Стефана (Mattias Stephan), усилия по созданию этого устройства «открыли путь к масштабированию» квантовых вычислений.

Источник изображений: IBM

Процессор Condor является частью долгосрочных исследований IBM по разработке крупномасштабных квантовых вычислительных систем. Хотя он располагает огромным количеством кубитов, производительность его сравнима с 433-кубитным устройством Osprey, дебютировавшим в 2022 году. Это связано с тем, что простое увеличение количества кубитов без изменения архитектуры не делает процессор быстрее или мощнее. По словам Стефана, опыт, полученный при разработке Condor и предыдущего 127-кубитного квантового процессора Eagle, проложил путь к прорыву в перестраиваемой архитектуре процессора Heron.

«Heron — наш самый производительный квантовый процессор на сегодняшний день, он обеспечивает пятикратное снижение ошибок по сравнению с нашим флагманским устройством Eagle, — сказал Стефан. — Это было путешествие, которое готовилось четыре года. Он был разработан с учётом модульности и масштабирования».

Ранее в этом году компания IBM продемонстрировала, что квантовые процессоры могут служить практическими платформами для научных исследований и решения проблем химии, физики и материаловедения, выходящих за рамки классического моделирования квантовой механики методом грубой силы. После этой демонстрации исследователи и учёные из многочисленных организаций, включая Министерство энергетики США, Токийский университет, Q-CTRL и Кёльнский университет, использовали квантовые вычисления для решения более крупных и сложных реальных проблем, таких как открытие лекарств и разработка новых материалов.

«Мы твёрдо вступили в эпоху, когда квантовые компьютеры используются в качестве инструмента для исследования новых рубежей науки, — сказал Дарио Хил (Dario Gil), старший вице-президент и директор по исследованиям IBM. — Поскольку мы продолжаем совершенствовать возможности масштабирования квантовых систем и приносить пользу посредством модульной архитектуры, мы будем и дальше повышать качество стека квантовых технологий промышленного масштаба».

IBM Quantum System Two размещена на объекте в Йорктаун-Хайтс, Нью-Йорк. Эта система на базе трёх квантовых процессоров Heron станет основой архитектуры квантовых вычислений IBM следующего поколения. Она сочетает в себе масштабируемую криогенную инфраструктуру и классические серверы с модульной электроникой управления кубитами. В результате систему можно будет расширять в соответствии с будущими потребностями, и «апгрейдить» при появлении следующего поколения квантовых процессоров.

Стремясь облегчить разработчикам и инженерам работу с квантовыми вычислениями, IBM анонсировала выход в феврале 2024 года версии 1.0 набора программных инструментов с открытым исходным кодом Qiskit, который позволяет создавать квантовые программы и запускать их на IBM Quantum Platform или симуляторе. В дополнение к Qiskit, IBM анонсировала Qiskit Patterns — способ, позволяющий квантовым разработчикам легко создавать код и оптимизировать квантовые схемы с помощью Qiskit Runtime, а затем обрабатывать результаты.

«С помощью Qiskit Patterns и Quantum Serverless вы можете создавать, развёртывать, запускать квантовые программы и в будущем предоставлять доступ к ним другим пользователям», — заявил Джей Гамбетта (Jay Gambetta), вице-президент IBM Quantum. На презентации он продемонстрировал использование генеративного ИИ на базе Watson X для создания квантовых схем при помощи базовой модели Granite, обученной на данных Qiskit. «Мы действительно видим всю мощь генеративного ИИ для облегчения труда разработчиков», — заключил Гамбетта.

Национальное управление по аэронавтике и исследованию космического пространства (NASA) и компания IBM объединились, чтобы создать базовую модель искусственного интеллекта для погодных и климатических приложений. Объединение научных знаний с технологиями искусственного интеллекта, как ожидается, позволит создать модель, которая предложит «значительные преимущества по сравнению с существующими технологиями».

Источник изображения: TheDigitalArtist / Pixabay

Современные ИИ-модели, такие как GraphCast и Fourcastnet, генерируют прогнозы быстрее, чем традиционные метеорологические модели. Однако IBM отмечает, что всё это эмуляторы искусственного интеллекта, а не базовые модели, которые лежат в основе генеративных алгоритмов. Эмуляторы искусственного интеллекта способны формировать прогнозы погоды на основе используемых для обучения данных, но они лишены других приложений и возможностей, которыми можно наделить базовую модель.

NASA и IBM планируют создать ИИ-модель, которая будет иметь расширенную доступность по сравнению с уже используемыми технологиями, а также сумеет обрабатывать больше типов данных. Ещё одной ключевой целью является повышение точности прогнозирования. Ожидается, что алгоритм будет успешно справляться с прогнозированием метеорологических явлений, а также определением условий, способствующих формированию различных явлений, от турбулентности самолёта до лесных пожаров.

Ранее в этом году NASA и IBM выпустили другую ИИ-модель, которая использует данные со спутников аэрокосмического ведомства для геопространственной разведки и является крупнейшей геопространственной моделью на базе ИИ с открытым исходным кодом. С момента запуска эта модель использовалась для отслеживания и визуализации деятельности по посадке и выращиванию деревьев в Кении. Она также задействована для анализа климатических условий на территории ОАЭ.

Компания IBM сообщила, что на базе Токийского университета начал работать мощнейший в регионе квантовый компьютер — 127-кубитовая платформа IBM Quantum Eagle. Передача компьютера осуществлена в апреле этого года. От японских партнёров компания IBM рассчитывает получить идеи практического использования нового класса вычислительных устройств. Они обещают невообразимую мощь в обработке данных, но как это выглядит на практике, никто не знает.

Источник изображения: IBM

Ранее IBM уже передавала японским учёным квантовые системы. Так, в 2021 году на площадке Kawasaki Токийского университета была развёрнута 27-кубитовая система IBM Q System One. Новый компьютер несёт процессор IBM Eagle со 127 кубитами и обещает многократно ускорить выполнение расчётов.

Классический подход предполагает, что для начала практического применения квантовых компьютеров нужны будут системы с десятками и сотнями тысяч физических кубитов. Согласно обоснованиям специалистов Google, например, для исправления ошибок в одном логическом кубите необходимо 1000 физических кубитов. Тем самым безошибочный квантовый компьютер на 1000 кубитов потребует 1 млн физических кубитов для коррекции ошибок. Это означает, что практическую ценность Google рассчитывает увидеть в системах с тысячами и десятками тысяч кубитов. В IBM заявляют, что это не так.

В опубликованной этим летом работе специалисты IBM доказывают, что практическая ценность квантовых систем начинается со 100 кубитов. Нетрудно догадаться, что платформа IBM Eagle со 127 кубитами заявлена как первая практическая, о чём также сейчас заявили японские партнёры компании. Это тем более важно, что современные обычные суперкомпьютеры не способны эмулировать более 50 кубитов при работе с квантовыми алгоритмами.

Развёрнутая в Японии платформа IBM Quantum Eagle будет использоваться местным консорциумом Quantum Innovation Initiative (QII), в который вошло около двух десятков учебных заведений страны и компаний. Квантовую систему будут обучать искать новые материалы, лекарства, научат работать с финансами, физикой, химией и социологией. Для IBM это сулит впечатляющей отдачей в области, куда ещё никто серьёзно не проникал. Затраты на это огромны, но благотворительности в этом нет. Пионеры получат всё.