Поиск на сайте

 

 

 
Публичная лекция
Читает кандидат химических наук
Александр Леонтьев
 
 
 

К 2020 году, надеются учёные, нейроморфные компьютеры сравняются по производительности с мозгом человека

 
В чём сила?
 

До недавнего времени попытки ученых имитировать работу мозга человека, используя стандартные компьютерные технологии, имели весьма ограниченный успех. Так, в 2009 году исследователям американской компании IBM пришлось задействовать один из самых мощных суперкомпьютеров мира - «Секвойя» - с его 150 тысячами процессоров (ЦПУ) и 140 терабайтами оперативной памяти (10 с 12 нулями), чтобы воссоздать работу кортекса (серого вещества) головного мозга кошки.

Тремя годами позже эта же группа ученых смоделировала на «Секвойе» уже активность коры больших полушарий мозга человека, используя, правда, в 10 раз больший объем памяти (1,5 петабайта) и 1,5 миллиона процессоров вместо 150 тысяч «кошачьих».

Но даже тогда скорость работы этого вычислительного монстра оказалась примерно в 1,5 тысячи раз ниже производительности мозга человека. Причины? Одна из них – разные подходы к хранению и обработке информации у компьютеров биологических и кремниевых.

Так, практически все прошлые и нынешние ЭВМ построены на принципах, предложенных в 1945 году американским математиком Джоном фон Нейманом (1903-1957). Данная архитектура (принципиальное устройство) подразумевает, что процессор, производящий вычисления, и блок памяти, где хранятся полученные данные, представляют собой отдельные структурные единицы.

Как результат, для нормального функционирования «неймановские» машины должны постоянно перебрасывать информацию от ЦПУ к памяти и обратно. Подобный обмен, с одной стороны, весьма энергозатратный процесс, а с другой - источник возникновения эффекта «бутылочного горла».

Дело в том, что по сравнению с быстродействием процессоров пересылка данных «взад-вперед» происходит с довольно невысокой скоростью. Как результат, значительную часть своего времени ЦПУ вынуждены «простаивать», ожидая, когда результаты вычислений и команды будут загружены в память или извлечены из нее. Выполнение арифметических подсчетов, работа с электронными таблицами и текстовыми редакторами – здесь не возникает особых проблем.

Последствия «заторов» становятся заметными, когда дело доходит до обработки больших массивов данных – вроде распознавания речи или изображений. То, что дается нам без труда, например разговор с собеседником в шумной комнате или моментальное «выхватывание» знакомого лица из толпы, представляет серьезный вызов для «классических» компьютеров.

Справляться более-менее с задачей им помогает, как правило, сочетание изощренных алгоритмов (подробных пошаговых инструкций) и «грубой силы» (значительных вычислительных мощностей).

 
Альтернативный путь
 

В свою очередь, компьютеры биологические подходят к решению данной проблемы по-другому. Так, мозг человека состоит примерно из 100 миллиардов (10 с 9 нулями) нейронов – нервных клеток (своего рода микропроцессоров), соединенных между собой при помощи 100 триллионов (10 с 12 нулями) синапсов (особых контактов).

Вместе они образуют весьма сложную и разветвленную «вычислительную сеть», где каждый нейрон может «общаться» со множеством себе подобных, не дожидаясь остальных «собратьев» и/или команд из «центра».

К примеру, при обработке визуальной информации определенная группа нейронов в зрительной зоне коры головного мозга должна установить границы видимой нами «картинки». Сделав это, она перешлет информацию дальше по «цепочке» в некий «сборочный цех».

Одновременно туда же поступят данные от других нейронных кластеров о размерах предмета и его цвете, об освещенности и глубине фона и т.д. В итоге окончательное изображение будет «склеено» из множества небольших «кусочков». При такой организации «труда» нет ни узких мест, ни расточительной траты энергии от постоянной пересылки данных «туда-обратно».

Подобный способ обработки информации называется параллельными вычислениями и используется, по мере возможностей, и программистами в мире кремниевых компьютеров. Однако обеспечение правильной последовательности и взаимной координации между разделяемыми процессами представляет собой непростую задачу.

Кроме того, «энергопрожорливость» этих по-прежнему «неймановских» машин никуда не исчезает. И если мозг человека ориентировочно потребляет около 20 Вт, сопоставимые по производительности суперкомпьютеры для работы нуждаются в сотнях тысяч ватт электроэнергии.

 
Новая эра
 

Неудивительно, что ученые не оставляют попыток создать «человекоподобные» (нейроморфные) компьютеры, которые на уровне микросхем воспроизводили бы принципы, по которым работает человеческий мозг.

Ближе всего к практической реализации данной идеи подошли сегодня специалисты всемирно известной американской компании IBM. Ее, вместе с рядом университетов и частных исследовательских центров, отобрало в ноябре 2008 года министерство обороны США для участия в проекте «СиНапс» (SyNapse).

Целями данного исследования, рассчитанного на восемь лет,  должны стать разработка и производство компьютерных микропроцессоров (чипов), которые по своим функциям, габаритам и энергопотреблению соответствуют мозгу млекопитающих.

Так, задача-минимум, поставленная военными перед учеными, - воспроизвести в «кремнии» интеллект кошек с их примерно 10 миллиардами нейронов (в 10 раз меньше, чем у человека).

При этом вся система должна умещаться в двухлитровой банке и потреблять не более 1 киловатта электроэнергии (примерно как электрочайник). Роботы и беспилотные летательные аппараты, по мнению специалистов мин-обороны США, будут первыми кандидатами на обретение подобных «мозгов».

 
Рубеж взят
 

Хотя до окончания проекта осталось два года, будущее по-настоящему умных компьютеров, возможно, ближе, чем кажется. Совсем недавно ученые компании IBM сообщили, что в рамках проекта «СиНапс» они создали второе поколение нейроморфных микропроцессоров, названных «Трунорф» (ТrueNorth).

Построенные по 28-нанометровой технологии от южнокорейской компании «Самсунг», данные чипы размером с почтовую марку состоят из примерно 5,4 млрд. транзисторов и воспроизводят в общих чертах работу 1 млн. нейронов и 256 млн. синапсов.

Кроме того, в отличие от ЦПУ «нейманского» типа, в «Трунорфе» вычислительные структурные единицы и элементы памяти тесно взаимосвязаны, что делает данную микросхему чрезвычайно энергоэффективной и высокопроизводительной. Там, где современные процессоры выполняют примерно 4,5 млрд. операций в секунду на каждый затраченный ватт энергии, детище компании IBM успевает произвести около 400 млрд. вычислений.

Таким образом, собрав, например, на одной плате около 1000 чипов «Трунорф», можно, грубо говоря, воспроизвести мозг крысы (примерно 1 млрд. нейронов). При этом потреблять электроэнергии вся эта система будет столько же, сколько обычный настольный компьютер. В свою очередь, объединенные вместе 10 тысяч подобных микросхем (10 млрд. нейронов) будут «равны» по интеллекту кошке.

Как заявляют в самой IBM, чип «Трунорф» готов к коммерческому производству, и вычислительные системы, сравнимые по производительности с человеческим мозгом, сегодня, скорее, вопрос денег, а не технологий.

 
Будущее рядом
 

В то же время Дармедра Модха, руководитель проекта «СиНапс» в компании IBM, особо подчеркивает - они никоим образом не создали «электронный мозг». Результатом их работы является старый добрый компьютер, хотя и работающий по тем же принципам, что и мозг человека (массивная параллельная обработка данных).

Как бы то ни было, существуют сотни возможных областей применения ЭВМ с подобными «талантами» - от управляемых компьютерами автомобилей и систем мгновенного автоматического перевода до специальных очков-поводырей для слабовидящих людей и медицинских роботов-консультантов.

Однако сам Дармедра Модха полагает, что, подобно тому, как у нас есть правое и левое полушария, ответственные за эмоциональное восприятие и аналитическое мышление, соответственно, так и идеальные компьютеры будущего будут состоять из двух «половинок». Из нынешних «неймановских», щелкающих как орешки цифры и арифметические вычисления, и будущих «трунорфских», способных запросто справляться с большим потоком данных.

 
Александр ЛЕОНТЬЕВ
 
 
 
 


Поделитесь в соц сетях


Добавить комментарий