1月2日消息,澳大利亞和德國高校的科研人員合作,開發(fā)出全球首臺仿人腦規(guī)模超算,能執(zhí)行每秒228萬億次突觸操作,未來將為人工智能應(yīng)用提供人腦規(guī)模的計算能力!
人腦作為地球上最為高效的計算設(shè)備,可以僅僅用20w的功率,1.3公斤的質(zhì)量,就能完成每秒100萬億次的運(yùn)算量。
而現(xiàn)在人類最大的超級計算機(jī)Hewlett Packard Enterprise Frontier,也能以完成和人腦計算量相似的計算,但是占地680平米,運(yùn)行功率達(dá)到2270萬瓦。
這兩個數(shù)字之間的巨大能耗差異,凸顯出了人腦作為計算設(shè)備構(gòu)架上的先進(jìn)性。而最近,澳大利亞的科學(xué)家宣布,他們開發(fā)了一臺完全模仿人腦的超級計算機(jī)——DeepSouth,將在明年4月份上線。
這將是世界上第一臺能夠在人腦規(guī)模模擬神經(jīng)元(數(shù)十億)和突觸(數(shù)萬億)網(wǎng)絡(luò)的超級計算機(jī),可以模擬每秒228萬億次突觸操作。
西悉尼大學(xué)的ICNS團(tuán)隊與來自悉尼大學(xué)、墨爾本大學(xué)和德國亞琛大學(xué)的神經(jīng)形態(tài)領(lǐng)域的合作伙伴合作開發(fā)了這臺超算。
這臺超級計算機(jī)被命名為DeepSouth,是為了向IBM的TrueNorth系統(tǒng)和Deep Blue致敬。
西悉尼大學(xué)ICNS主任André van Schaik教授稱:
由于我們無法大規(guī)模模擬類腦網(wǎng)絡(luò),我們對大腦如何使用神經(jīng)元進(jìn)行計算的理解的進(jìn)展受到阻礙。使用圖形處理單元 (GPU) 和多核中央處理單元 (CPU) 在標(biāo)準(zhǔn)計算機(jī)上模擬脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Spiking Neural Networks)速度太慢且耗電。我們的系統(tǒng)將改變這一點(diǎn)。
這個平臺將增進(jìn)我們對大腦的理解,并在傳感、生物醫(yī)學(xué)、機(jī)器人、太空和大規(guī)模人工智能應(yīng)用等不同領(lǐng)域開發(fā)大腦規(guī)模的計算應(yīng)用。
根據(jù)ICNS的說法,這個超算主要的收益在這幾個地方:
-極低功率完成超快速、大規(guī)模并行處理:大腦能夠以20瓦的功率處理相當(dāng)于每秒10^18次的運(yùn)算。
DeepSouth使用模擬大腦工作方式的神經(jīng)形態(tài)工程,可以快速處理大量數(shù)據(jù),使用的電量少得多,同時比其他超級計算機(jī)小得多。
-可擴(kuò)展性:系統(tǒng)允許添加更多硬件來創(chuàng)建更大的系統(tǒng),或者縮小規(guī)模以實(shí)現(xiàn)更小的便攜式或更經(jīng)濟(jì)高效的應(yīng)用程序。
-可重新配置:利用現(xiàn)場可編程門陣列 (Leveraging Field Programmable Gate Arrays,F(xiàn)PGA) 促進(jìn)硬件重新編程,從而能夠添加新的神經(jīng)元模型、連接方案和學(xué)習(xí)規(guī)則,從而克服使用定制設(shè)計硬件的其他神經(jīng)形態(tài)計算系統(tǒng)中出現(xiàn)的限制。
DeepSouth將通過前端進(jìn)行遠(yuǎn)程訪問,該前端允許使用流行的編程語言Python描述神經(jīng)模型和設(shè)計神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。前端的開發(fā)使研究人員無需詳細(xì)了解硬件配置即可使用該平臺。
-商業(yè)可用性:利用商用硬件可確保硬件的持續(xù)改進(jìn),獨(dú)立于設(shè)計超級計算機(jī)的團(tuán)隊,克服使用定制設(shè)計硬件的其他神經(jīng)形態(tài)計算系統(tǒng)中出現(xiàn)的限制。
定制芯片需要大量時間來設(shè)計和制造,每個芯片的成本高達(dá)數(shù)千萬美元。使用商業(yè)現(xiàn)成的可配置硬件意味著該原型可以很容易在世界各地的數(shù)據(jù)中心復(fù)制。
-人工智能:通過模仿大腦,將能夠創(chuàng)建比當(dāng)前模型更有效的方式來執(zhí)行人工智能流程。
晶體管的極限
而要理解這個「仿真人腦」和現(xiàn)在通用計算機(jī)的差別,還是要從現(xiàn)代計算機(jī)的構(gòu)架入手。
1945年6月30日,數(shù)學(xué)家和物理學(xué)家約翰·馮·諾依曼描述了一種新機(jī)器的設(shè)計——電子離散變量自動計算機(jī) (Edvac)。這有效地定義了我們所知的現(xiàn)代電子計算機(jī)。
智能手機(jī)、筆記本電腦以及世界上最強(qiáng)大的超級計算機(jī)都一直沿用馮·諾依曼在大約80年前引入的相同基本結(jié)構(gòu)。它們都具有不同的處理和內(nèi)存單元,其中數(shù)據(jù)和指令存儲在內(nèi)存中并由處理器計算。
幾十年來,微芯片上的晶體管數(shù)量大約每兩年增加一倍,這一現(xiàn)象被稱為摩爾定律。這使我們能夠擁有更小、更便宜的計算機(jī)。
然而,晶體管尺寸現(xiàn)在已接近原子尺度。在如此微小的尺寸下,計算過程中產(chǎn)生過多的熱量是一個很嚴(yán)重的問題。
這種被稱為量子隧道效應(yīng)的現(xiàn)象,會干擾晶體管的功能。這使得摩爾定律代表的晶體管小型化之路越來越難以走下去。
為了克服這個問題,科學(xué)家們正在探索新的計算方法,從都隱藏在頭腦中的強(qiáng)大計算機(jī)——人腦開始。
大腦并不按照約翰·馮·諾依曼的計算機(jī)模型工作。
它沒有單獨(dú)的計算和存儲區(qū)域。
相反,它們的工作原理是連接數(shù)十億個以電脈沖形式傳遞信息的神經(jīng)細(xì)胞。信息可以通過稱為突觸的連接點(diǎn)從一個神經(jīng)元傳遞到下一個神經(jīng)元。
大腦中神經(jīng)元和突觸的組織是靈活的、可擴(kuò)展的和高效的。
因此,與計算機(jī)不同的是,在大腦中,記憶和計算是由相同的神經(jīng)元和突觸控制的。自20世紀(jì)80年代末以來,科學(xué)家們一直在研究這個模型,意圖將其導(dǎo)入計算中。
模仿生命
神經(jīng)形態(tài)計算機(jī)基于簡單的基本處理器(其作用類似于大腦的神經(jīng)元和突觸)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。這樣設(shè)計最主要優(yōu)點(diǎn)是機(jī)器本質(zhì)上是并行的。
這意味著,與神經(jīng)元和突觸一樣,計算機(jī)中的幾乎所有處理器都可以同時運(yùn)行,串聯(lián)通信。
此外,由于單個神經(jīng)元和突觸執(zhí)行的計算與傳統(tǒng)計算機(jī)相比非常簡單,因此能耗要小幾個數(shù)量級。
盡管神經(jīng)元有時被認(rèn)為是處理單元,突觸被認(rèn)為是記憶單元,但它們有助于處理和存儲。換句話說,數(shù)據(jù)已經(jīng)位于計算需要的地方,沒有分別用處理器和存儲器分開。
這總體上加快了大腦的計算速度,因?yàn)閮?nèi)存和處理器之間沒有分離,這在經(jīng)典(馮·諾依曼)機(jī)器中會導(dǎo)致速度減慢。但它也避免了執(zhí)行從主存儲器組件訪問數(shù)據(jù)的特定任務(wù)的需要,就像傳統(tǒng)計算系統(tǒng)中發(fā)生的那樣,并且消耗大量的能量。
這些原則是DeepSouth的主要靈感。
但這不是目前唯一活躍的神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)。值得一提的是由歐盟倡議資助的人腦項目(HBP)。HBP于2013年至2023年運(yùn)行,并催生了BrainScaleS,這是一臺位于德國海德堡的機(jī)器,用于模擬神經(jīng)元和突觸的工作方式。
由于神經(jīng)形態(tài)計算機(jī)被設(shè)計用來模仿真實(shí)的大腦,因此它們可能是一個轉(zhuǎn)折點(diǎn)的開始。它們提供可持續(xù)且經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的計算能力,并允許研究人員評估神經(jīng)系統(tǒng)模型,是一系列應(yīng)用的理想平臺。
它們有潛力促進(jìn)人類對大腦的理解,并為人工智能提供新的方法。
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