Как работают настоящие нейроморфные микросхемы

Популярная механикаHi-Tech

Компьютерный мозг

Название это уже привычное, хотя на самом деле вычислительные системы устроены совсем иначе. Настоящие нейроморфные микросхемы появились лишь в последнее десятилетие, обещая быструю работу нейросетей и энергопотребление почти столь же низкое, как у живого мозга.

Текст: Роман Фишман

В конце 2019 года разработчики из OpenAI продемонстрировали роботизированный манипулятор Dactyl, отличающийся «ловкостью человеческого уровня». Работой пяти металлических пальцев управляла нейросеть, способная самостоятельно обучаться движения и даже освоившая головоломный кубик Рубика. Для ее подготовки использовали больше тысячи настольных компьютеров и десятки мощных графических систем. Как подсчитали впоследствии эксперты, на них было затрачено около 2,8 ГВт∙ч энергии – количество, которое требует нескольких часов работы целой АЭС.

Для обучения нейросети нужно проанализировать огромные массивы данных – чем больше, тем лучше. На это могут уходить дни и даже недели работы высокопроизводительных и «прожорливых» компьютерных систем. В результате потребности нейросетей в вычислительных мощностях растут быстрее, чем сами эти мощности, обгоняя даже знаменитый закон Мура. По некоторым подсчетам, в 2018 году значительный прогресс в этой области требовал в 300 тыс. раз больше ресурсов, чем в 2012-м, удваиваясь каждые три-четыре месяца. А с увеличением мощностей растут и затраты энергии.

Умножение ядер

При таких вычислениях на компьютер поступает входная информация и наборы коэффициентов – весов, полученных в ходе обучения нейросети. Перемножая векторные данные и матрицы весов последовательно, сеть может с определенной вероятностью выдать правильный ответ – например, заключить с уверенностью 99,99%, что на предъявленном ей изображении показана кошка. Проблема в том, что объемы связанных с этим расчетов колоссальны: мощные глубокие нейросети могут использовать миллионы и миллиарды коэффициентов, а для их обучения требуются терабайты данных.

В итоге важную роль здесь стали играть графические процессоры, которые разрабатывались для похожих операций. Отрисовка трехмерных изображений в режиме реального времени требует несложных, но массовых и быстрых параллельных операций над каждым пикселем. Поэтому, в отличие от основного процессора, видеокарты состоят из тысяч упрощенных вычислительных ядер. Проводя триллионы операций с плавающей точкой в секунду (терафлопс), они с успехом справляются и с нейросетями.

Этот тренд развивают специализированные тензорные процессоры, такие как Google TPU, состоящие уже из десятков тысяч крошечных ядер. Производительность третьего поколения Google TPU составляет целых 420 терафлопс, причем эти процессоры легко объединяются в кластеры. Заявляется, что именно такие микросхемы применялись системой AlphaGo, обыгравшей людей-соперников в го, они же используются для обработки фотографий Google Street View. Однако существует и совершенно иной подход, который предлагают нейроморфные микросхемы, построенные по другой архитектуре.

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

Пространство новых материалов Пространство новых материалов

Как один ученый придумал альтернативу таблице Менделеева

Популярная механика
«Люкс превратился в один большой магазин дьюти-фри»: лучшие высказывания Тильды Суинтон об одежде, моде и стиле и ее знаковые кинообразы «Люкс превратился в один большой магазин дьюти-фри»: лучшие высказывания Тильды Суинтон об одежде, моде и стиле и ее знаковые кинообразы

Тильда Суинтон о моде и отношениях с одеждой

Esquire
Поля морей Поля морей

Новые технологии сельского хозяйства: фермы в океане

Популярная механика
8 секретов, спрятанных в известных картинах 8 секретов, спрятанных в известных картинах

У великих мастеров и пасхалки великие!

Maxim
Как полюбить будущее и не сойти с ума Как полюбить будущее и не сойти с ума

Артемий Лебедев в российском интернете, как Пелевин – в русской литературе

Популярная механика
Неудачник против везунчика Неудачник против везунчика

«Имя, сестра, имя!» — крылатая фраза из фильма «Д’Артаньян и три мушкетёра»

Дилетант
Восток и его обитатели Восток и его обитатели

В озере Восток под ледовым щитом Антарктиды есть жизнь

Популярная механика
Какие режиссеры страдают фаворитизмом Какие режиссеры страдают фаворитизмом

Кто из режиссеров не может обойтись без своего любимого актера?

GQ
5 невероятных проектов для борьбы с потеплением 5 невероятных проектов для борьбы с потеплением

Как люди собираются противостоять глобальному потеплению

Популярная механика
Муж принцессы Дианы поступил отвратительно по отношению к ней и младшему сыну Муж принцессы Дианы поступил отвратительно по отношению к ней и младшему сыну

Диана Спенсер страдала в браке со старшим сыном Елизаветы II

Cosmopolitan
К баллистическому будущему К баллистическому будущему

Траектория движения космических аппаратов строится с учетом разных соображений

Популярная механика
Где были твои глаза? Где были твои глаза?

Поучительнейшая история из частной практики чужой личной жизни

Tatler
Лучше, чем жизнь Лучше, чем жизнь

Традиционно самыми ресурсоемкими считались спецэффекты для кино

Популярная механика
Расстрел и Людмила Расстрел и Людмила

Неудачная попытка превратить советскую историю в античную трагедию

Weekend
Криптовалюты. Поколение второе Криптовалюты. Поколение второе

От «цифрового золота» к полноценным деньгам

Популярная механика
Как победить лень: 15 эффективных способов встать, наконец, с дивана Как победить лень: 15 эффективных способов встать, наконец, с дивана

Как избавиться от лени и стать продуктивным человеком?

Playboy
Виртуальный секс Виртуальный секс

«Популярная механика» протестировала первую в мире виртуальную любовницу

Популярная механика
Как выглядели первые гидрокостюмы (пугающие фото) Как выглядели первые гидрокостюмы (пугающие фото)

Удивительные архивные фотографии первых гидрокостюмов

Maxim
6 признаков глупого человека 6 признаков глупого человека

Как понять, кого нужно избегать? Да и нужно ли на самом деле?

Psychologies
Белые рыцари Amazon: как зарабатывать миллионы на миллиардах Джеффа Безоса Белые рыцари Amazon: как зарабатывать миллионы на миллиардах Джеффа Безоса

Amazon преуспел в развитии предпринимательства больше, чем кто-либо другой

Forbes
Турецкий марш Турецкий марш

Военная мощь Турции неожиданно оказалась предметом большого интереса

Популярная механика
Тайны брянского Лас-Вегаса Тайны брянского Лас-Вегаса

Кто стоит за самым загадочным букмекером на российском рынке

Forbes
Корабль, рожденный в «цифре» Корабль, рожденный в «цифре»

Модель имперского звездного разрушителя из кубиков LEGO весит почти 20 кг

Популярная механика
Вселенную лихорадит: температура космоса выросла в несколько раз и чем это может грозить Вселенную лихорадит: температура космоса выросла в несколько раз и чем это может грозить

За восемь миллиардов лет температура вещества во Вселенной выросла втрое

Forbes
Триумф 57 мм Триумф 57 мм

Новое слово в разработке российских бронемашин

Популярная механика
Пять изобретений школьников, которым позавидуют стартаперы Пять изобретений школьников, которым позавидуют стартаперы

Перспективные технологические проекты, которые создали российский школьники

Популярная механика
Радио против видео Радио против видео

Автоматическая посадка крылатого летательного аппарата давно уже не фантастика

Популярная механика
Ученые зарегистрировали передачу вируса Чапаре от человека к человеку Ученые зарегистрировали передачу вируса Чапаре от человека к человеку

Вирус Чапаре может передаваться от человека к человеку в медицинских учреждениях

N+1
Голоса. Как учат разговаривать голосовые помощники Голоса. Как учат разговаривать голосовые помощники

Как из машины делают личность

Популярная механика
5 исторических личностей, истории которых бессовестно переврали в фильмах 5 исторических личностей, истории которых бессовестно переврали в фильмах

Тяжело быть знаменитым. В любой момент о тебе могут снять дурацкий фильм

Maxim
Открыть в приложении