Новый суперкомпьютер, похожий на мозг, будет соответствовать размеру человеческого мозга

Суперкомпьютер, запуск которого запланирован на апрель 2024 года, будет конкурировать по предполагаемой скорости операций человеческого мозга. По мнению исследователей из Австралии. Машина под названием DeepSouth способна выполнять 228 триллионов операций в секунду.

Это первый в мире суперкомпьютер, способный моделировать сети нейронов и синапсов (основных биологических структур, составляющих нашу нервную систему) на уровне человеческого мозга.

DeepSouth принадлежит к подходу Известный как нейронные вычисления, целью которого является моделирование биологических процессов человеческого мозга. Он будет проводиться из Международного центра нейронных систем Университета Западного Сиднея.

Наш мозг — самая удивительная вычислительная машина, которую мы знаем. Распространяя его
От вычислительной мощности до миллиардов крошечных единиц (нейронов), взаимодействующих через триллионы нейронных связей (синапсов), мозг может соперничать с самыми мощными суперкомпьютерами в мире, потребляя при этом столько же энергии, сколько лампочка в холодильнике.

Между тем, суперкомпьютеры обычно занимают много места и требуют для работы большого количества электроэнергии. Самый мощный суперкомпьютер в мире. Hewlett Packard Enterprise Frontier, он может выполнять чуть больше квинтиллиона операций в секунду. Он имеет площадь 680 квадратных метров (7300 квадратных футов) и требует для работы 22,7 МВт.

Наш мозг может выполнять такое же количество операций в секунду при мощности всего 20 Вт и весе всего от 1,3 до 1,4 килограмма. Помимо прочего, нейронные вычисления призваны раскрыть секреты этой удивительной эффективности.

Транзисторы на переднем крае

30 июня 1945 года математик и физик Джон фон Нейман Описание конструкции нового устройства Электронный дискретно-регулируемый автомат (Эдвак). Это фактически определило современный электронный компьютер, каким мы его знаем.

Мой смартфон, ноутбук, который я использую для написания этой статьи, и самый мощный в мире суперкомпьютер используют одну и ту же базовую архитектуру, представленную фон Нейманом почти 80 лет назад. Все они оснащены модулями обработки и памяти премиум-класса.Где данные и инструкции хранятся в памяти и вычисляются процессором.

На протяжении десятилетий количество транзисторов в микрочипе удваивалось примерно каждые два года. Наблюдение, известное как закон Мура.. Это позволило нам иметь меньшие по размеру и более дешевые компьютеры.

Однако размеры транзисторов сейчас приближаются к атомным масштабам. При таких малых размерах проблемой является чрезмерное выделение тепла, а также явление, называемое квантовым туннелированием, которое мешает работе транзисторов. Это замедляется В конечном итоге миниатюризация транзистора прекратится.

Чтобы решить эту проблему, ученые ищут новые способы решения этой проблемы.
Вычисления, начиная с мощного компьютера, который мы все прячем в своей голове, — человеческого мозга. Наш мозг не работает в соответствии с компьютерной моделью Джона фон Неймана. У них нет отдельных областей для вычислений и памяти.

Вместо этого они работают, соединяя миллиарды нейронов, которые передают информацию в виде электрических импульсов. Информация может передаваться из От одной нервной клетки к другой через соединение, называемое синапсом.. Организация нейронов и синапсов в мозге является гибкой, масштабируемой и эффективной.

Таким образом, в мозгу (в отличие от компьютера) памятью и расчетами управляют одни и те же нейроны и синапсы. С конца 1980-х годов ученые изучают эту модель с целью импортировать ее в компьютерную систему.

Имитация жизни

Нейронные компьютеры полагаются на сложные сети простых препроцессоров (которые действуют как нейроны и синапсы в мозге). Главным преимуществом этого является то, что эти машины Он по своей сути «параллелен».

Это значит, что, Как и в случае с нейронами и синапсамиПочти все процессоры компьютера, скорее всего, будут работать одновременно и обмениваться данными друг с другом.

Кроме того, поскольку вычисления, выполняемые отдельными нейронами и синапсами, настолько просты по сравнению с традиционными компьютерами, энергопотребление на порядок меньше. Хотя нейроны иногда рассматриваются как единицы обработки, а синапсы — как единицы памяти, они способствуют как обработке, так и хранению. Другими словами, данные уже существуют там, где их требуют вычисления.

Это ускоряет общий вычислительный процесс мозга, поскольку нет разделения между памятью и процессором, что приводит к замедлению работы классических машин (фон Нейман). Но это также позволяет избежать необходимости выполнять конкретную задачу доступа к данным из компонента основной памяти, что происходит в традиционных вычислительных системах и потребляет много энергии.

Принципы, которые мы только что описали, являются основным источником вдохновения для DeepSouth. И это не единственная активная нервная система в настоящее время. Стоит упомянуть Проект человеческого мозга (HBP)финансируется в рамках Инициатива Европейского Союза. Проект HBP работал с 2013 по 2023 год и привел к созданию BrainScaleS, машины в Гейдельберге, Германия, которая имитирует работу нейронов и синапсов.

BrainScaleS Он может имитировать «спайки» нейронов, то есть путь, которым электрические импульсы перемещаются по нервным клеткам нашего мозга. Это сделало бы BrainScaleS идеальным кандидатом для изучения механизмов когнитивных процессов и, в будущем, механизмов, лежащих в основе серьезных неврологических и нейродегенеративных заболеваний.

Поскольку нейроморфные компьютеры созданы для имитации реального мозга, они могут стать началом поворотного момента. Обеспечивая доступную и устойчивую вычислительную мощность и позволяя исследователям оценивать модели нейронных систем, он является идеальной платформой для целого ряда приложений. У них есть потенциал улучшить наше понимание мозга и предложить новые подходы к искусственному интеллекту.

Эта статья была переиздана с Беседа По лицензии Creative Commons. Прочтите Оригинальная статья.

Изображение предоставлено: Марианна Анбу Джоан / Pixabay