.jpg) |
| Концепция программирования основана на особых модулях, называемых корлетами. Корлеты представляют собой небольшую нейронную сеть с набором входных и выходных каналов и могут комбинироваться между собой для решения сложных задач |
Выполняя заказ DARPA, агентства перспективных оборонных исследований Министерства обороны США, корпорация IBM разработала программную парадигму, модель вычислений и базовую библиотеку для экспериментального процессора SyNAPSE.
Предполагается, что процессор можно будет использовать в датчиках, обладающих достаточной вычислительной мощностью и крайне низким энергопотреблением.
«Наша конечная цель — создать 'мозг в коробке', – пояснил старший менеджер исследовательского подразделения IBM Research Дхармендра Модха, возглавляющий проект. – Благодаря этой технологии мы со временем сможем построить систему, которая будет имитировать восприятие, функционирование и познавательные способности живого мозга».
Проект DARPA направлен на создание системы, способной обрабатывать информацию так же, как это делает человек.
Первоначальная цель проекта SyNAPSE (Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics) заключалась в создании вычислительных устройств, которые по энергопотреблению были бы сравнимы с электрической лампочкой, объединяя миллиарды крошечных процессорных ядер в компактном корпусе.
На конференции International Joint Conference on Neural Networks в Далласе корпорация IBM продемонстрировала результаты реализации третьей стадии проекта, на который в DARPA потратили уже почти 53 млн долл. Помимо IBM в проекте принимают участие специалисты семи американских университетов, компании iniLabs, а также ряда правительственных организаций, имеющих в своем распоряжении суперкомпьютеры.
Новые чипы обещают радикальный прорыв по сравнению с сегодняшней архитектурой фон Неймана, в которой вычисления выполняются последовательно. В предлагаемой модели множество процессорных ядер, обладающих низким энергопотреблением, работают параллельно.
Архитектура чипов SyNAPSE имитирует функционирование человеческого мозга. Каждое «нейросинаптическое ядро» имеет свою память («синапс»), процессор («нейрон») и канал связи («аксон»), которые реагируют на те или иные события. В ходе совместной работы ядра распознают известные им шаблоны точно так же, как это делает мозг.
Продемонстрирована также программная модель, основанная на повторном использовании строительных блоков — корлетов (corelets). Корлету отводится роль атомарной единицы нейронной сети. Внутреннее функционирование корлетов скрыто от программиста, ему известны только входные и выходные данные. «Программист видит лишь то, что по одним проводам поступает в черный ящик, а по другим выходит из него», – пояснил Модха.
Каждый корлет представляет собой крошечную нейронную сеть и вместе с другими корлетами способен выполнять различные функции. «Сложные алгоритмы и приложения создаются путем выстраивания иерархии черных ящиков», – отметил Модха.
Исследователи из IBM уже сформировали 150 корлетов, объединенных в программную библиотеку. Кроме того, корпорация разработала учебный план, библиотеку приложений и прототипы новой архитектуры.
Эта вычислительная парадигма вовсе не претендует на то, чтобы стать заменой существующим компьютерам. «Компьютеры, используемые сегодня, прекрасно справляются с аналитической обработкой, манипулированием символьными данными и численными расчетами», – подчеркнул Модха.
Чипы SyNAPSE предполагается использовать для построения интеллектуальных датчиков с низким энергопотреблением на оконечных узлах сети. В отличие от довольно примитивных датчиков, используемых сегодня, системы на базе SyNAPSE могли бы выполнять большой объем сложной предварительной обработки, необходимой для распознавания тех или иных образов. Сейчас системы сбора и обработки данных отделены друг от друга. Парадигма вычислений, положенная в основу SyNAPSE, предполагает совсем иной подход.
«Мы наполняем Землю и космическое пространство датчиками, камерами и микрофонами, после чего перемещаем получаемые данные в дата-центры, – пояснил Модха. – Там данные подвергаются обработке. Благодаря низкому энергопотреблению и интеллектуальным возможностям предлагаемых нами процессоров-датчиков открывается возможность распознавать сложные образы и перемещать обработку на оконечные узлы сети датчиков. Таким образом датчики фактически превращаются в компьютеры. Интеллектуальные датчики могли бы, например, выступать в роли очков для людей с ослабленным зрением, собирая информацию и переводя ее в форму, понятную их владельцам. Медузообразные буйки, снабженные датчиками, могли бы перемещаться по просторам океана, регистрируя температуру, давление воздуха и влажность. На них можно было бы возложить отслеживание появления цунами и контроль за соблюдением судами правил мореходства».