Инженеры компании IBM разработали новую компьютерную архитектуру, которая лучше приспособленная для задач искусственного интеллекта, сопряжённых с анализом массивных потоков данных. Ее конструкция перекликается со строением человеческого мозга и значительно превзошла традиционные компьютеры в сравнительных испытаниях. Информация об этой работе опубликована в журнале Applied Physics
Человек тратит на вычисления всего 20-30 ватт, что несравнимо с мегаваттными расходами суперкомпьютеров, работающих с алгоритмами искусственного интеллекта. В мозгу синапсы не только обрабатывают, но и сохраняют информацию. Так же и в новой архитектуре, выходящей за пределы классической архитектуры Фон Нейманна, память играет более активную роль в вычислениях.
Инженеры IBM реализовали в своём прототипе три решения, уже существующие в биологическом мозге. Во-первых, они задействовали динамику состояний памяти устройства для выполнения вычислительных задач в ней самой. Во-вторых, синаптические сетевые структуры мозга вдохновили авторов на применение массивов аналоговой фазовой памяти (Phase Change Memory, PCM) для ускорения обучения глубоких нейросетей. И в-третьих, динамическая и стохастическая природа нейронов и синапсов стала прообразом мощной вычислительной основы для импульсных (или спайковых) нейронных сетей.
В прошлом году авторы организовали сравнительную прогонку алгоритма неконтролируемого (unsupervised) машинного обучения на обычном компьютере и на прототипе платформы вычислительной памяти.
«Мы смогли получить в 200 раз более высокую производительность в компьютерной системе на основе памяти PCM по сравнению с традиционной вычислительной системой, — отметил автор статьи, Абу Себастиан (Abu Sebastian). — Мы всегда знали, что они должны быть эффективнее, но не ожидали, что превосходство будет настолько велико».
Команда IBM планирует продолжить совершенствовать прототипы чипов и систем, принципы работы которых, заимствованы у человеческого мозга, сообщает ko.com.ua.
