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.

SyNAPSE

КОНЦЕПЦИЯ ПРОГРАММИРОВАНИЯ основана на особых модулях, называемых корлетами, представляющих собой небольшую нейронную сеть с набором входных и выходных каналов, которые могут комбинироваться между собой для решения сложных задач

«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 окужающего мира 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.

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.

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».

Поделитесь материалом с коллегами и друзьями

Купить номер с этой статьей в PDF