Компьютер с архитектурой человеческого мозга

Компьютер с архитектурой человеческого мозга

Суперкомпьютеры, способные совершать триллионы математических операций в секунду, занимают гигантские помещения, а потребляемая мощность их сравнима с небольшим заводом. Мозг человека, предназначенный для тех же задач, имеет объем в пару литров и потребляет энергии меньше слабенькой лампочки. Так почему бы не создать компьютер, основанный на принципах работы мозга?

С момента появления первого микропроцессора в 1971 году тактовые частоты увеличились на три порядка. «Некоторые склонны рассматривать это как эволюцию в области компьютерных технологий, но ее направление явно расходится с эволюцией биологического мозга, — говорит Дхармендра Модха, директор по науке подразделения Cognitive Computing лаборатории IBM Research в Алмадене. — Тактовые частоты современных компьютеров выше, чем у мозга, в сто миллионов раз, но и удельный расход энергии (на логический элемент) у них в десять тысяч раз больше. При попытке же полномасштабного моделирования функционирования мозга со 100 трлн синапсами все выглядит еще печальнее: даже при использовании Sequoia, одного из самых производительных суперкомпьютеров мира, основанного на архитектуре IBM Blue Gene/Q, функционирование структуры можно воссоздать не в реальном времени, а на скорости в 1500 раз медленнее.

И это при том, что Sequoia состоит из 96 стоек, занимает площадь в 300 м2 и имеет потребляемую мощность около 8 МВт. А чтобы «догнать» мозг, нужен гипотетический компьютер, потребляющий около 12 ГВт! Для сравнения: потребляемая мощность человеческого мозга составляет около 20 Вт. Столь большая разница объясняется двумя факторами: технологией и архитектурой. Человеческий мозг использует в качестве элементной базы органические нейроны, а микропроцессоры — неорганические кремниевые транзисторы. Но с этим пока ничего сделать невозможно, и мы решили сосредоточиться на втором факторе — архитектуре».

Учись сам! Учись сам! Параметры нейронов и синапсов процессора TrueNorth требуется заранее конфигурировать. По словам Билла Риска, такое решение было принято сознательно, чтобы уменьшить вероятность ошибок и снизить сложность разработки многоядерного чипа на первых этапах. Тем не менее на одной из следующих фаз разработчики планируют сделать процессор «самообучаемым»: конфигурация нейронов и синапсов будет меняться в зависимости от внешних сигналов и результатов их обработки в реальном времени.

Ключевая разница

Все современные компьютеры построены по так называемой архитектуре фон Неймана, которая предусматривает наличие процессора и памяти, в которой хранятся данные и логические инструкции по их обработке — программы. Обмен данными между процессором и памятью осуществляется по специальному каналу, который является самым узким местом, ограничивающим производительность такой системы. Операции выполняются последовательно, дирижируют ими внутренние часы (тактовый генератор), и чем больше частота тактов, тем быстрее выполняется обработка данных. И тем выше энергопотребление процессора.

Второе поколение нейросинаптических чипов — плод восьми лет труда группы разработчиков IBM Research, а также многих других исследовательских центров и ведущих университетов. Потребление энергии чипа с 256 миллионами синапсов составляет 0,1 Вт. В перспективе — компьютер, содержащий 1 трлн синапсов с потреблением 4 кВт.

Биологический мозг устроен совершенно по‑другому. Основная задача, для которой эволюция путем проб и ошибок создала эту сложную нервную структуру, — обработка большого количества сенсорных сигналов и выдача в ответ на эти сигналы сложных команд. Мозг состоит из множества нервных клеток (нейронов), образующих между собой межклеточные соединения — синапсы. Для такой структуры не существует разделения на «процессор» и «память», язык мозга — это импульсы возбуждения, передаваемые от одного нейрона к другим с помощью синапсов, а инструкции и данные кодируются динамической структурой связей. Такая обработка данных происходит параллельно, то есть не требует высоких тактовых частот внутренних часов, а это означает, что по энергоэффективности такая система не имеет себе равных, на много порядков превосходя самые лучшие изделия рук человеческих.

Ключевые отличия Ключевые отличия Традиционные процессоры базируются на архитектуре фон Неймана и работают под управлением тактового генератора (то есть на протяжении всего времени). Нейросинаптические процессоры, как нейроны мозга, управляются потоком событий, и потому работают только малую часть времени. Это снижает энергопотребление на несколько порядков.

Синаптическая задача

В 2006 году в исследовательском подразделении IBM задумались над вопросом, нельзя ли построить компьютер, отступив от архитектуры фон Неймана и взяв за образец принципы построения биологического мозга. Это послужило толчком к появлению в 2008 году проекта с говорящим именем SyNAPSE, финансируемого агентством передовых оборонных разработок DARPA.

Понравилась статья?
Подпишись на новости и будь в курсе самых интересных и полезных новостей.

«Цель проекта, в работе над которым приняли участие множество исследовательских центров и ведущих университетов по всему миру, вполне отражена в его названии. SyNAPSE — это Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics, нейроморфные адаптивные масштабируемые электронные системы, — объясняет «Популярной механике» Билл Риск, один из руководителей группы разработчиков подразделения IBM Research в Алмадене. — Если говорить более простыми словами, то это создание компьютера, основанного на совершенно новой архитектуре, позаимствованной у человеческого мозга. Ведь это удивительно эффективное устройство. Мозг способен одновременно получать большое количество сигналов — от зрительной системы, слуха, осязания, обоняния — и обрабатывать их. Причем зачастую очень неординарными способами. Вот, например, вы смотрите на изображение розы, но при этом вспоминаете ее запах и ощущение колючек на стебле, хотя ни от обоняния, ни от осязания сигналов в этот момент не поступает: в мозгу нет строгого разделения на поступающие данные, память, инструкции по обработке и команды; все это кодируется с помощью одних и тех же принципов — конфигурации нейронов и синапсов (структуры связей) и передачи нервных импульсов».

Кирпичики мозга

В мозгу мыши насчитывается 16 млн нейронов, образующих разветвленную сеть с помощью 128 млрд синапсов. Это не так уж и много: человеческий мозг образован сетью из 220 трлн синапсов, объединяющих 22 млрд нейронов. Но, несмотря на серьезное количественное различие на несколько порядков, принципы построения мозга и у человека, и у мыши сходны. На макроскопическом уровне можно выделить отдельные области мозга, отвечающие за выполнение тех или иных специализированных задач: зрительная кора, соматосенсорная, моторные области, ассоциативная кора и другие. При более глубоком рассмотрении оказывается, что мозг состоит из так называемых модулей (колонок кортекса), групп нейронов, которые можно рассматривать в качестве строительных блоков коры.

Разработчики TrueNorth полны оптимизма, считая, что в будущем станет возможным построить систему, состоящую из 10 млрд нейронов и 100 трлн синапсов, занимающую объем менее 2 л и потребляющую менее 1 кВт (всего лишь в 50 раз больше человеческого мозга). Подобные технологии могут быть использованы в самых различных областях, таких как системы видеонаблюдения в целях общественной безопасности, системы распознавания образов, помогающие слепым ориентироваться в окружающем мире, более безопасный транспорт или здравоохранение.

Именно этим и воспользовались разработчики IBM Research. В 2011 году удалось создать полупроводниковый «кирпичик», аналог колонки кортекса — нейросинаптическое ядро из 256 нейронов, объединенных 65 536 синапсами, тем самым продемонстрировав возможность реализации подобного нестандартного подхода «в железе». В состав такого ядра входит также память для хранения параметров конфигурации нейрона и синапсов и модуль коммуникации. А в августе 2014 года команда, работающая над проектом, представила созданный по 28-нм техпроцессу процессор TrueNorth, объединяющий 4096 таких ядер на одном чипе, то есть 1 млн нейронов и 256 млн синапсов. Как утверждает руководитель SyNAPSE Дхармендра Модха, этот процессор — настоящая революция: «Он имеет параллельную, распределенную, модульную, масштабируемую и гибкую архитектуру, объединяющую обработку сигналов, коммуникации и память на одном чипе. Работа TrueNorth управляется не высокочастотным тактовым генератором, а потоком событий («возбуждений» под действием «нервных импульсов»), в результате чего нам удалось добиться рекордных показателей энергоэффективности: при типичной работе процессор потребляет менее 100 мВт, в тысячу раз меньше обычного современного процессора».

Процессор TrueNorth имеет многоядерную, параллельную, распределенную, модульную, масштабируемую и гибкую архитектуру. Каждое ядро содержит нейросинаптический процессор, коммуникации и память. Расположение множества ядер на одном чипе позволяет минимизировать расстояние, проходимое сигналами. Сбой в работе отдельных ядер не влечет выхода из строя всего процессора (как отмирание отдельных нейронов в случае с биологическим мозгом). Система межпроцессорных коммуникаций позволяет объединять чипы, наращивая вычислительную мощность нейроморфных систем.

Правое полушарие

Важно и то, что TrueNorth масштабируется, — можно строить сложные системы, состоящие из множества таких чипов. В IBM Research уже продемонстрировали компьютер, состоящий из 16 процессоров, то есть из 16 млн нейронов — а это столько же, сколько содержит мозг мыши (правда, синапсов у мыши больше). «Тем не менее нельзя говорить, что мы построили мозг мыши, или какой-либо другой мозг, или что наш компьютер так же умен, как мышь, — говорит Билл Риск. — Это не так. На самом деле мы создали компьютер с архитектурой, позаимствованной у мозга. И он вовсе не предназначен для замены традиционных компьютеров. Подобно тому, как у человека два полушария мозга выполняют разные задачи — левое отвечает за аналитическое мышление, а правое — за обработку сенсорных сигналов, в компьютерном мире обычные процессоры и нейросинаптические отлично дополняют друг друга. TrueNorth в этой аналогии очень точно соответствует правому полушарию, гораздо лучше справляясь с потоком сенсорных данных и распознаванием образов в реальном времени, и мы уже успешно продемонстрировали это на конкурсе DARPA Neovision Challenge.

Лидер или аутсайдер? Лидер или аутсайдер? Если смотреть на тактовые частоты, то человеческий мозг является аутсайдером вычислительного мира. А вот если судить по энергоэффективности, то продукт биологической эволюции значительно обгоняет создания человеческих рук.

Не заменяет TrueNorth и специализированные цифровые процессоры сигналов — они могут быть гораздо более точными. Зато в саму конструкцию нейросинаптических чипов заложена непревзойденная энергоэффективность, и это делает возможным создание различных автоматических роботизированных систем сбора данных об окружающей среде, способных работать, скажем, от солнечных батарей».

Понравилась статья?
Подпишись на новости и будь в курсе самых интересных и полезных новостей.

Новые перспективы, похоже, ожидают и системы распознавания образов, особенно с учетом того, что специалисты компании IBM намереваются построить систему, состоящую из 4096 процессоров TrueNorth, содержащую 4 млрд нейронов и 1 трлн синапсов, причем ее потребляемая мощность будет составлять всего 4 кВт. Впрочем, человеческий мозг по эффективности все еще остается вне конкуренции.

Понравилась статья?
Подпишись на новости и будь в курсе самых интересных и полезных новостей.

Статья «По образу и подобию» опубликована в журнале «Популярная механика» (№12, Декабрь 2014).
Комментарии

Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь,
чтобы оставлять комментарии.