Разработчики: | Intel |
Дата премьеры системы: | 2020/03/19 |
Технологии: | Процессоры, Центры обработки данных - технологии для ЦОД |
Pohoiki Springs – это монтируемая в стойку вычислительная система для центров обработки данных. Она объединяет в себе на март 2020 года 768 нейроморфных исследовательских чипов Loihi, которые умещаются в корпусе размером в пять стандартных серверов.
2020: Представление Pohoiki Springs
19 марта 2020 года TAdviser стало известно, что корпорация Intel объявила о готовности Pohoiki Springs, своей нейроморфной исследовательской системы с вычислительной мощностью в 100 миллионов нейронов. Облачная система будет доступна участникам исследовательского сообщества Intel Neuromorphic Research Community (INRC) и позволит им в рамках их проектов нейроморфных вычислений решать более масштабные и сложные задачи.
Система Pohoiki Springs расширяет вычислительные возможности нашего нейроморфного исследовательского процессора Loihi более чем в 750 раз, при этом ее потребляемая мощность не превышает 500 Вт. Эта система позволяет нашим партнерам по исследовательской деятельности изучать малоизвестные способы ускорения рабочих нагрузок, скорость выполнения которых на традиционных архитектурах, в том числе на современных системах высокопроизводительных вычислений (HPC), все еще достаточно низкая, говорит Майк Дэвис (Mike Davies), директор лаборатории нейроморфных вычислений Intel
|
Принципы функционирования процессоров Loihi напоминают работу человеческого мозга. Подобно мозгу, Loihi способен выполнять отдельные требовательные рабочие нагрузки в 1000 раз быстрее, при этом эффективность подобных вычислений может быть в 10 тысяч раз выше, чем при использовании традиционных процессоров. Система Pohoiki Springs представляет собой следующий шаг в масштабировании этой архитектуры и позволяет оценить возможности нейроморфных процессоров для решения не только проблем искусственного интеллекта, но и обширного класса вычислительно сложных задач.
Исследователи Intel считают, что высокий уровень параллелизма и асинхронное сигнализирование, присущие нейроморфным системам, способны обеспечить значительный прирост в производительности при кардинальном снижении уровня энергопотребления по сравнению с передовыми традиционными вычислительными системами, представленными на март 2020 года на рынке.
Возможности для масштабирования: в природе даже некоторые из самых маленьких живых организмов способны решать чрезвычайно сложные вычислительные задачи. Например, многие насекомые могут визуально отслеживать объекты, ориентироваться на местности и уклоняться от препятствий в режиме реального времени несмотря на то, что их мозг состоит менее чем из 1 миллиона нейронов.Витрина данных НОТА ВИЗОР для налогового мониторинга
Аналогичным образом, самая маленькая нейроморфная система от Intel под кодовым названием Kapoho Bay, состоящая из двух нейроморфных процессоров Loihi с 262 000 нейронов, позволяет выполнять различные периферийные рабочие нагрузки в реальном времени. Исследователи из Intel и INRC продемонстрировали способность Loihi распознавать жесты в режиме реального времени, считывать шрифт Брайля с использованием разработанной учеными искусственной кожи, рассчитывать направление по уже имеющимся визуальным ориентирам и узнавать запахи – и все это при потреблении десятков милливатт энергии. Эти небольшие примеры продемонстрировали отличную масштабируемость системы: более сложные задачи выполняются на процессорах Loihi быстрее и эффективнее, чем с помощью обычных решений. Все это отражает масштабируемость, присущую мозгу в живой природе – мозгу насекомого или человека.
Благодаря 100 миллионам нейронов система Pohoiki Springs увеличивает нейронную способность Loihi до размеров мозга небольшого млекопитающего, что является важным шагом на пути к выполнению более объемных и сложных нейроморфных рабочих нагрузок. Эта система закладывает основу для автономного подключенного будущего, которое потребует современных подходов к динамической обработке данных в режиме реального времени.
Каким образом можно использовать систему: нейроморфные системы Intel, такие как Pohoiki Springs, все еще находятся на этапе исследований и не предназначены для замены традиционных вычислительных систем. Пока что они предлагают исследователям инструмент для разработки и оценки алгоритмов вычислений, вдохновленных природными системами, для обработки данных в реальном времени, решения задач, адаптации и обучения.
Члены INRC получат доступ и смогут создавать приложения на базе Pohoiki Springs через облако, используя Intel Nx SDK и предоставленные сообществом программные компоненты.
Intel приводит несколько многообещающих примеров масштабируемых алгоритмов, разработанных для процессоров Loihi:
- Удовлетворение ограничений: задачи с удовлетворением ограничений встречаются повсеместно, от игры в судоку до планирования авиаперевозок и доставки посылок. Их решение требует оценки большого числа возможных вариантов для поиска лишь одного или нескольких, которые удовлетворяют определенным ограничениям. Использование процессора Loihi позволяет ускорить решение подобных задач за счет параллельной оценки различных вариантов решений на высокой скорости.
- Поиск на графе и выявление шаблонов: Каждый день люди сталкиваются с задачами обхода графа для поиска оптимальных маршрутов и нахождения точно совпадающих шаблонов, например, для поиска кратчайшего маршрута или распознавания лиц. Процессор Loihi продемонстрировал способность быстро определять кратчайшие пути на графах и выполнять приблизительный поиск изображений.
- Задачи оптимизации: нейроморфные архитектуры могут быть запрограммированы таким образом, чтобы их динамическое поведение с течением времени математическими методами оптимизировало достижение конкретных целей. Подобное поведение может применяться для решения реальных задач оптимизации, например, для максимизации полосы пропускания канала беспроводной связи или для распределения портфеля акций для минимизации рисков при целевой ставке доходности.
Традиционные процессоры общего назначения, в том числе центральные процессоры и графические процессоры, хорошо справляются с трудными для человека задачами, например, с высокоточными математическими вычислениями. Но роль и применение технологий постоянно расширяются. Все чаще возникает потребность в том, чтобы компьютеры функционировали подобно человеческому мозгу в самых различных задачах, от автоматизации до искусственного интеллекта и не только: для обработки неструктурированных и зашумленных данных в режиме реального времени, и одновременно с этим адаптировались к изменениям. Эта проблема способствует появлению современных и специализированных архитектур.
Нейроморфные вычисления – это полное переосмысление всей компьютерной архитектуры. Цель заключается в том, чтобы применить на практике достижения в области нейробиологии для создания микросхем, которые функционировать бы иначе, не так, как традиционные компьютеры, а скорее напоминали бы работу человеческого мозга. Нейроморфные системы воспроизводят способ организации нейронов, их взаимодействия и обучения на аппаратном уровне. Intel считает, что процессор Loihi и будущие нейроморфные процессоры определят модель программируемых вычислений для удовлетворения растущего спроса на интеллектуальные устройства.
Смотрите также
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
Крок (48)
Softline (Софтлайн) (38)
Инфосистемы Джет (33)
Stack Group (Стек Групп, Стек Телеком) (21)
Т1 Интеграция (ранее Техносерв) (19)
Другие (911)
Крикунов и Партнеры Бизнес Системы (КПБС, KPBS, Krikunov & Partners Business Systems) (8)
Commvault (5)
Nutanix (бизнес в России) (3)
Крок (3)
Softline (Софтлайн) (3)
Другие (53)
Stack Group (Стек Групп, Стек Телеком) (5)
GreenMDC (Грин ЭмДиСи) (3)
Крок Облачные сервисы (3)
Крикунов и Партнеры Бизнес Системы (КПБС, KPBS, Krikunov & Partners Business Systems) (2)
Softline (Софтлайн) (2)
Другие (26)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
VMware (23, 86)
Cisco Systems (35, 44)
Крок (2, 38)
Крок Облачные сервисы (1, 37)
Dell EMC (35, 28)
Другие (661, 540)
Nutanix (1, 9)
Lenovo Data Center Group (3, 8)
Lenovo (3, 8)
Commvault (2, 5)
Cisco Systems (2, 2)
Другие (28, 29)
Equinix (1, 5)
Stack Group (Стек Групп, Стек Телеком) (1, 5)
Крок Облачные сервисы (1, 3)
GreenMDC (Грин ЭмДиСи) (1, 3)
Крок (1, 3)
Другие (11, 12)
Крок (1, 3)
Крок Облачные сервисы (1, 3)
Next Generation Networks (NGN) (1, 2)
ART Engineering (1, 1)
Equinix (1, 1)
Другие (9, 9)
GreenMDC (Грин ЭмДиСи) (1, 2)
RuBackup (Рубэкап) (1, 2)
C3 Solutions (СиТри Солюшнз, Новые Технологии) (1, 1)
Stack Group (Стек Групп, Стек Телеком) (1, 1)
РСК Технологии (1, 1)
Другие (4, 4)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
VMware vSphere - 77
Крок: Виртуальный дата-центр (IaaS) - 37
M1Cloud (виртуальный ЦОД) - 22
Oracle Exadata Database Machine - 21
Cisco UCS Unified Computing System (Cisco UCCX) - 18
Другие 457
Nutanix HCI - 9
Lenovo ThinkSystem - 6
Commvault Complete Data Protection - 4
Dell EMC PowerEdge - 2
Крок: Виртуальный дата-центр (IaaS) - 1
Другие 26
M1Cloud (виртуальный ЦОД) - 5
Крок: Виртуальный дата-центр (IaaS) - 3
GreenMDC Модульный ЦОД - 3
Selectel Выделенные серверы - 2
VMware vSphere - 1
Другие 8
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
Т1 Интеграция (ранее Техносерв) (4)
МЦСТ (4)
Микрон (Mikron) (4)
Lenovo (4)
ИНЭУМ им. И.С. Брука (3)
Другие (48)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
МЦСТ (8, 22)
Микрон (Mikron) (2, 9)
Oracle (1, 7)
Nvidia (Нвидиа) (17, 6)
Intel (36, 5)
Другие (194, 15)
Байкал Электроникс (Baikal Electronics) (1, 2)
Intel (1, 1)
Huawei (1, 1)
Nvidia (Нвидиа) (1, 1)
Микрон (Mikron) (1, 1)
Другие (0, 0)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
Микрон Интегральные микросхемы MIK - 9
Эльбрус - 8
Oracle SPARC - 7
Intel Xeon Scalable - 5
Эльбрус 4.4 - 4
Другие 23
Baikal-M - 2
Intel Xeon Scalable - 1
Микрон Интегральные микросхемы MIK - 1
Huawei Kunpeng (процессоры) - 1
Nvidia Tesla - 1
Другие 0