В Великобритании запустили самый большой в мире нейроморфный суперкомпьютер

Разработка ученых из Великобритании снова прогремела на весь научный мир: в Манчестерском университете запустили самый большой в мире нейроморфный суперкомпьютер SpiNNaker (Spiking Neural Network Architecture). На его создание потратили 20 лет и почти столько же миллионов долларов. На устройстве планируют смоделировать миллиард человеческих нейронов в реальном времени. Зачем это нужно и при чем тут мыши, разбиралась «Лаб. СР».

текст: Марина Полякова. фото: Крис Фостер

Привычные нам персональные компьютеры используют один и тот же способ хранения программ и данных — ​архитектуру фон Неймана. Этот метод прекрасно справляется с решением уравнений и запуском различных алгоритмов, но плохо подходит для обработки изображений или звука. Ограничение долго пытались обойти, иногда даже успешно. Например, в 2012 году Google создала искусственный интеллект, который после нескольких дней работы научился распознавать котиков в видеороликах на YouTube. Но для этой шалости компании потребовалось 16 тыс. процессоров и миллиард связей между ними. Стало очевидно, что нужно изобретать новые системы, которые позволили бы машинам быстрее учиться и повысили бы производительность.

Чип как мозг

Одно из решений, предложенных учеными, — ​нейроморфные чипы. Они моделируют поведение нашего мозга: миллиарды нейронов и триллионы синапсов одновременно реагируют на сигналы органов чувств. «Нейроны» в чипе — ​это группы цифровых транзисторов, а «синапсы» — ​проводные соединения между «нейронами».
Как и в настоящем мозге, связи между «нейронами» в чипе постоянно меняются, реагируя на изображения, звуки и другие внешние раздражители. Этот процесс называется обучением.
Идея разработать самообучающийся нейроморфный чип витала в воздухе научных институтов еще с 1990-х годов. Впервые создать устройство, имитирующее мозговую активность, предложил профессор Калифорнийского университета Карвер Мид. Но воплотить эту идею в жизнь ни ему, ни его последователям не удавалось до 2014 года. Тогда компания IBM Research представила публике результат своей шестилетней работы — ​первую в мире нейроморфную систему TrueNorth. Она состояла из 1 млн цифровых «нейронов», 256 млн «синапсов» и включала в себя несколько чипов, формирующих искусственную нейронную сеть. Структура каждого чипа очень пластична — ​можно менять количество ядер, каждый «нейрон» имеет собственную конфигурацию, каждый «синапс» может быть включен или выключен отдельно от остальных. Кроме того, для работы такого чипа требуются гораздо меньшие мощности: TrueNorth с его 5,4 млрд транзисторов — ​всего 70 мВт, не больше обычного слухового аппарата. Что в тысячи раз меньше, чем традиционные аналоги TrueNorth, выполняющие те же задачи. Например, процессору Intel, в котором транзисторов в четыре раза меньше, нужно порядка 140 Вт. Однако до настоящих нейросетей нейроморфной все еще далеко — ​человеческий мозг с его 100 млрд нейронов работает всего на 20 Вт.
Примеру IBM последовали многие другие компании. В 2017 году свою версию устройства представила компания Intel. Ее нейроморфный чип Loihi может в реальном времени адаптироваться к внешним условиям и обучаться автономно, не ожидая обновлений из «облака».
Новый тренд не обошел стороной и российских ученых. Компания «Мотив НТ» разработала нейроморфный чип «Алтай», пока единственный в стране. При сложной структуре из 256 ядер чип отличается небольшим размером и выполняет 67 млрд операций в секунду.

С приставкой «супер-»

Логичным шагом после создания нейроморфных чипов стала разработка суперкомпьютеров на их основе. И первопроходцем снова стала IBM — ​летом этого года компания создала суперкомпьютер из 64 процессоров TrueNorth. В пересчете на биологические единицы это 64 млн нейронов и 16 млрд синапсов. Устройство в свое распоряжение получили американские ВВС.
И наконец, разработка британских ученых — ​SpiNNaker. Это самый мощный нейроморфный компьютер в мире — ​он может выполнять более 200 трлн действий в секунду, а в каждом чипе 100 млн транзисторов. В отличие от обычных компьютеров, SpiNNaker не передает большие объемы информации из точки А в точку Б. Вместо этого он подражает архитектуре мозга и посылает миллиарды малых пакетов информации в тысячах направлений одновременно. Создатели компьютера планируют с его помощью смоделировать до миллиарда нейронов. Для сравнения: мозг мыши состоит примерно из 100 млн нейронов, человеческий — ​из 100 млрд. То есть производительность самого мощного в мире нейроморфного суперкомпьютера — ​это 1 % от масштаба человеческого мозга или нейроны 10 мышей.
Миссия SpiNNaker — ​изучение строения мозга. Например, если построить компьютерную модель зрительной коры мозга мыши и «показать» ей изображение, можно много узнать об обработке зрительных сигналов.
С помощью нового компьютера уже создали модель участка коры головного мозга из 80 тыс. нейронов, который принимает и обрабатывает сенсорную информацию. Модель была реализована в роботе SpOmnibot, он смог обрабатывать визуальную информацию и ориентироваться в пространстве. Еще одно успешное применение — ​моделирование базальных ганглий, пораженных болезнью Паркинсона. Это открывает возможности для медицинского применения суперкомпьютера, особенно фармацевтического тестирования.
Сейчас исследователи работают над обновленной версией компьютера — ​SpiNNaker2. За счет модернизированной кремниевой технологии можно обеспечить в 10 раз большую производительность устройства. Это позволит, например, создать модель мозга насекомого, разместить ее на квадрокоптере и обучить ее нейросеть на объектах окружающего мира. Хотя цель у разработчиков куда более амбициозная — ​смоделировать с помощью SpiNNaker2 человеческий мозг целиком.

Кстати

Не остался в стороне от суперкомпьютерной гонки и «Росатом». В июле этого года сотрудники ВНИИЭФ тоже решили отойти от традиционной компьютерной архитектуры и предложили новую схему работы оптического суперкомпьютера. Уникальность фотонной вычислительной машины в том, что ее процессы построены на основе взаимодействия импульсов лазерного излучения, а не на работе электроники. Компьютер состоит из электрической и «световой» частей, а набор инструкций — ​машинный код — ​переводится в лазерные импульсы. Применение фотонных технологий позволяет в десятки и сотни тысяч раз уменьшить количество энергии, необходимой для достижения производительности, которой обладают традиционные суперкомпьютеры. Спектр задач, которые можно будет решить с помощью такого устройства, огромен. Например, оно поможет изучать редкие генетические заболевания.