Mikročip NorthPole, čerstvá novinka IBM, umožní podle očekávání svých autorů chytřejší, efektivnější a na síti nezávislá zařízení, která mohou dokonce pomoci USA vyhrát mikročipovou válku s Čínou.
„NorthPole spojuje hranice mezi počítačem inspirovaným mozkem a počítačem, mezi počítačem a pamětí, mezi hardwarem a softwarem.“ Dharmendra Modha, IBM
Prototypový návrh mikročipu, který společnost IBM koncem října představila veřejnosti, by mohl připravit cestu pro svět mnohem chytřejších zařízení, novou úroveň umělé inteligence (AI), která se nespoléhá na cloudy či internet, navíc nezávislé na společnostech, jako je Amazon nebo Google. To by mohlo pomoci např. vojákům obsluhujícím drony, pozemní roboty nebo vybavení pro rozšířenou realitu proti protivníkům, více se zaměřit na samotné mise. Ale nový čip — volně inspirovaný strukturou lidského mozku — připravuje cestu.
Mozek jako inspirace
„Lidský mozek je energeticky mnohem účinnější než moderní počítače, zčásti proto, že ukládá paměť s výpočtem v každém neuronu,“ říká Dharmendra Modha, hlavní vědec IBM pro počítače inspirované mozkem.
Na rozdíl od tradičních čipů, které oddělují paměť od procesních obvodů, čip North- Pole kombinuje obojí — jako synapse v mozku, které uchovávají a zpracovávají informace na základě jejich spojení s jinými neurony. Vědci IBM to popsali v časopise Science slovy: „Architektura neuronové inference, která stírá tuto hranici tím, že odstraňuje mimočipovou paměť, propojuje výpočty s pamětí na čipu a navenek se jeví jako aktivní paměť.“ Dnešní počítače mají minimálně dvě vlastnosti omezující rozvoj AI:
1. Potřebují hodně energie
Lidský mozek „běžící“ na pouhých 12 W dokáže uchovat a získat informace, které potřebuje pro konverzaci, a zároveň vstřebávat, správně interpretovat a rozhodovat o obrovském množství smyslových dat potřebných k řízení auta. Oproti němu stolní počítač vyžaduje 175 W, jen aby zpracoval jedničky a nuly do uspořádané tabulky. To je jeden z důvodů, proč je počítačové vidění v autech a dronech tak obtížné, což je obrovský limitující faktor. Tato energetická neefektivnost je jedním z důvodů, proč mnoho dnešních nástrojů umělé inteligence závisí na obrovských podnikových cloudových farmách, které spotřebovávají tolik energie, kolik je nutné na napájení malého města.
2. Potřebují prostor
Hlavním limitem počítačů, respektive jejich základních součástí je, kolik tranzistorů lze umístit na čip. Od svého vzniku se počítače stávaly výkonnějšími a zároveň se zmenšovaly, což charakterizoval tzv. Moorův zákon. Podle formulace Wikipedie je Moorův zákon empirické pravidlo o exponenciálním růstu výpočetního výkonu obvodů v elektronice, které roku 1965 vyslovil chemik a spoluzakladatel firmy Intel Gordon Moore. Původně zněl takto: „Počet tranzistorů, které mohou být umístěny do integrovaného obvodu, se při zachování stejné ceny zhruba každých 18 měsíců zdvojnásobí.“
Složitost dnešních procesorů se poměřuje především počtem tranzistorů v nich zapojených. Rychlost růstu počtu tranzistorů na plošné jednotce se časem zpomalila a nyní se jejich počet zdvojnásobuje přibližně jednou za dva roky. I tak je ale zákon považován za velmi přesný odhad technologického a ekonomického vývoje. Platnost zákona však do budoucnosti naráží na limity miniaturizace dané velikostí tranzistorů blížící se velikosti atomů.
Tento trend miniaturizace a koncentrace součástek probíhal již na elektromechanických a elektronkových přístrojích, tedy před objevem polovodivých látek a jejich použití na základě vynálezu tranzistoru. A to dokonce zhruba srovnatelným tempem.
S přihlédnutím k mírnému přeformulování tohoto zákona, kdy místo počtu tranzistorů lze sledovat výkon nebo energetickou efektivitu, platí tento stále s tempem zdvojnásobení výkonu/ efektivity každých 18 měsíců. Posléze totiž přestal být kladen důraz na maximální výkon za každou cenu a neméně sledovaným parametrem se stala spotřeba. Zákon vysvětluje, proč běžný telefon dnes dává větší výkon než počítače ze 70. let, které vyžadovaly celé místnosti a úměrně tomu samozřejmě i náklady na integrované obvody. Ale termodynamické zákony předčí Moorův zákon, takže existuje tvrdý limit pro počet tranzistorů, které lze nastavit na integrovaném obvodu, a proto, pokud zůstanou architektury čipů takové, jaké jsou, je to limit pro to, o kolik lepší, rychlejší, menší a levnější počítače mohou být. Tato hranice se blíží koncem tohoto desetiletí.
Prototyp čipu NorthPole vyvinuli během osmi let vědci ve výzkumné laboratoři společnosti v Almadenu v Kalifornii
Hlavní motivace — snížení nákladů
Prototyp čipu NorthPole prý může vyřešit oba problémy. Byl vyvinut v průběhu osmi let ve výzkumné laboratoři společnosti IBM v Almadenu v Kalifornii. Čip staví na dřívějším výzkumném projektu IBM s názvem TrueNorth, předchozím čipu IBM, který byl rovněž inspirován lidským mozkem. Debutoval v roce 2014 a mohl se pochlubit energetickou účinností o čtyři řády nižší než běžné mikroprocesory té doby. „Hlavní motivací pro NorthPole bylo dramaticky snížit potenciální kapitálové náklady True- North,“ říká dr. Modha. Vědci testovali NorthPole se dvěma systémy umělé inteligence — sítí pro klasifikaci obrázků ResNet 50 a sítí pro detekci objektů Yolo-v4. Ve srovnání s GPU Nvidia V100 (12 nm) byl NorthPole 25krát energeticky účinnější a 22krát rychlejší, přičemž zabíral jednu pětinu plochy. Nor thPole také překonal všechny ostatní čipy na trhu, dokonce i ty vyrobené pokročilejšími postupy. Například ve srovnání s GPU Nvidia H100 implementovaným pomocí 4nm technologie byl NorthPole pětkrát energeticky účinnější.
Čip NorthPole má 22 miliard tranzistorů a 256 jader. Existují samozřejmě čipy s více tranzistory a více jádry. Například Nvidia H100 jich má 80 miliard. Ale NorthPole má 256 jader schopných zpracovat 2 048 operací na jádro v 8bitové přesnosti, přičemž se počet může zdvojnásobit ve 4 bitech nebo zečtyřnásobit ve 2 bitech. IBM pak hovoří o schopnosti dosáhnout až 839 TOPS. Čip dokázal při běhu modelu ResNet50 dosáhnout zpracování 42,5 tisíce obrázků za sekundu, čímž překonal Nvidii A100 (30,8 tisíce) a byl zhruba na polovině Nvidie H100 (81,3 tisíce). Ale problém byl v energetické náročnosti. Zatímco H100 na tento výsledek potřebuje 700 W, NorthPole si vystačil s pouhými 74 W.
| NorthPole |
|
Čip inspirovaný mozkem je podle tvrzení IBM minimálně 20× rychlejší a zhruba 25× energeticky úspornější než nejmodernější mikročipy na současném trhu, pokud jde o úkoly v oblasti umělé inteligence. Podle studie firmy mohou aplikace pro nový křemíkový čip zahrnovat autonomní vozidla a robotiku. Počítačový hardware inspirovaný mozkem má za cíl napodobit výjimečnou schopnost lidského mozku rychle provádět výpočty mimořádně energeticky účinným způsobem. Tyto stroje se často používají k implementaci neuronových sítí, které podobně napodobují způsob, jakým se mozek učí a funguje. Jednou ze strategií, kterou často využívá elektronika inspirovaná mozkem, je kopírování způsobu, jakým biologické neurony počítají a ukládají data. Spojení procesorů a paměti může dramaticky snížit energii a čas, které počítače ztrácejí při přenosu dat mezi těmito součástmi. |
IBM na takových neuromorfních čipech pracuje více než deset let, přičemž je financována z programu DARPA SyNAPSE. Program stál více než 50 milionů dolarů mezi lety 2008 a 2014 a ministerstvo obrany USA investovalo od roku 2019 do těchto čipů dalších 90 milionů dolarů, přiznal přední představitel výzkumu Pentagonu.
Chytřejší a na síti nezávislé čipy by mohly výrazně zlepšit schopnost různých vojenských systémů — dronů, pozemních robotů, vojenských sluchátek — vnímat a interpretovat svět kolem sebe. Mohly by pomoci pojmout širší škálu dat, včetně zvuku a umožnit vytvoření nových druhů senzorů, jako je například „mikroelektrický impulsní radar“.
Tento čip umí segmentovat, což znamená, že dokáže rozeznat lidi v obraze, může také klasifikovat zvuky, a to bez pomoci internetu. Mohl by též způsobit revoluci v samořízených autech, a to nejen pro armádu, ale i v komerčním sektoru.
Různé vojenské laboratoře, včetně Air Force Research Lab a Sandia National Lab, již hledají možnosti využití prototypu tohoto čipu. NorthPole soupeří s nejpokročilejšími čipy z Asie a očekává se, že budoucí verze budou ještě efektivnější. Zatím je na 14 nm a nejmodernější čipy v iPhonech a další komerční elektronice mají 3 nm. Jak bude tento charakteristický parametr klesat na jednociferné nanometry, bude mít čip stále lepší výsledky.
Foto: IBM