IBM TrueNorth: „mózg” w komputerowym czipie zwiastunem rewolucji w sztucznej inteligencji

O autorze

Adam Golański

@eimi

Hodowca maszyn wirtualnych i psów, poza tym stary linuksiarz, bonvivant i śmieszek. W 2012 roku napisał na DP o algorytmie haszowania Keccak i wciąż pamięta, jak on działa.

IBM od lat przoduje w dziedzinie sieci neuronowych i ich sprzętowych implementacji – ale nowe osiągnięcie badaczy tej firmy, zwieńczenie rozpoczętego w 2008 roku projektu SyNAPSE, stawia Wielkiego Błękitnego poza wszelką konkurencją. Czip TrueNorth jest najbardziej zaawansowanym układem neuromorficznym („mózgopodobnym”) w dotychczasowej historii i obiecuje globalną rewolucję w takich dziedzinach jak maszynowe rozpoznawanie obrazu czy mowy, samosterujące się maszyny czy nawet, jak niektórzy twierdzą, silne sztuczne inteligencje.

Specyfikacja czipu, który jest rozwinięciem czysto autorskiego prototypu IBM-a z 2011 roku, budzi respekt. Zbudowany w fabie Samsunga, w procesie technologicznym 28 nm układ, zawiera 5,4 mld tranzystorów. Na ich bazie zrealizowano sieć składającą się z miliona programowalnych neuronów i 256 mln programowalnych synaps, zgrupowanych w 4096 neurosynaptycznych rdzeni.

Każdy z tych 4096 rdzeni, ułożonych na kracie 64×64, jest całkowicie niezależną jednostką, zawierającą 256 aksonów (wejść), 256 neuronów (wyjść), pamięć SRAM gromadzącą dane dla każdego neuronu oraz router, który pozwala każdemu z neuronów na komunikowanie się z aksonami oddalonymi o nawet 255 rdzeni. Przez tę strukturę informacja przepływa jak przez mózg – w postaci modulowanych przez programowalne synapsy impulsów nerwowych, od aksonów do neuronów.

Wydajność energetyczna tego układu, w porównaniu do mikroprocesora o zbliżonej liczbie tranzystorów, uruchamiającego software'ową symulację sieci neuronowej, jest zaskakująco duża. TrueNorth zużywa pod maksymalnym obciążeniem – 400 mld operacji synaptycznych na sekundę (SOPS) zaledwie 72 miliwaty energii, co czyni go 175 tysięcy razy efektywniejszym w takich zastosowaniach od standardowych procesorów x86. Jak twierdzą badacze z IBM, osiągnięty wynik jest też 769 razy lepszy od najlepszych dziś dostępnych systemów neuromorficznych, 48-procesorowych maszyn, gdzie każdy procesor ma 18 rdzeni.

Jeśli komuś jeden TrueNorth nie wystarczy, może wykorzystać czip w konfiguracji wieloprocesorowej – IBM już przedstawił system, w którym wykorzystano 16 takich równolegle działających czipów, zapewniając w ten sposób 16 mln programowalnych neuronów i 4 mld synaps. To wielki postęp w porównaniu do prototypu z 2011 roku, który na płytce o porównywalnych rozmiarach przynosił 256 neuronów i 262144 synapsy w jednym neurosynaptycznym rdzeniu.

Warto pamiętać, że TrueNorth nie pojawia się w próżni – choć na czipie nie uruchomimy żadnego klasycznego oprogramowania, to jednak IBM od kilku już lat rozwija software dla swoich neuromorficznych czipów. Deweloperzy mogą sięgnąć po specjalistyczny język programowania Corelet i symulator czipów Compass, dzięki któremu można pisać i testować aplikacje dla „elektronicznych mózgów”.

IBM już przygotowuje się do wprowadzenia swojego czipu neurosynaptycznego na rynek. Posłużyć on ma zarówno w zastosowaniach związanych z przetwarzaniem ogromnej ilości danych na serwerach (w końcu to obecnie najpotężniejszy system równoległy), jak i wszędzie tam, gdzie sieci neuronowe pokazują swoją wyższość nad klasycznymi algorytmami – w rozpoznawaniu obrazu i dźwięku, nawigacji autonomicznych pojazdów czy samouczących się systemach eksperckich. Docelowo naukowcy z IBM wierzą, że łącząc architekturę neurosynaptyczną z klasyczną architekturą komputerową (taką, jak przedstawił John von Neumann), będą mogli stworzyć prawdziwą holistyczną sztuczną inteligencję.

Z pierwszymi konsekwencjami osiągnięć IBM w tym zakresie zapewne spotkamy się jeszcze w tej dekadzie. Póki co, bardziej szczegółówe informacje o TrueNorth można znaleźć w sierpniowym wydaniu Science, w artykule pt. A million spiking-neuron integrated circuit with a scalable communication network and interface.