Ana içeriğe atla

Hepsini yönetmek için bir çip: Yerel olarak her türlü yapay zeka yazılımını çalıştırın

Makine öğrenimi ve yapay nöronlar için yeni çip.



Biz ai monolitik bir varlık olarak düşünmek eğilimindedir, ama aslında birden fazla şube boyunca gelişti. Ana dallardan biri geleneksel hesaplamalar gerçekleştirmeyi içerir, ancak sonuçları birden çok hesaplamadan giriş alan ve hesaplamalarını gerçekleştirmeden ve bunları iletmeden önce tartan başka bir katmana beslemeyi içerir. Başka bir dal geleneksel nöronların davranışını taklit içerir: birçok küçük birimler ani denilen aktivite patlamaları iletişim, ve geçmiş aktivite tarihini takip.
Bunların her biri, sırayla, kendi katmanları ve iletişim ağları, yapılan hesaplamatürleri ve benzeri yapısına göre farklı dalları vardır. Akıllı olarak tanıyabileceğimiz bir şekilde hareket edebilmek yerine, bunların çoğu desen tanıma veya poker oynama gibi özel sorunlarda çok iyidir. Ve yazılımın performansını hızlandırmak içindir işlemciler genellikle sadece bunların bir alt kümesini artırabilir.
Bu son bölünme öncelikle Çin merkezli araştırmacıların büyük bir ekip tarafından Tianjic gelişimi ile sona gelmiş olabilir. Tianjic, bireysel işleme birimlerinin iletişimden ikili ye geçiş yapabilmesi ve hemen hemen her durumda bir GPU'dan daha hızlı ve daha verimli bir şekilde çok çeşitli hesaplamalar gerçekleştirebilmeleri için tasarlandı. Çipin yeteneklerini göstermek için araştırmacılar, aynı anda tek bir çip üzerinde üç farklı ai algoritması çalıştıran kendi kendine giden bir bisiklet attılar.

İkiye bölünür

AI yazılımıbirçok türü olmakla birlikte, araştırmacılar tarafından tanımlanan anahtar bölümü katmanlı hesaplamalar ve spiking iletişim olarak adlandırılabilir arasındadır. Eski (kvolutional sinir ağları ve derin öğrenme algoritmaları gibi şeyler içerir) standart ikili veri kullanarak bir sonraki katmana kendi hesaplamasonuçlarını beslemek hesaplama birimleri, katmanları kullanın. Bu birimlerin her biri, iletişim kurduğu diğer birimlerin hangileriyle iletişim kurduğunu ve her bir girdisini vermek için ne kadar ağırlık verdiğinizi takip etmek zorundadır.
Bölünmenin diğer tarafında biyolojiden daha doğrudan esinlenilen yaklaşımlar yer alıyor. Bunlar, veri yerine analog "ani" etkinlik "ani" iletişim kurar. Tek tek birimler sadece şimdiki durumlarını değil, geçmiş geçmişlerini de takip etmek zorundalar. Çünkü ani artış gönderme olasılıkları geçmişte ne sıklıkta ani artış lar aldıklarına bağlı. Bunlar da büyük ağlarda düzenlenir, ancak mutlaka temiz katmanlı bir yapıya sahip değildir veya herhangi bir birim içinde ayrıntılı hesaplamalar aynı tür gerçekleştirmek.
Bu yaklaşımların her ikisi de özel donanım yararlanmıştır, hangi En az olarak GPU'lar ve çok daha fazla enerji tasarruflu yazılım uygulanması kadar iyi olma eğilimindedir. (Bunun bir örneği IBM'in TrueNorth işlemcisidir.) Ancak sınıflar arasındaki iletişim ve hesaplamalar arasındaki büyük fark, işlemcinin yalnızca bir veya diğer tür için iyi olduğu anlamına gelir.
Tianjic takımı, FCore mimarisi olarak adlandırdığı şeyle bunu değiştirdi. FCore, AI'nin iki farklı sınıfının ya ortak bir temel bilgi işlem mimarisiyle temsil edilebilmeleri ya da bir veya diğerini işlemek için anında kolayca yeniden yapılandırılabilmeleri için tasarlanmıştır.
FCore, bilgi işlem birimleri arasındaki iletişimi sağlamak için geleneksel sinir ağlarının ana dilini kullanır: ikili. Ama FCore aynı zamanda ikili bir formatta ani çıkış yapabiliyor, bu da nöron tabanlı bir algoritmanın anlayabileceği şekilde iletişim kurmasını sağlıyor. Her işlem birimindeki yerel bellek, ani artışların geçmişini izlemek veya giriş ve çıktı verileri için bir arabellek olarak kullanılabilir. Sinir ağları için gerekli hesaplama donanımından bazıları yapay nöron modundayken kapatılır ve atlanır.

Çipte

Bu ve uygulanan birkaç ek özellik ile, bir FCore'daki her bir bilgi işlem birimi, gerektiğinde her iki hesaplama ve iletişim türünü gerçekleştirecek şekilde iki mod arasında değiştirilebilir. Daha da önemlisi, tek bir birim bir tür karma modda ayarlanabilir. Bu, bir AI algoritmasından giriş almak, ancak çıktısını başka bir algoritma tarafından anlaşılacak şekilde biçimlendirmek anlamına gelir- ani artışları ve çıkışları okumak veya tam tersi. Bu aynı zamanda çipteki herhangi bir birimin iki tür algoritma arasında çevirmen olarak hareket ederek aynı çip üzerinde çalıştırıldığında birbirleriyle iletişim kurabilecekleri anlamına gelir.
FCore mimarisi de ölçeklendirmek için tasarlanmıştır. Bilgi işlem birimleri arasındaki bağlantıların haritası, bilgi işlem birimlerinin kendilerinden ayrı bir bellekte tutulur ve bağlantıların tek bir çipin dışında yapılmasını sağlayacak kadar büyüktür. Böylece, tek bir sinir ağı potansiyel olarak bir işlemcide ve hatta birden çok işlemcide birden fazla çekirdek arasında yayılabilir.
Aslında, Tianjic çip birden fazla FCores oluşur (156 tanesi) bir 2D örgü düzenlenmiş. Toplamda, çip üzerinde yaklaşık 40.000 bireysel bilgi işlem birimi vardır, bu da tek bir FCore'un 256 tane olduğunu ima eder. Masaüstü ve mobil yonga üreticileri tarafından kullanılan en son işlemin iki katından fazla olan 28 nanometrelik bir işlemde üretilir. Buna rağmen, dahili olarak 600GB /saniye üzerinde kayması ve 300MHz çalıştırıldığında saniyede yaklaşık 1.3 Tera-ops gerçekleştirebilirsiniz.
Düşük saat hızına rağmen, Tianjic bir NVIDIA Titan-Xp. Performans uygulanan aynı algoritmalar karşı çalıştırıldığında bazı etkileyici sayılar koymak 1.6 kez 100 kez, algoritmabağlı olarak değişmektedir. Ve, enerji kullanımı düşünüldüğünde, Watt başına performans neredeyse komikti, 12x'ten 10.000 x'e kadar değişiyordu. Diğer özel AI işlemciler watt başına güçlü bir performansa sahip, ancak burada gösterilen algoritmaların tüm farklı çalıştırmak mümkün olmamıştır.

Bir sürme gibi ... Şey, bilirsin.

Kendi başına, bu ilginç bir araştırma olurdu. Ancak araştırma ekibi, Tianjiç'in yeteneklerinin deneysel formunda bile kullanılabileceğini göstererek ötesine geçti. "Beyin benzeri bir çapraz paradigma sistemi kurmanın yararını göstermek için," araştırmacılar, "bir Tianjic çip içinde paralel olarak birden fazla özel ağlar dağıtarak bir insansız bisiklet deneyi tasarladık."
Bisiklet bir kvolutional sinir ağı üzerinden nesne algılama yaptı, ve sürekli bir çekici sinir ağı etrafında bir araştırmacı takip etmek için bisiklet izin hedef izleme sağladı. Bu arada, bir spiking sinir ağı bisiklet sesli komutları takip etmek için izin verdi. Çok katmanlı perceptron denen bir şey bisikletin dengesini takip etti. Ve tüm bu girdiler, sinir seli şebekesine dayalı bir sinir seli makinesi tarafından koordine edildi.
Ve işe yaradı. Bisiklet büyük bir şehrin bisiklet şeritlerinden birini almaya hazır olduğu anlamında kendi kendine sürüş olmasa da, kesinlikle engelleri içeren bir test pisti etrafında bir yürüyüş sırasında bir araştırmacının sadık arkadaşı olmak için yeterince iyi oldu.

Genel olarak, bu işin etkileyici bir bit. Ya işlemci tek başına ya da otomatik bisiklet kendi başına sağlam bir kağıt yapmış olurdu. Ve yerli olarak iki radikal farklı yazılım mimarisine ev sahipliği yapacak tek bir çip alma fikri cesur bir fikirdi.
Ama dikkat değer bir uyarı var, araştırmacılar genel bir zeka yapay zeka için bir yol olarak bu varsaymak. Birçok yönden, Tianjic bir beyne benzer: beyin tek bir mimari (nöron) farklı süreçler, topluca, dünya mantıklı ve buna yanıt eylemleri planlamak için kullanır. Bir dereceye kadar, araştırmacılar aynı anda birden fazla algoritmayı çalıştırıp entegre edebilmek böyle bir şeye giden bir yol olduğu konusunda haklılar.
Ama bu yine de mutlaka genel istihbarat için bir yol değildir. Beynimizde, algoritma eşdeğeri olan özel bölgeler, kötü tanımlanmış ve yalnızca belirsiz bir şekilde ilişkili etkinliklerden oluşan bir koleksiyon gerçekleştirebilir. Ve tek bir görev (dikkatimizi nereye odaklayacağız gibi) yakın tarihimizden duygusal durumumuza, geçici hafızada tuttuğumuz şeyden milyonlarca yıllık evrim boyunca birikmiş önyargılara kadar değişen sayısız girdiyi alır. Yani birden fazla algoritma çalıştırabilmek zeka olarak tanıyabileceğimiz her şeyden hala çok uzak.
Doğa, 2019. DOI: 10.1038/s41586-019-1424-8 

Bu blogdaki popüler yayınlar

Sonunda atamız olabilecek mikroba bir göz attık.

Çok garip bir hücre yapısı karmaşık hücrelerin nasıl ortaya çıktığını gösterir. Ökaryotik bir hücre, bakteri ve arkelerin eksikliği olan çok karmaşık bir yapıya sahiptir. Tüm hayvanların, bitkilerin ve mantarların hücreleri etkileyici bir karmaşıklığa sahiptir ve enerji üretmek, proteinleri sindirmek veya DNA tutmak gibi çeşitli görevlerde uzmanlaşmış çeşitli bölmelere sahiptir. Eğer bakteri veya arke bakarsanız, ancak, iç aslında özelliksiz. Bu hücresel karmaşıklık nasıl ortaya çıktı? Buradaki anlayışımızı kısıtlayan önemli bir şey de karmaşık hücrelerin atalarının neye benzediği hakkında hiçbir zaman bir fikir edinememiş olmamızdır. Son birkaç yılda, bu organizmaların modern soyundan gelenlerin varlığına dair giderek artan genetik kanıtlar bulduk, ama onları bir göz atmak için yetiştiremedik. Ancak Salı günü, bir rapor, kültürde hayatta kalmak için bunlardan birini elde etmek için on yıllık bir girişimin başarısını gösterir. Ve ortaya çıkan mikroplar çok garip ama kar

Bitcoin kısa bir tarihçe ve dolandırıcılıklar

Bitcoin, 2011'den beri bilgisayar korsanları için sulu bir hedef olmuştur. Şu anda Bitcoin hakkında çok fazla heyecan var, kripto para biriminin değeri son zamanlarda 11.000 doların üstüne çıktı; yılın başında değerinin 10 katından fazla.  Bu, birçok insanın Bitcoin çılgınlığına katılmaları gerekip gerekmediğini merak etmelerine neden oldu. Ancak, Bitcoin ekonomisine katılmanın büyük risklerle birlikte geldiğini unutmayın.  Yıllar geçtikçe, Bitcoin dünyası kesmek, dolandırıcılık ve kötü niyetli uygulamalardan etkilendi.  Uygun önlemleri almayan kullanıcılar her şeyi kaybedebilir. Burada Bitcoin dünyasının en önemli dolandırıcılık ve saldırılarının kısa bir tarihçesini sunuyoruz.  Bu saldırıların hepsinin, çekirdek Bitcoin yazılımı yerine Bitcoin ile ilgili hizmetlere karşı yapıldığı dikkat çekiyor.  Bildiğimiz kadarıyla, Bitcoin ağının kendisi son derece güvenli, tabii ki bitcoin'lerinizi saldırıya uğrayan üçüncü bir tarafa emanet etmeniz çok az rahat. Ayrıca,

Yüksek hızlı elektronlarla yüzeyi pürüzlendirerek oluşturulan silikon LED

Serbest uçan elektronlar silikonda ışık üretir Optik sistemlerinin gerçekten yararlı olması için, elektronik entegre devreler ile aynı teknolojiye dayalı olması gerekir. CMOS uyumlu hiçbir ışık kaynağı yok. Elektronlar içeren yeni araştırma, silikon ışık kaynakları için bir gelecek yaratabilir, ancak bazı oldukça temel sorunlar çözülmeli. Silikonun karanlık sırrı Işık yayan diyotlar cips kadar ucuzdur, ancak silikondan yapılmamıştır. Çünkü silikon ışık yaymayı sevmez. Genel düzeyde yarı iletkenler aynıdır.  Elektronlar, yerel bir atoma bağlı sıkışmış oldukları değerlik bandında bulunabilirler veya dolaşımda serbest oldukları iletkenlik bandında olabilirler. Bir elektronun değerlikten iletim bandına geçmesi için değerlik ve iletim bantları arasındaki enerji farkından daha büyük bir enerji kazanması gerekir.  Bir elektron, iletim bandından değer bandına düştüğünde, bu enerjiyi kaybetmesi gerekir.  Işık yayan bir diyotta elektronlar, ışık şeklinde enerji kaybederek ileti