Intel представляет нейроморфный процессор Loihi и 49-кубитный квантовый чип Tangle Lake

• Intel разрабатывает нейроморфный сверхпроводящий квантовый процессор на 49 кубитов (под кодовым названием Tangle Lake). 
• Нейроморфизм (кодовое название Loihi) — это новый вычислительный подход, основанный на том, как функционирует мозг, который сделает машинное обучение более эффективным. 
• Дорожная карта Intel предполагает, что они смогут создать систему на 1000 кубитов в течение 5-7 лет.   

На выставке Consumer Electronics Show (CES) 2018 года компания Intel сделала два важных анонса, которые могут помочь клиентам и решить проблемы, выходящие далеко за пределы возможностей обычных компьютеров. Генеральный директор Intel Брайан Кржанич продемонстрировал два процессора:один предназначен для квантовых вычислений, а другой — для нейроморфных вычислений.

Он продемонстрировал прогресс, достигнутый в области нейроморфного вычислительного процессора, который представляет собой самообучающийся чип под кодовым названием Loihi, который имитирует основные операции мозга, чтобы сделать машинное обучение более эффективным.

Другой процессор — это 49-кубитный сверхпроводящий квантовый тестовый чип под кодовым названием «Tangle Lake». Если вы не узнали, оно названо в честь цепи озер на Аляске, а это означает, что для работы квантовых процессоров требуются экстремально низкие температуры.

Intel пытается удовлетворить экспоненциально растущий спрос на вычислительную производительность с помощью новых специализированных архитектур. Давайте более подробно рассмотрим эти две архитектуры и проведем соответствующие исследования.

Loihi – процессор, имитирующий мозг

Генеральный директор Intel продемонстрировал исследования, проведенные компанией в области нейроморфных вычислений — нового вычислительного подхода, вдохновленного тем, как функционирует мозг. Чтобы сделать искусственный интеллект и машинное обучение более эффективными, Loihi объединяет обучение и вывод на одном процессоре.

Точно так же, как мозг животного/человека, Лойхи соединяет нейроны вместе и меняет связи между нейронами. Loihi дает вам возможность разрабатывать сеть, вводить данные, а затем изменять сеть по мере вашего обучения и сообщать вам, каков результат — онлайн, на периферии, с низким энергопотреблением.

Функции

• Полностью асинхронная нейроморфная сетка поддерживает различные иерархические, разреженные и рекуррентные топологии нейронных сетей, где каждый нейрон может взаимодействовать с тысячами других нейронов.
• Каждое ядро имеет механизм обучения, который можно запрограммировать для динамической адаптации параметров сети, поддерживая подходы к обучению с подкреплением, с учителем и без него.
• В общей сложности 130 000 нейронов и 130 миллионов синапсов изготовлены по 14-нанометровой технологии.
• Разработка и тестирование многочисленных алгоритмов с высокой эффективностью для решения таких задач, как удовлетворение ограничений, обучение динамическим шаблонам, планирование пути, изучение словаря, разреженное кодирование и многое другое.

Самообучающийся нейроморфный исследовательский чип

Процессор можно использовать везде, где требуется обработка реальной информации в постоянно растущих средах реального времени. Например, его возможностей будет достаточно, чтобы обеспечить взаимодействие более умных камер видеонаблюдения, устройств дополненной/смешанной реальности и автономных транспортных средств в режиме реального времени.

На данный момент у Intel есть полностью функционирующий нейроморфный исследовательский процессор, и они планируют поделиться прототипом с ведущими исследовательскими институтами (применяя его для решения более сложных задач и структур данных) к концу второго квартала 2018 года.

Tangle Lake – сверхпроводящий квантовый испытательный чип

В октябре 2017 года Intel представила 17-кубитный сверхпроводящий чип в усовершенствованной упаковке, а теперь, всего 3 месяца спустя, они представили 49-кубитный квантовый тестовый чип, который представляет собой впечатляющий прогресс на пути к своей цели — разработке полнофункциональной вычислительной системы — от управляющей электроники до алгоритмов.

Вероятно, для достижения коммерческой значимости потребуется один миллион или более кубитов. Квантовые вычисления позволят решить проблемы, на решение которых у самых мощных современных суперкомпьютеров обычно уходят месяцы, например финансовое моделирование, разработка лекарств и прогнозирование климата.

49-кубитный тестовый чип для квантовых вычислений

Архитектура кубитов включает в себя петли из сверхпроводящего металла, для работы которых требуется чрезвычайно низкая температура — около 20 милликельвинов.

В последние пару лет гонка создания квантовых компьютеров среди технологических гигантов стала довольно интересной. В ноябре 2017 года ученые IBM заявили, что разработали прототип квантового чипа на 50 кубитов. В том же году Google рассказала о своих целях по созданию сверхпроводящего квантового чипа на 49 кубитов. Но пройдет еще долгий путь, прежде чем они создадут полномасштабную квантовую машину. Дорожная карта Intel предполагает, что они смогут создать систему с 1000 кубитами в течение 5–7 лет.

Читайте:10+ самых интересных фактов о квантовых компьютерах

Intel также вкладывает большие средства в исследование спиновых кубитов в кремнии. Поскольку они намного меньше сверхпроводящих кубитов, их можно масштабировать. По сути, спиновые кубиты напоминают одноэлектронный транзистор, аналогичный традиционным транзисторам, который можно изготовить с помощью аналогичных технологий. На данный момент Intel разработала технологию изготовления спиновых кубитов по 300-миллиметровому техпроцессу.

Ни нейроморфные, ни квантовые вычисления не заменят компьютеры общего назначения, но предполагается, что они улучшат их.