Чипы разума

В России создана энергоэффективная нейросеть
28.11.2019
Александр Буланов

С помощью искусственного интеллекта можно будет снизить потребление электричества и увеличить быстродействие мобильных устройств

Российские ученые нашли способ снизить энергопотребление мобильных устройств (телефонов, планшетов и т.д.), повысить их производительность и избавить от излишнего нагрева. В основе разработки - искусственный нейрон, который будет использовать наиболее простые математические вычисления. Предполагается, что производство процессоров, функционирующих по такой технологии, будет запущено через пять лет. Их проектирование ведется в рамках концепции зеленого искусственного интеллекта, реализация которой позволит снизить вредные выбросы в атмосферу.

Всё сложится

Активное внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ) приводит к постоянному увеличению мощности процессоров, работа которых требует значительных затрат энергии. Таким образом, прогресс в данной области имеет и отрицательную сторону, заставляя человечество сжигать большее количество углеводородного топлива, с помощью которого в мире вырабатывается львиная доля электричества. В конечном итоге это ведет к загрязнению атмосферы вредными выбросами. Но нельзя не учитывать и того, что активное выделение тепла мощными электронными системами становится серьезным барьером для их дальнейшего совершенствования.

Однако ученые не считают это поводом, чтобы остановить развитие, и стараются найти способы радикального увеличения энергоэффективности нейросетевых технологий. Один из интересных подходов к решению задачи в рамках концепции зеленого искусственного интеллекта недавно предложил коллектив российских ученых из Института проблем передачи информации им. А.А. Харкевича РАН и Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» РАН.

- Упростить анализ информации можно путем замены стандартной модели искусственного нейрона, использующего в процессе обработки информации умножение, морфологическим биполярным нейроном, деятельность которого основана на более простой операции сложения (то есть переходом от классической к тропической алгебре), - рассказал руководитель лаборатории зрительных систем Института проблем передачи информации РАН Дмитрий Николаев. - Использование нейрона данного типа требует меньшего количества транзисторов. Благодаря этому его энергопотребление при выполнении аналогичных задач будет значительно ниже.

Однако, прежде чем внедрить данное решение, ученым необходимо, во-первых, написать оригинальные алгоритмы обучения нейросетей, а во-вторых, создать электронные элементы, оптимизированные под работу с новой системой ИИ.

- Если с первой задачей мы практически справились, то ко второй - созданию специальных процессоров - нам только предстоит приступить. Поэтому тестирование наших нейросетей мы пока будем проводить на стандартной технике, - пояснил Дмитрий Николаев.

По словам ученого, испытания будут завершены через год. Специалисты надеются получить небольшое превосходство над существующими системами ИИ по показателям экономичности и скорости работы.

Выйти из облака

Развить успех технологии должны помочь новые сопроцессоры типа Neural Processing Unit (ИИ-ускорители). По словам экспертов, они только начинают внедряться в мобильные устройства, для того чтобы смартфоны и планшеты могли самостоятельно работать с нейросетями - без задействования облачного сервиса, через который сейчас проходят вычисления.

- Внедрение технологии позволит в разы снизить энергопотребление, которое необходимо выделять на функционирование нейросетей, - считает заведующий лабораторией «Взаимодействие человека и компьютера» ИСА РАН, генеральный директор компании Smart Engines Владимир Арлазаров. - В результате это уменьшит экологические риски, связанные с появлением ресурсоемких проектов в области интернета вещей и систем видеоаналитики. Кроме того, перенос нагрузки по работе с нейросетями с облачных сервисов на отдельные устройства позволит увеличить их быстродействие там, где оно критически важно.

По мнению Владимира Арлазарова, главным образом это касается обработки информации об окружающей обстановке систем управления дронами и беспилотными автомобилями. Связано это с тем, что им необходимо принимать быстрые самостоятельные решения при движении на большой скорости.

Предложенная учеными концепция уже нашла поддержку среди профессионалов на международной научной конференции ICMV в Амстердаме. Однако не все эксперты видят в ней экологические перспективы.

- Вряд ли уменьшение энергопотребления компьютеров и мобильных устройств может внести значительный вклад в снижение выбросов в атмосферу на фоне того вреда, которую ей наносят промышленность и автомобили, - отметил профессор кафедры кибернетики НИЯУ МИФИ Алексей Самсонович. - Хотя разработка более энергоэффективных микрочипов должна снизить выделение тепла, которое является одним из главных ограничений для повышения вычислительной мощности устройств. В результате их быстродействие и экономичность могут существенно вырасти.

Также отраслевые специалисты оценили сложность задачи по созданию электронных систем для новой технологии.

- Выжать еще больше производительности из существующих нейросетей действительно тяжело, что делает поиск новых алгоритмов вычислений одной из наиболее актуальных задач, с решением которой нам могут помочь математики, - полагает генеральный директор компании «Нейросети Ашманова» Станислав Ашманов. - Если появится новая математика для нейронных сетей, эффективность которой будет доказана хотя бы в симуляторах чипов, то создать специализированный процессор с этими алгоритмами будет несложно. Разумеется, если речь не идет об использовании каких-то нестандартных или неизученных на данный момент физических принципов.

Инновационный вариант процессора (под новый тип нейросетей) ученые планируют создать в кооперации с Научно-исследовательским институтом системных исследований РАН и компанией МЦСТ (разработчик суперкомпьютера «Эльбрус»), которые имеют компетенции в области разработки микроэлектроники. Предполагается, что это произойдет в течение ближайших пяти лет.

Источник: Известия

Читайте другие наши материалы