Opublikowany przez Uniwersytet Tsinghua dokument opisuje rozwój procesora przeznaczonego do zaspokajania wysokich wymagań związanych ze sztuczną inteligencją. ACCEL to skrótowiec od angielskich słów “All-analog Chip Combining Electronic and Light Computing”. Jak pokazuje dokumentacja, używany przy właściwej architekturze może osiągać wydajność ponad 3,7 razy lepszą od Nvidii A100. Jest to zarazem przedstawiciel wysoce wyspecjalizowanych układów, które konstruowane są z myślą o konkretnych zastosowaniach.
Co potrafi ACCEL? I czemu tak dobrze?
Chińczycy opublikowali informacje na temat chipu na łamach prestiżowego pisma Nature. Pochwalili się, że ACCEL może wykonać 4600 tera-operacji na sekundę (1 tera to bilion), czym przebija wspomniany chip A100, mogący pochwalić się wykonywaniem “jedynie” 1248 tera-operacji na sekundę. Wydajność energetyczna chińskiego wynalazku to 74,8 peta-operacji na 1 wat.
Oczywiście szybkość jest kluczowa przy przetwarzaniu danych, ale oprócz niej równie istotną rzeczą jest dokładność. Sztuczna inteligencja musi spełniać swoje zadanie na wielu obszarach, zaczynając od zastosowań smart home, kończąc na wearables. W każdym przypadku istotne jest prawidłowe interpretowanie przez nią danych pozyskiwanych z różnego rodzaju sensorów, w tym obrazów z kamer wideo i innych obiektywów. Naukowcy z Tsinghua chwalą się, że testowali ACCEL przy użyciu Fashion-MNIST (jest to duża, ogólnodostępna baza danych obrazów mody, powszechnie używana do szkolenia i testowania różnych systemów uczenia maszynowego) oraz materiałów wideo. W obu przypadkach SI mogła pochwalić się wysoką rozpoznawalnością prezentowanych obrazów – od 85,5% do 92,6%.
Czytaj też: Sztuczna inteligencja będzie kontrolowała elektrownie atomowe. Kontrowersyjny pomysł wzbudza wiele emocji
Architektura ACCEL operuje poprzez analogowe dyfrakcyjne optyczne z wykorzystaniem analogowej elektroniki obliczeniowej. Jest ona skalowalna, nielinearna oraz elastyczna. Dzięki temu jest skuteczniejsza od innych, jak interferometry Mach–Zehnder czy dyfrakcyjne DNN (Deep Neural Networks). Porównując ACCEL do A100 – chip Nvidii jest w pełni cyfrowy, co oznacza, że operacje są oparte całkowicie na ciągłym przepływie elektronów (i produkują przy okazji ciepło).
System fotoniczny opiera się na nieelektrycznych sposobach transferowania, dekodowania i zmieniania informacji. Główną rolę pełni w nim pulsowanie lasera o specyficznej długości fali, który zmienia dane wizualne na światło. W efekcie wymaga mniejszych ilości energii, w związku z czym nie emituje ciepła. Dlatego też takie właśnie rozwiązania mają być używane w komputerach kwantowych i chętnie sięga się po nie w instalacjach HPC (High-Performance Computing).
Dai Qionghai, jeden z inżynierów pracujących nad architekturą ACCEL, powiedział, że oprócz rozwiązań stricte technologicznych równie istotne jest jej wykorzystanie praktyczne, a więc stworzenie urządzeń, które będą mogły korzystać z tego nowatorskiego rozwiązania. A ja dodam, ze do prac nad rozwojem krajowej wersji chipów dla SI przyczyniły się m.in. sankcje nałożone na Chiny przez USA, które obejmują m.in. zakaz sprzedaży chipów A100. No cóż – potrzeba matką wynalazku, a jak będzie w praktyce, czas pokaże.
