КОНЕЦ ЦИФРОВОЙ ТИРАНИИ: ПОЧЕМУ БУДУЩЕЕ ЗА АНАЛОГОВЫМ СТАНДАРТОМ
Большинство из нас редко задумывается об этом, но каждый раз, когда мы включаем наши смартфоны или компьютеры, мы даём нашим машинам свести любое данное нами задание к сериям нулей и единиц. Вот почему эти цифры имеют такое значение для нас.
Но, по словам Дуга Баргера, исследователя из «Microsoft Extreme Computing Group», такое положение дел скоро может подойти к концу. Он полагает, что мы приближаемся к началу новой эры, когда нам больше не будет нужна абсолютная цифровая точность. По его словам, эпоха действительно большой информации может быть также и эпохой «чуть-менее-точных-вычислений». Мы можем отказаться от прямолинейности цифр и начать писать программы, которые способны комфортно работать на устройствах, которые могут иногда ошибаться.
На протяжении вот уже почти полувека, компании вроде Intel делали свои микропроцессоры всё быстрее и быстрее, добавляя в них больше транзисторов — а в последнее время всё больше и больше «ядер», которые способны работать параллельно. Но такое регулярное усиление производительности, похоже, скоро подойдёт к концу. Это и неизбежно — части микрочипов становятся настолько мелкими, что дальше их уменьшать уже невозможно.
Текущий технологический процесс Intel, который уже представляет собой фактически произведение искусство, скоро уменьшится до 14 нанометров. Когда транзисторы становятся настолько мелкими, становится невероятно сложно заставлять их работать с абсолютной точностью в состояниях «0» и «1», которые требуются для цифровых вычислений. Это кстати является одной из причин, почему современные чипы настолько сильно нагреваются.
Баргер называет это положение вещей «цифровым налогом». И в течение ближайших десяти лет этот налог станет слишком большим, чтобы производители компьютеров могли продолжать его платить.
«Суть проблемы заключается в том, что в определённой точке этого пути мы дойдём до уровня атомов, этот налог станет слишком высоким. Вы не можете построить стабильный цифровой транзистор из единичного атома», — говорит Баргер.
Но если наша будущая производительность не сможет прирастать за счёт меньших транзисторов, то как мы сможем улучшать нашу технику? Верно — мы можем обратиться к аналоговым решениям.
«Я думаю, это возможность для нас избавиться от тирании этой абстракции из нулей и единиц, которая так хорошо служила нам в течение 50 или 60 лет, и принять аппроксимацию», — говорит Баргер. — Некоторые называют это аналоговостью».
Дуг Баргер работает с профессором Вашингтонского Университета Луи Сезе над созданием абсолютно нового способа программирования. Вместо следования двоичным инструкциям, они разбивают код на части. Некоторые из них – как например, часть программы интернет-банкинга, которая пересылает данные вашего баланса — не терпят никаких ошибок. Другие же части могут допускать некоторые погрешности. Программы Сезе и Баргер отслеживают, как работает приложение, и затем строят его модель на основе нейронной сети, которую они запускают на специальных ускорителях нейронных процессов, которые называются NPU. «Мы используем нейронную сеть, чтобы аппроксимировать те вещи, которые обычно происходят в традиционном процессоре», — рассказывает Сезе. — Что мы хотим сделать — так это использовать нейронные сети для вашего браузера, ваших игр, и для любых других вещей».
Исследователи нацелены создать полные системы — состоящие из процессоров, накопителей, и программного обеспечения — которые использовали бы эти аппроксимированные компьютерные модели. Они полагают, что смогут выполнять их с гораздо меньшим потреблением электричества, чем это делают традиционные системы, что позволит сохранить деньги на энергии и охлаждении. Они разработали свой первый NPU с помощью программируемых чипов, но сейчас создают их на аналоговых схемах, которые работают быстрее и используют гораздо меньше энергии, чем их цифровые эквиваленты.
Такой подход допускает некоторые небольшие ошибки, так что он работает не для всех программных моделей. Вы не захотите, например, создавать подобным образом калькулятор, но для многих типов программ — к примеру, обработки изображений — он вполне подходит.
Распознавание образов, биоинформатика, сбор данных, крупномасштабное машинное обучение, распознавание речи — все эти программы могут работать на аналоговой модели, говорит Баргер. «Мы делаем невероятное количество вещей, которые пересекаются с аналоговым миром во многих фундаментальных отношениях».
Баргер и Сезе — не единственные, кто смотрит в аналоговое будущее. В прошлом году агентство DARPA запустило программу UPSIDE, что расшифровывается как «Неконвенциональные методы обработки сигналов для разведывательных данных», нацеленную на решение этих же проблем.
Пройдёт немалое время — возможно 10 или 15 лет — прежде чем описанные Баргером системы получат шанс на использование в реальном мире. Но это вполне может оказаться именно тем способом, которым будет работать следующее поколение компьютеров. «Мы не имеем ни малейшего представления, как далеко мы сможем в этом продвинуться», — говорит Баргер. — Но как только вы соглашаетесь с небольшими ошибками, и освобождаетесь от власти цифровой тирании, вы вновь можете начать пользоваться этими шумными аналоговыми устройствами — и вам не придётся больше платить этот чудовищный налог, чтобы получить гарантированные ноль или единицу».
gearmix.ru/wired.com