Задава се ерата на екзафлоповите компютри

Summit заема площ, еквивалентна на два тенис корта, и има повече от 27 000 мощни графични процесора (снимка: Nvidia)

По западното американско крайбрежие най-ценните компании в света се надпреварват постоянно, за да направят изкуствения интелект още и още по-умен. Google и Facebook експериментират със суперкомпютри, които боравят с милиарди снимки, благодарение на хиляди мощни процесори. Но в края на миналата година един проект в източната част на Тенеси тихо надскочи всички познати достижения на изчислителната мощ и изкуствения интелект.

Най-мощният суперкомпютър в света се намира в „Национална лаборатория Оук Ридж“ и се казва Summit. Машината, разработвана от IBM, спечели лидерството като част от проект за изследване в областта на климата, при което гигантският компютър проведе експеримент за машинно обучение, който бе изпълнен по-бързо от всякога.

Милиард операции в секунда

Summit заема площ, еквивалентна на два тенис корта. Има повече от 27 000 мощни графични процесора. Той използва способността си да „тренира“ по алгоритми за самообучение – технологията, за която се счита, че тласка напред развитието на изкуствения интелект . Машината е „сдъвквала“ задачата си с темпо от милиард милиарда операции в секунда – скорост, известна в суперкомпютърните кръгове като „екзафлоп“.

„Дълбокото учене никога преди не е достигало до такива нива на производителност“, казва пред Wired Прабхат, който ръководи изследователска група в Националния център за научни изследвания в областта на енергийните изследвания при американската национална лаборатория „Лорънс Бъркли“ (този човек има само едно име). Неговата група е работила заедно с изследователите в базата на Summit.

А каква е била задачата на супермашината? Проектът е съсредоточен върху един от най-големите проблеми на света: изменението на климата. Учените са обучили суперкомпютъра да разпознава и открива метеорологични модели – като например циклони – сред колосалните обеми резултати от климатични симулации, равняващи се на един век метеорологични прогнози времето на Земята.

Държавна помощ

„Докато не направихме това, не знаехме, че е възможно да постигне в този мащаб,“ казва Раджат Монга, директор по инженеринг в Google. Той и други служители на компанията са участвали в проекта, адаптирайки софтуера за машинно самообучение TensorFlow за колосалния мащаб на Summit.

Повечето разработки с мащабни проекти за дълбоко самообучение се осъществяват в центровете за данни на интернет компаниите. Техните сървъри работят заедно по задачи, като ги раздробяват на части, защото са свързани относително свободно, а не в един гигантски компютър.

Суперкомпютри като Summit обаче имат различна архитектура. Те са изградени чрез специализирани високоскоростни връзки, свързващи хиляди процесори в единна система, която може да работи като едно цяло.

Монга казва, че работата по адаптирането на TensorFlow с мащаба на Summit ще даде ново знание на инженерите на Google, свързано с усилията й да разгърне своите вътрешни системи на база изкуствен интелект. Инженери от Nvidia също са участвали в проекта със суперкомпютъра, за да гарантират, че десетките хиляди графични процесори на компанията работят гладко с цялостната конфигурация.

Явлението е интересно, като се има предвид, че САЩ е сред най-яростните критици на практиката на Китай да подпомага частните компании в страната. По своята същност обаче начинът, по който инженери на частни американски интернет корпорации участват в мащабни научно-изследователски експерименти, финансирани от правителството, се явява своеобразна субсидия за компаниите.

Навярно не е случайна и една друга подробност от този случай, а именно анонсът, че с постижението на Summit титлата „най-мощен суперкомпютър“ се озовава в ръцете на САЩ, след като 5 години Китай беше на върха на класацията.

Напредък в изчислителната техника

Независимо от това експериментът на Summit има огромно значение за бъдещето и на изкуствения интелект, и на климата. Проектът демонстрира научния потенциал за адаптиране на дълбокото самообучение към суперкомпютрите, които традиционно симулират физически и химически процеси като ядрени експлозии, черни дупки или изцяло нови материали.

Проектът също така показва, че машинното самообучение може да се възползва от нарастващата изчислителна мощност, което обещава възможности за бъдещи научни пробиви.

Намирането на начини да се даде повече изчислителна мощ на алгоритмите за дълбоко самообучение има важна роля за ползата от технологията. В анализ, публикуван миналия май, изследователи от OpenAI – институт в Сан Франциско, съоснован от Илон Мъск – установяват, че количеството изчислителна мощ в най-големите публично оповестени експерименти за машинно обучение се удвоява приблизително на всеки 3,43 месеца от 2012 г. насам, или 11-кратно увеличение всяка година.

Прогнози спасяват човешки животи

За науки като климатологията Summit дава инструменти и възможности, които не са съществували досега. „Представете си, че имате един филм в YouTube, който е дълъг 100 години. Е, няма начин да преброите на ръка всичките котки и кучета, които са били заснети”, казва Прабхат от Лорънс Бъркли.

Резултатите от експеримента на Summit обаче доказват, че сега, със средствата на машинното самообучение, това може да се направи. А това на свой ред означава, че могат да се прогнозират бури, урагани, наводнение и други бедствия – и да се защитават по-добре човешките животи.