«Мы со всех сторон слышим, что современное железо сдерживает разработчиков», — говорит Найджел Тун, сооснователь Grapcore, компании, которая занимается разработкой нового чипа, способного ускорить распространение ресурсоемких приложений ИИ.

При помощи облачных вычислений и огромных наборов данных некоторые сети способны работать достаточно эффективно. Но более мощным системам сложно осуществлять быстрые расчеты, если им приходится использовать последовательные процессоры. Другими словами, время ожидания увеличивается. Если простые высказывания еще можно обработать на нынешних компьютерах, то понять контекст естественной речи — уже сложнее. «Вычисления, которые требуются для того, чтобы научиться чему-либо на основании данных, сильно отличаются от традиционных процессов. Это совершенно другой тип нагрузки», — продолжает Тун.

Временные меры — вроде размещения процессоров в облаке для распределения нагрузки и использование графических процессоров — не успевают за быстрым развитием ИИ. Google, Amazon и Apple уже работают над аппаратным решением этой проблемы, а за ними и венчурные капиталисты решили вкладывать в еще недавно немодные стартапы, разрабатывающие аппаратное обеспечение, пишет Wired UK.

В 2016 Тун вместе со своим партнером Саймоном Ноулзом задумались о распределении вычислительной нагрузки в совершенно ином ключе и решили создать другой тип процессора. Изначально процессоры решают задачи, собирая блоки данных, а затем последовательно запуская логические операции. Системы ИИ требуют параллельной обработки громадных объемов данных. Этот процесс называется вычислением на графах и характеризуется работой с узлами и сетями.

Новый чип Graphcore, интеллектуальный блок обработки данных, объединяет графовые вычисления с массивными параллельными вычислениями с плавающей запятой. В нем более 1000 процессоров, которые обмениваются друг с другом нагрузкой.

Архитектура железа достаточно простая и прямолинейная, говорит Тун. Вся суть в том, как отдельные процессоры на чипе общаются друг с другом и внешней памятью под управлением Poplar, программы, разработанной Graphcore.

Poplar эффективнее перемещает данные по чипу, то есть меньше вычислительных мощностей расходуется зря. Тем самым производительность значительно повышается — по сравнению с наиболее мощными из современных графических процессоров, чип Graphcore обрабатывает алгоритмы ИИ в 10 раз быстрее. Эта архитектура «откроет людям новые возможности и даст им доступ к новым приложениям», — убежден Тун.

В конце мая Qualcomm представила новый чип Snapdragon 710, который даст возможность более широкому кругу пользователей смартфонов приобщиться к искусственному интеллекту.