仿人脑超级计算机会深度学习:将保护美国核武器

TrueNorth处理器能够复制出相当于1600万个神经元和40亿个突触的神经系统。但它的能耗只有2.5瓦特，仅相当于一块助听器电池。

北京时间4月1日消息,美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室(LLNL)和IBM公司近日公布了一款最新深度学习超级电脑,或将配备人工智能系统。这将是最接近人脑的计算机产品了。

该计算机以一款名叫IBMTrueNorth的神经突触计算机芯片为基础,能够复制出相当于1600万个神经元和40亿个突触的神经系统。但它的能耗只有2.5瓦特,仅相当于一块助听器电池。

这款IBM仿神经系统采用了类似大脑神经元网络的设计,能够完成复杂的认知行为任务,如识别图案、整合多种感官处理等,且远高于传统芯片的效率。

新系统将被用来提高计算机的运算能力,这对美国国家核安全局在网络安全、核武器储备和防扩散管理等方面的任务具有十分重要的意义。

NASA高级模拟与运算项目(ASC)将对机器学习应用、深度学习算法和体系结构进行评估,并开展通用计算可行性的研究。

该项目是国家核安全局储备管理项目的奠基石,力图在不进行地下测试的情况下,保证美国核威慑力量的安全和稳定。

仿神经运算为我们创造了令人激动的新机会,这正是我们国家安全任务的核心高性能运算和模拟技术的未来发展方向。劳伦斯利弗莫尔国家实验室数据科学的副主任吉姆布雷斯(JimBrase)说道。

仿神经计算机的潜在能力,以及它可以实现的机器智能,将改变我们研究科学的方式。

该技术与过去70年间的主流计算机设计之间存在根本性的不同,并将对下一代超级计算机的研发做出有力的补充。下一代超级计算机的运行速度将比目前最先进的petaflop系统(每秒千万亿次浮点运算)快50倍。

就像人脑一样,神经突触系统所需的电量和体积都将大大减少。

这些模拟人脑的处理器耗能很少,正反映出了当今工业的发展趋势,也是在将来研发超级计算机的过程中降低所有组件耗能的一种富有创造力的方式。劳伦斯利弗莫尔国家实验室的武器模拟与运算项目主管迈克尔麦考伊(MichelMcCoy)说道。

这一先进的运算平台的出现具有里程碑的意义,代表着我们进入了认知运算的新时代。IBM仿人脑计算机研发中心的首席科学家达曼德拉莫德哈(DharmendraModha)表示,我们很重视与国家实验室间的合作关系。事实上,在设计与制造之前,我们用劳伦斯利弗莫尔国家实验室的红杉超级计算机(Sequoiasuperputer)对IBM的TrueNorth处理器进行了模拟。

本次合作将进一步推动仿人脑运算技术的发展,让未来的计算机系统具有前所未有的运算能力和吞吐量,将投资、运行和编程成本降到最低,让我们的国家始终走在科技前沿。

一台TrueNorth处理器包含54亿个晶体管,它们连接在一起之后,能够创造出100万个数字神经元,并通过2.56亿个电子突触实现互相交流。