Гигантский, супербыстрый AI-чип будет использоваться для разработки лекарств от рака

Гигантский, супербыстрый AI-чип будет использоваться для разработки лекарств от рака

28 Nov 2019
65
Прослушать

За последние несколько лет технологии искусственного интеллекта (artificial intelligence, AI) изменили мир компьютерных вычислений. Алгоритмы глубокого обучения позволяют быстро находить закономерности в огромных наборах данных, что ускорило ключевые процессы в научных открытиях. Теперь, наряду с этими усовершенствованиями программного обеспечения, на горизонте также стоит аппаратная революция.

Вчера Аргоннская национальная лаборатория (США) объявила, что начала тестировать новый компьютер от стартапа Cerebras, который обещает ускорить подготовку алгоритмов глубокого обучения на несколько порядков. Компьютер, на котором установлен самый большой в мире чип, является частью нового поколения специализированного оборудования для искусственного интеллекта, которое только сейчас вводится в эксплуатацию.

В настоящее время наиболее распространенными чипами, используемыми в глубоком обучении, являются отличные параллельные графические процессоры (GPU). До их внедрения в мир искусственного интеллекта они широко использовались для производства игр и графики. По стечению обстоятельств те же самые характеристики делают их также предпочтительным выбором для глубокого обучения.

Но архитектура GPU не оптимизирована для этой задачи. Эти недостатки ограничивают скорость, с которой микросхемы могут работать с алгоритмами глубокого обучения и заставляют их поглощать огромное количество энергии в процессе работы.

В настоящее время ряд компаний старается разработать новые архитектуры микросхем, которые особенно подходят для AI и могут работать до 1000 раз быстрее, чем GPU, причем с гораздо меньшим энергопотреблением. Кроме Cerebras здесь работают такие компании, как Graphcore, SambaNova и Groq, а также такие технологические гиганты, как Intel и Nvidia.

Такой чип AI должен отвечать нескольким критериям. Как минимум, при работе с лабораторными моделями искусственного интеллекта разного типа он должен быть в 10 или 100 раз быстрее, чем универсальные процессоры. Чип также должен быть надежным и простым в использовании.

Новый чип Cerebras удовлетворяет этим требованиям. Благодаря его размеру, а он больше iPad и имеет 1,2 триллиона транзисторов для выполнения расчетов, нет необходимости подключать несколько процессоров меньшего размера, что может замедлить процесс обучения модели. При тестировании время обучения моделей уже сократилось с нескольких недель до нескольких часов. Как говорят разработчики устройства:

Мы хотим иметь возможность обучать компьютерные модели достаточно быстро, чтобы ученый, проводящий обучение, все еще помнил, что это был за вопрос, когда они начали.

Система Cerebras значительно ускорит разработку и внедрение моделей онкологических препаратов, которая может включать обучение модели сотни тысяч раз, а затем использовать ее еще миллиарды раз, чтобы сделать прогноз по каждому препарату-кандидату.

Новый чип может также ускорить лабораторные исследования по другим темам, таким как, например, разработка новых материалов для батарей и лечение травматических повреждений головного мозга. Первая работа будет включать разработку AI-моделей для прогнозирования свойств миллионов молекулярных комбинаций с целью поиска альтернатив литий-ионной химии. Последнее предполагает разработку модели для прогнозирования наилучших вариантов лечения. Это удивительно сложная задача, так как она требует очень быстрой обработки очень многих типов изображений мозга, данных, биомаркеров, текста.