Альтернатива GPU для ИИ? Нейроморфный чип справился с математикой суперкомпьютеров

Ученые из Sandia National Laboratories — ядерной лаборатории Министерства энергетики США — показали, что нейроморфный чип Intel Loihi 2 способен решать дифференциальные уравнения в частных производных (PDE) методом конечных элементов. Традиционно эти задачи — основу моделирования погоды, динамики жидкостей и поведения материалов — решали на суперкомпьютерах.

Нейроморфные компьютеры устроены принципиально иначе, чем обычные: они имитируют архитектуру мозга, где вычисления и память объединены в одних и тех же элементах. Считалось, что такие системы подходят только для распознавания образов и ускорения нейросетей. Вычислительные нейробиологи Брэд Тейлман и Брэд Эймоун разработали алгоритм NeuroFEM, который транслирует стандартный метод конечных элементов в импульсную нейронную сеть — и запустили его на 32 чипах Loihi 2. Система продемонстрировала приемлемую точность и почти идеальное масштабирование: при удвоении числа ядер время решения сокращалось вдвое.

По словам авторов, удивляться тут нечему — мозг постоянно решает подобные задачи, просто мы этого не замечаем. «Возьмите любую задачу моторного контроля — удар по теннисному мячу или замах битой по бейсбольному, — говорит Эймоун. — Это вычисления экзафлопсного уровня, и наш мозг выполняет их почти бесплатно». Алгоритм основан на модели моторной коры, предложенной 12 лет назад, — но связь этой модели с дифференциальными уравнениями обнаружили только сейчас.

Пока речь идет о демонстрации принципа: IEEE Spectrum отмечает, что на текущем масштабе энергетическое преимущество перед обычными системами "небольшое", а для реалистичного сравнения нужны более крупные задачи. Но в перспективе ставки высоки. Суперкомпьютеры ядерного комплекса США потребляют огромное количество