Le superordinateur le plus rapide du monde a battu le record de l'intelligence artificielle

Sur la côte ouest de l'Amérique est la plus précieuse de l'entreprise dans le monde en essayant de faire de l'intelligence artificielle la plus sage. Google et Facebook se vantent des expériences en utilisant des milliards de photos et des milliers de processeurs haute performance. Mais à la fin de l'année dernière, un projet dans l'est du Tennessee imperceptiblement est dépassé par l'ampleur de toute entreprise de laboratoire d'intelligence artificielle. Et il a été géré par le gouvernement des états-UNIS.

Gouvernemental supercalculateur des états-UNIS bat des records

Record de projet a participé le plus puissant dans le monde supercalculateur Summit, situé dans le laboratoire National d'oak Ridge. Cette machine a reçu la couronne en juin de l'année dernière, la restitution des états-UNIS le titre de cinq ans plus tard, lorsque la liste a dirigé la Chine. Dans le cadre d'un projet de recherche sur le climat géant de l'informatique a lancé sur les machines de la formation qui s'est déroulée plus rapidement que jamais auparavant.

«le Sommet», occupe une superficie équivalente à deux courts de tennis, est engagé dans ce projet, plus de 27 000 puissants processeurs graphiques. Il a utilisé leur puissance pour l'apprentissage des algorithmes d'apprentissage profond, cette même technologie qui est à la base avancée de l'intelligence artificielle. Dans un profond processus de formation des algorithmes effectuent des exercices avec la vitesse d'un milliard de milliards d'opérations par seconde, connue dans le superordinateur de cercles comme экзафлоп.

«Précédemment profonde de la formation n'a jamais atteint un tel niveau de performance», dit Prabhat, le chef de l'équipe de recherche de l'institut National de centre de calcul recherche sur l'énergie dans le laboratoire National nom du Lawrence Berkeley. Son groupe a collaboré avec des chercheurs au siège de «Sommet», le laboratoire National d'oak Ridge.

Comme vous pouvez le deviner, la formation de l'IA qui est le plus puissant dans le monde de l'ordinateur a mis l'accent sur l'un des plus grands problèmes dans le monde — les changements climatiques. Les sociétés technologiques forment les algorithmes de reconnaissance d'un visage ou des panneaux de signalisation, institutions gouvernementales, les scientifiques ont formé leur reconnaître les conditions météorologiques comme les cyclones de modèles climatiques qui influencent centenaires des prévisions de l'atmosphère de la Terre à trois heures. (Il est incompréhensible, il est vrai, combien d'énergie a un projet et comme beaucoup de carbone ont été émises dans l'air dans ce processus).

L'Expérience Summit est important pour l'avenir de l'intelligence artificielle et de la climatologie. Le projet démontre un potentiel scientifique de l'adaptation d'un apprentissage en profondeur à la performance de superinformatique, qui, traditionnellement, le modèle physique et la chimie des processus, tels que les explosions nucléaires, les trous noirs ou de nouveaux matériaux. Cela montre aussi que l'apprentissage peut bénéficier de plus de puissance de calcul — si vous serez en mesure de trouver et de fournir des percées dans l'avenir.

«Nous ne savions pas que vous pouvez le faire à cette échelle, jusqu'à ce que n'ont pas fait cela», dit Rajat Monga, le directeur technique de Google. Lui et les autres «гугловцы» ont aidé le projet en adaptant le logiciel d'apprentissage TensorFlow open source de la société pour le géant de l'ampleur Summit.

La plupart des travaux de l'échelonnement en profondeur de la formation dispensée dans les centres de données des entreprises de l'internet, où les serveurs fonctionnent ensemble sur les problèmes, en les séparant, parce que situés par rapport à разобщенно, et ne sont pas liés à un géant de l'informatique. Les supercalculateurs même genre de Summit ont une architecture différente avec des haut débit des connexions entre des milliers de processeurs dans un système qui peut fonctionner comme une seule unité. Jusqu'à récemment réalisés relativement peu de travaux sur l'adaptation de l'apprentissage machine pour le travail avec ce type de matériel.

Monga dit que le travail d'adaptation TensorFlow à l'ampleur Summit sera également de promouvoir les efforts de Google pour étendre les systèmes d'intelligence artificielle. Les ingénieurs de Nvidia a également prenaient part à ce projet, en s'assurant que des dizaines de milliers de processeurs graphiques Nvidia dans cette machine fonctionnent correctement.

La Recherche des moyens pour utiliser la puissance de calcul dans les algorithmes d'apprentissage profond a joué un rôle important dans le développement actuel de la technologie. De la même technologie qu'utilise Siri pour la reconnaissance de la voix et des voitures Waymo pour la lecture des panneaux de signalisation, est devenu utile en 2012, lorsque les scientifiques adapté pour fonctionner sur les processeurs graphiques Nvidia.

Dans l'analyse, publiée en mai de l'année dernière, des scientifiques de OpenAI, un institut de recherche à San Francisco, fondée Илоном Masky, a calculé que la quantité de puissance de calcul dans le plus grand public des expériences avec des machines, la formation de double environ tous les 3,43 mois à partir de 2012; cela signifierait 11 fois plus en un an. Une telle progression a aidé le bot de l'Alphabet vaincre les champions de bureau sophistiqué et les jeux vidéo, a également contribué à l'augmentation significative de la précision du traducteur de Google.

Google et d'autres entreprises à l'heure actuelle créent de nouveaux types de puces, adaptées de l'IA, pour poursuivre cette tendance. Google déclare que les «gousses», est étroitement situés à des milliers de ses puces IA — doublé тензорные processeurs, ou de TPU peuvent offrir des 100 pétaflops de puissance de calcul, ce qui représente un dixième de la vitesse atteint Summit.

La Contribution du projet Summit dans la science du climat montre que l'IA d'un géant de l'échelle peut améliorer notre compréhension des futures conditions climatiques. Lorsque les chercheurs génèrent des siècles les prévisions météorologiques, la lecture reçue de la prévision est difficile.«Imaginez que vous avez un film sur YouTube, qui va de 100 ans. Il n'y a aucune possibilité de trouver tous les chats et les chiens dans ce film à la main», dit Prabhat. Habituellement, pour automatiser le processus utilisé par le logiciel, mais il n'est pas tout à fait. Les résultats du «Sommet» ont montré que l'apprentissage peut faire beaucoup mieux, ce qui devrait permettre de prédire les effets comme les inondations.

Selon Michael Причарда, professeur à l'université de Californie à Irvine, le lancement d'un apprentissage en profondeur sur des superordinateurs est relativement nouvelle idée qui est apparue à un moment opportun pour les chercheurs du climat. Le ralentissement de l'amélioration des processeurs traditionnels a conduit au fait que les ingénieurs d'équiper les supercalculateurs un nombre croissant de puces graphiques pour la productivité a augmenté plus stable. «C'est le moment où l'on ne peut plus accumuler de la puissance de calcul de la manière habituelle», dit Pritchard.

Ce changement apporté traditionnel de la simulation dans l'impasse, et donc dû s'adapter. Aussi cela ouvre la porte à l'utilisation de la force profonde de la formation, qui est naturellement adapté pour les puces graphiques. Peut-être, nous aurons une idée plus claire sur l'avenir de notre climat.

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