सबसे तेज सुपर कंप्यूटर दुनिया में रिकॉर्ड तोड़ दिया कृत्रिम बुद्धि के

अमेरिका के पश्चिमी तट की सबसे मूल्यवान कंपनी में दुनिया बनाने के लिए कोशिश कर कृत्रिम बुद्धि होशियार है । गूगल और Facebook अपनी बड़ाई का उपयोग कर प्रयोगों अरबों की तस्वीरें और हजारों के उच्च प्रदर्शन प्रोसेसर. लेकिन पिछले साल के अंत में, इस परियोजना के पूर्वी भाग में टेनेसी चुपचाप पार कर गया है के पैमाने पर किसी भी कंपनी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रयोगशाला है । और वह था के नियंत्रण के तहत अमेरिकी सरकार.

सरकार सुपर कंप्यूटर अमेरिका रिकॉर्ड टूट जाता है

में रिकॉर्ड परियोजना शामिल दुनिया के सबसे शक्तिशाली सुपर कंप्यूटर, शिखर सम्मेलन में स्थित राष्ट्रीय की प्रयोगशाला ओक रिज. इस मशीन, लिया, ताज पिछले साल जून में, हमें लौटने शीर्षक पांच साल बाद, जब सूची में नेतृत्व में किया गया था चीन. में परियोजना के ढांचे जलवायु अनुसंधान विशाल कंप्यूटर पर चल रहा है, मशीन सीखने, जो प्रवाहित तेजी से कभी पहले से.

इस शिखर सम्मेलन के एक क्षेत्र को कवर, बराबर करने के लिए दो टेनिस कोर्ट, इस परियोजना में शामिल, 27,000 से अधिक उच्च अंत ग्राफिक्स प्रोसेसर है । वह उनकी शक्ति के लिए सीखने एल्गोरिदम गहरी सीखने, एक ही तकनीक है कि underlies उन्नत कृत्रिम खुफिया है । की प्रक्रिया में गहरी सीखने एल्गोरिदम व्यायाम प्रदर्शन की गति से एक अरब अरब प्रति सेकंड आपरेशनों में जाना जाता है, सुपरकंप्यूटिंग हलकों के रूप में ecaflip.

"इससे पहले, गहरी सीखने कभी नहीं पहुँच गया है इस प्रदर्शन के स्तर कहते हैं," प्रभात, अनुसंधान समूह के प्रमुख राष्ट्रीय वैज्ञानिक कंप्यूटिंग सेंटर के ऊर्जा अनुसंधान पर राष्ट्रीय प्रयोगशाला की ओर से लॉरेंस बर्कले. उनके समूह के साथ सहयोग किया, शोधकर्ताओं के मुख्यालय में "शिखर सम्मेलन", राष्ट्रीय की प्रयोगशाला ओक रिज.

के रूप में आप अनुमान लगा सकते हैं, प्रशिक्षण ऐ दुनिया के सबसे शक्तिशाली कंप्यूटर पर ध्यान केंद्रित किया गया एक सबसे बड़ी समस्याओं में विश्व जलवायु परिवर्तन. तकनीकी कंपनियों को प्रशिक्षित करने के लिए एल्गोरिदम चेहरों को पहचान या यातायात संकेत; सरकार वैज्ञानिकों को प्रशिक्षित किया गया है की पहचान करने के लिए मौसम की स्थिति की तरह चक्रवात द्वारा जलवायु मॉडल है, जो सेक एक सदी की भविष्यवाणियों के लिए पृथ्वी के वायुमंडल में तीन घंटे । (यह स्पष्ट नहीं है, तथापि, कितना ऊर्जा का अनुरोध किया है परियोजना और कितना कार्बन जारी किया गया था, हवा में, इस प्रक्रिया में).

इस शिखर सम्मेलन के प्रयोग के मामलों के भविष्य के लिए कृत्रिम बुद्धि और जलवायु. परियोजना के वैज्ञानिक क्षमता के अनुकूलन की गहरी सीखने के लिए सुपर कंप्यूटर, जो परंपरागत रूप से अनुकरण भौतिक और रासायनिक प्रक्रियाओं, इस तरह के रूप में परमाणु विस्फोट, ब्लैक होल, या नई सामग्री है । यह भी पता चलता है कि मशीन सीखने से फायदा हो सकता है और अधिक कम्प्यूटेशनल शक्ति — यदि आप इसे पा सकते हैं — प्रदान करते हैं और भविष्य में सफलताओं.

"हमें पता नहीं था कि इस में किया जा सकता है इस पैमाने पर इससे पहले कि आप यह कहते हैं," रजत मोंगा, इंजीनियरिंग निदेशक, गूगल के लिए. वह और अन्य "goglova" की मदद की परियोजना के लिए अनुकूल है, सॉफ्टवेयर मशीन सीखने ... बदलेगी देश खुला स्रोत कंपनी के लिए बड़े पैमाने पर शिखर सम्मेलन है.

के अधिकांश पर काम स्केलिंग गहरी सीखने में आयोजित किया गया डेटा केन्द्रों के इंटरनेट कंपनियों है, जहां सर्वर पर एक साथ काम की समस्याओं, उन्हें अलग है, क्योंकि यह अपेक्षाकृत स्थित है, अलगाव में नहीं जुड़ा हुआ है में एक विशाल कंप्यूटर है । एक ही सुपर कंप्यूटर की तरह शिखर सम्मेलन है, एक अलग संरचना के साथ विशेष उच्च गति कनेक्शन को जोड़ता है कि उन्हें हजारों करने के लिए प्रोसेसर की एक एकल प्रणाली में काम कर सकते हैं जो एक इकाई के रूप में. हाल ही में जब तक अपेक्षाकृत कम किया गया है पर काम ज्यादा अनुकूल ढालने मशीन सीखने के साथ काम करने के लिए इस तरह के हार्डवेयर.

मोंगा ने कहा कि काम के अनुकूलन पर ... बदलेगी देश के लिए गुंजाइश के शिखर सम्मेलन में भी योगदान होगा के प्रयासों के लिए गूगल का विस्तार करने के लिए अपने आंतरिक कृत्रिम खुफिया प्रणाली. Nvidia के इंजीनियरों ने भी भाग लिया है इस परियोजना में, यकीन है कि हजारों की दसियों के Nvidia में इस मशीन सुचारू रूप से चल रहा है.

करने के लिए तरीके खोजने का उपयोग करें और अधिक कंप्यूटिंग शक्ति के लिए एल्गोरिदम, गहरी सीखने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाई वर्तमान में प्रौद्योगिकी के विकास. एक ही प्रौद्योगिकी है, जो का उपयोग करता है के लिए सिरी आवाज मान्यता और Waymo कारों को पढ़ने के लिए सड़क के संकेत, उपयोगी किया गया है 2012 में, जब वैज्ञानिकों ने यह अनुकूलित करने के लिए काम पर Nvidia.

में विश्लेषण, प्रकाशित पिछले साल मई में, वैज्ञानिकों से OpenAI, एक अनुसंधान संस्थान में सैन फ्रांसिस्को, द्वारा स्थापित किया एलोन मस्क, अनुमान लगाया गया है कि राशि के कंप्यूटिंग शक्ति में सबसे बड़ा सार्वजनिक प्रयोगों के साथ मशीन सीखने डबल्स मोटे तौर पर हर महीने 3.43 2012 के बाद से; इस का मतलब है एक 11 गुना वृद्धि वर्ष के लिए. इस प्रगति में मदद मिली बीओटी से वर्णमाला में जीतने के लिए एक जटिल बोर्ड और वीडियो गेम, और भी करने के लिए योगदान एक महत्वपूर्ण वृद्धि की सटीकता में गूगल अनुवादक.

गूगल और अन्य कंपनियों को वर्तमान में कर रहे हैं विकास के नए प्रकार के सर्किट के लिए अनुकूलित ऐ जारी रखने के लिए इस प्रवृत्ति है. गूगल राज्यों है कि "फली" के साथ बारीकी से स्थान दिया गया है के हजारों अपने चिप्स ऐ — tensor दोहराया प्रोसेसर, या TPU — प्रदान कर सकते हैं 100 petaflops की कंप्यूटिंग शक्ति है कि एक दसवीं की गति से पहुँच शिखर सम्मेलन.

इस शिखर सम्मेलन में परियोजना के योगदान के लिए विज्ञान के जलवायु से पता चलता है कि कैसे ऐ के बड़े पैमाने पर सुधार कर सकते हैं के बारे में हमारी समझ भविष्य में मौसम की स्थिति. जब शोधकर्ताओं उत्पन्न सौ साल तो मौसम की भविष्यवाणी को पढ़ने, प्राप्त पूर्वानुमान चुनौतीपूर्ण हो जाता है."कल्पना कीजिए कि आप एक फिल्म है कि यूट्यूब पर 100 साल पुराना है. वहाँ कोई रास्ता नहीं है खोजने के लिए सभी बिल्लियों और कुत्तों में इस फिल्म को हाथ से कहते हैं," प्रभात. करने के लिए आमतौर पर इस प्रक्रिया को स्वचालित है, सॉफ्टवेयर का इस्तेमाल किया जाता है, लेकिन यह सही नहीं है । परिणाम के "शिखर सम्मेलन" से पता चला है कि मशीन सीखने और बेहतर कर सकते हैं, जो मदद करनी चाहिए की भविष्यवाणी में तूफान के प्रभावों जैसे बाढ़.

के अनुसार माइकल प्रिचार्ड, प्रोफेसर, कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, Irvine, गहरी चलाने सीखने पर सुपर कंप्यूटर है एक अपेक्षाकृत नए विचार पर दिखाई दिया है कि एक सुविधाजनक समय के लिए शोधकर्ताओं की जलवायु है । मंदी में सुधार के CPUs के लिए नेतृत्व किया है तथ्य यह है कि इंजीनियरों के लिए शुरू किया से लैस सुपर कंप्यूटर की बढ़ती संख्या ग्राफिक्स चिप्स है कि उत्पादकता अधिक बढ़ी है तेजी से. "समय आ गया है जब आप कर सकते हैं अब कोई वृद्धि कंप्यूटिंग शक्ति में हमेशा की तरह," कहते हैं प्रिचार्ड.

इस पारी में बनाया गया है, पारंपरिक सिमुलेशन एक ठहराव के लिए, और इसलिए था करने के लिए अनुकूल है । यह भी के लिए दरवाजे खोलता है की शक्ति का दोहन गहरी सीखने की है कि स्वाभाविक रूप से है के लिए उपयुक्त ग्राफिक्स चिप्स. हो सकता है कि हम मिल जाएगा एक स्पष्ट विचार के भविष्य के बारे में हमारी जलवायु में.

और कैसे होगा उपयोग इस तरह के एक सुपर कंप्यूटर आपको? हमें बताओ ।