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Quelle: IBM
Das amerikanische Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL) will eine Supercomputer-Plattform von IBM kaufen, die an die Energieeffizienz und die Fähigkeiten des menschlichen Gehirns angelehnt sei. Basierend auf dem neurosynaptischen Chip IBM TrueNorth soll die skalierbare Plattform eine Rechenleistung bieten, die der von 16 Millionen Neuronen und vier Milliarden Synapsen entspreche. Die 16 TrueNorth Chips des Systems verbrauchen etwa soviel Energie wie ein Tablet. Das neuronale Netzwerk-Design des IBM Systems soll in der Lage sein, komplexe Aufgaben wie Mustererkennung oder Sensorerfassung wesentlich effizienter zu bewerkstelligen als klassische Computerchips.
Das System soll bei Projekten des Advanced Simulation and Computing Program (ASC) der National Nuclear Security Administration (NNSA) zu Cyber Security zum Einsatz kommen. Schwerpunkte bilden dabei die Erforschung von Anwendungen für Maschinenlernen, Deep Learning (einem Ansatz, bei dem künstliche neuronale Netze zu Ebenen angeordnet werden und jede Ebene immer komplexere Details erkennen kann, ähnlich dem Scharfstellen von Bildern bei einer Fotoaufnahme) Algorithmen und Architekturen sowie allgemeine Machbarkeitsstudien. ASC ist ein wesentlicher Baustein der USA, um die Ausfallsicherheit ihres nuklearen Abschreckungsprogramms zu gewährleisten, ohne unterirdische Atomwaffentests vornehmen zu müssen.
„Neuromorphic Computing eröffnet bahnbrechende Möglichkeiten und deckt sich mit unseren Vorhersagen zum Thema High Performance Computing und entsprechender Simulationen“, sagt Jim Brase, stellvertretender Director for Data Science am LLNL. „Die potentiellen Möglichkeiten von neuromorphen Computern und Maschinenintelligenz verändert die Art und Weise, wie wir zukünftig wissenschaftlich arbeiten werden.“
Der Chip und das neuronale Netzwerk seien eine grundlegende Abkehr vom Systemdesign bisheriger Computer und eine wertvolle Ergänzung für die nächste Generation von Supercomputern, die bis zu 50 Mal schneller als heute Systeme werden arbeiten könnten. „Der geringe Energieverbrauch dieser neuartigen Prozessoren ist genau das, worauf die Industrie gewartet hat und ist gleichzeitig auch ein kreativer Ansatz, den Energieverbrauch aller IT-Komponenten der zukünftigen Exascale Supercomputer zu reduzieren“, ergänzt Michel McCoy, LLNL Program Director for Weapon Simulation and Computing.
Ein einzelner TrueNorth Prozessor besteht aus 5,4 Milliarden Transistoren, die über ein Gitter von einer Million digitaler Neuronen miteinander verbunden sind und mit Hilfe von 256 Millionen elektronischen Synapsen kommunizieren. Der Chip leistet 46 x 10 hoch 9 synaptische Rechenoperationen pro Sekunde. Bei einer angelegten Spannung von 0,8 Volt verbraucht er lediglich 70 Milliwatt und liegt damit Größenordnungen unter dem Energieverbrauch von heute üblichen Computern.
TrueNorth wurde ursprünglich im Programm Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics (SyNAPSE) unter Federführung der Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) in Zusammenarbeit mit der US-amerikanischen Cornell University entwickelt.
Im Lawrence Livermore Lab wird ein System bestehend aus 16 TruNorth Chips mit 16 Millionen Neuronen und vier Milliarden Synapsen zum Einsatz kommen. Daneben hat LLNL auch weitreichenden Zugriff auf weitere Komponenten rund um TrueNorth: Dazu gehören die Programmiersprache sowie die entsprechende Programmierumgebung, ein Simulator, eine Reihe von Algorithmen und Anwendungen, die Firmware sowie Softwarewerkzeuge für den Aufbau eines neuronalen Netzwerks für Deep Learning und anderes.
„Diese Computing Platform ist ein Meilenstein für das Zeitalter des Cognitive Computing“, sagt Dharmendra S. Modha, IBM Fellow, Chief Scientist Brain-inspired Computing, IBM Research in Almaden bei San Francisco. „Die Zusammenarbeit mit dem National Lab ist wichtig für uns. Schon bevor wir TrueNorth sein aktuelles Design gegeben und begonnen haben, ihn herzustellen, haben wir ihn auf dem Sequioa Supercomputer des LLNL simuliert. Die heute angekündigte Kooperation ermöglicht es zukünftigen Systemen, die auf unserem Ansatz basieren nicht nur in neue Dimensionen vorzustoßen, was ihre Rechenleistung angeht. Sie hilft auch dabei, Anschaffungs-, Unterhalts- sowie Programierkosten zu reduzieren, um die führende Stellung der USA bei Wissenschaft und Forschung sicherzustellen.“
Die Wissenschaftler des LLNL arbeiten gemeinsam mit IBM Research, einer Reihe von Partnern im Umfeld des US-Energieministeriums und Universitäten an der Weiterentwicklung neurosynaptischer Architekturen, dem Systemdesign, Algorithmen und einem entsprechenden Software Ecosystem.
