뉴로모픽 시스템은 고성능 컴퓨팅의 미래입니까?

인간의 두뇌는 정보를 저장하고 처리하는 데 매우 뛰어납니다. 뇌가 어떻게 작동하는지에 대한 우리의 지식은 결코 완전하지 않지만 과학자와 엔지니어는 뇌에서 뉴런이 작동하는 방식을 모방하는 컴퓨팅 기술을 개발하고 있습니다. 이것은 단지 더 빠른 컴퓨터를 구축하는 것이 아닙니다. 뇌는 또한 매우 에너지 효율적이며 초기 징후는 뉴로모픽 시스템이 향상된 에너지 효율성을 제공할 수 있다는 것입니다. 에너지 소비와 폐열이 기존 전자 제품의 제한 요소이기 때문에 이는 중요한 고려 사항입니다.

현장에서 일하는 사람들에게 큰 질문은 우리가 두뇌를 모방하는 데 얼마나 멀리 가야 하는지입니다. 미래의 시스템은 가능한 한 뇌에 가까운 시스템을 만들려고 노력하는 뉴로모픽이어야 할까요? 아니면 뇌를 모방하기보다 뇌에서 영감을 얻어야 할까요?

이에 대해 생각하는 좋은 방법은 새와 비행기의 관계입니다. 인간의 비행은 새에서 영감을 얻었고 비행기는 조류 비행의 여러 측면을 모방합니다. 가장 분명한 것은 두 개의 날개입니다. 그러나 비행기는 결코 새의 복제품이 아닙니다. 예를 들어 제트 엔진은 날개를 펄럭이는 근육과 매우 다릅니다.

XNUMX명의 전문가

이번 주에는 XNUMX명의 전문가가 토론하다 컴퓨팅에서 뉴로모픽 시스템의 미래 역할에 대해. 행사를 주관한 레지나 디트만, 그는 독일 Forschungszentrum Jülich의 전자 재료 전문가입니다.

뉴로모픽 컴퓨팅에 대한 주장은 콰베나 보아헨 – 캘리포니아에 있는 Stanford University의 Brain in Silicon 연구소의 설립자이자 소장 – 그리고 랄프 에티엔-커밍스, 메릴랜드 존스 홉킨스 대학의 전산 감각-운동 시스템 연구실을 이끌고 있습니다.

주의를 촉구하는 것은 얀 레쿤 – Meta(Facebook)의 수석 AI 과학자이자 New York University의 Computational Intelligence, Learning, Vision, Robotics Lab 회원입니다. 빌 달리 NVIDIA의 수석 과학자이자 Stanford University의 Bio-X 회원입니다.

3D로 통합

Boahen은 뉴로모픽 컴퓨팅의 성공이 반도체 산업이 수년 동안 칩에 있는 트랜지스터 수의 기하급수적인 성장을 달성한 것과 마찬가지로 구성 요소를 통합하고 확장하는 능력에 달려 있다고 말하면서 논쟁을 시작했습니다. 이 뉴로모픽 무어의 법칙에서 시간 상수가 얼마나 중요한지를 설명하기 위해 그는 뉴로모픽 컴퓨팅 능력의 재미있는 단위인 카피바라의 두뇌를 사용하여 파리의 두뇌와 비교했습니다.

Boahen은 2D에서 3D 아키텍처로 이동하는 것이 통합을 추진하는 데 도움이 될 것이라고 생각하지만 많은 과제가 있습니다.

Etienne-Cummings는 뉴로모픽 컴퓨팅이 기존 컴퓨팅과 매우 다르다고 지적했습니다. 컴퓨터의 전자 펄스와 달리 신경 시스템의 전압 스파이크는 정보를 전달하지 않으며 스파이크 사이의 간격이 중요합니다. 어떤 의미에서 뉴로모픽 시스템은 XNUMX차원에 도달합니다.

의료 응용 프로그램

그는 스파이크 기반 뉴로모픽 시스템이 생물학적 시스템을 기존 컴퓨터와 통합하는 데 중요한 역할을 할 것이라고 강조했습니다. 이것은 예를 들어 보철과 같은 더 나은 의료 기술로 이어질 것입니다.

뉴로모픽 컴퓨팅의 한계에 대해 말하면서 Dally는 스파이크가 숫자를 표현하는 비효율적인 방법이라고 지적했습니다. 이는 현재 기존 컴퓨터에서 수행되는 많은 작업을 수행하는 데 특히 유용하지 않음을 의미합니다. 실제로 그는 새와 비행기의 예를 사용하여 어떤 신경망 모델이 어떤 작업에 적합한지 더 생각해야 한다고 말했습니다. Neuromorphic 시스템은 생물학을 시뮬레이션하는 데 유용할 것이라고 그는 말했습니다.

LeCun은 우리가 컴퓨팅 시스템에서 두뇌에서 복사하는 것에 대해 현명해야 할 필요성에 동의했습니다. 그는 뉴로모픽 컴퓨팅에 필요한 아날로그 전자는 현재 구축 및 통합이 매우 어렵다는 점을 지적하며 기술의 혁명이 오고 있는지 물었다.

뉴로모픽 가속기

그는 뉴로모픽 시스템이 기존 컴퓨팅 시스템의 특정 작업을 수행하는 가속기로 사용할 수 있다고 말했습니다. 그가 제시한 예로는 증강 현실 안경용 가속기가 있습니다.

그렇다면 청중은 뉴로모픽 옹호자나 회의론자에 의해 설득되었습니까? 토론이 시작될 때 Dittman이 실시한 설문조사에 따르면 청중의 46%가 뉴로모픽 시스템이 고성능 컴퓨팅의 미래라는 데 동의했습니다. 토론 후 이 비율은 56%로 높아졌기 때문에 그렇습니다.

여기에서 토론을 보기 위해 등록할 수 있습니다. 고성능 컴퓨팅의 미래: 뉴로모픽 시스템이 답인가? 토론회는 저널이 후원합니다. 뉴로모픽 컴퓨팅 및 엔지니어링. 그것은 또한 당신을 제공하는 IOP Publishing에 의해 출판됩니다. 물리 세계.

• Kwabena Boahen은 이 글에서 실리콘 기반 뉴로모픽 컴퓨팅에 대해 이야기합니다. 의 에피소드 피직스 월드 위클리 팟 캐스트.

포스트 뉴로모픽 시스템은 고성능 컴퓨팅의 미래입니까? 첫 번째 등장 물리 세계.

• 코인스마트. 유럽 ​​최고의 비트코인 ​​및 암호화폐 거래소.
• 플라토 블록체인. Web3 메타버스 인텔리전스. 지식 증폭. 무료 액세스.
• 크립토호크. 알트코인 레이더. 무료 시험판.
• 출처: https://physicsworld.com/a/are-neuromorphic-systems-the-future-of-high-performance-computing/