Stebuklus darantys apytikslio skaičiavimo lustai: 100 kartų spartesnis veikimas ir mažiau nei 2% sunaudojamos galios
|
Lustas negali teisingai atlikti aritmetikos, bet gali leisti kompiuteriams efektyviau spręsti tokias painias užduotis, kaip vaizdų atpažinimas.
DARPA finansavo naujo kompiuterio, specialiai darančio paprastas klaidas, kūrimą, kuris galėtų padėti kompiuteriams suprasti pasaulį. Simuliuotame bandyme, naudojant programinę įrangą, sekančią tokius objektus, kaip, tarkime, automobilius vaizdo įraše, Singular būdu kadrai buvo apdorojami beveik 100 kartų sparčiau už įprastinius procesorius, ribojamus tikslios matematikos — ir naudojo mažiau nei 2% galios. Batesas nėra pirmasis, iškėlęs efektyvesnio duomenų apdorojimo netobula technine įranga idėją, vadinamąjį apytikslį skaičiavimą approximate computing. Bet DARPA’os investicija į jo kuriamą lustą apytikslei matematikai galėtų pateikti rimčiausią išbandymą. Batesas gamina linkusių klysti kompiuterių seriją, kur kiekviename iš jų yra 16 lustų ir vienas įprastinis procesorius. Šią vasarą DARPA gaus penkis tokius įrenginius ir planuoja prijungti juos prie tinklo, kad vyriausybės ir akademiniai tyrėjai galėtų su juo pažaisti. Tikimasi, kad jie įrodys šios technologijos potencialą ir patrauks lustų gamybos pramonės dėmesį. DARPA finansavo Singular lustą kaip dalį Upside programos, kuria siekiama išrasti naujus, efektyvesnius vaizdo apdorojimo būdus. Kariniai dronai gali surinkti daugybę video medžiagos, bet ją ne visada galima atsisiųsti skrydžio metu, o medžiagos apdorojimui reikia pernelyg didelės kompiuterių skaičiavimo galios. Apytikslės techninės įrangos programavimui reikės ypatingų programinės įrangos ir netgi kultūrinės inžinerijos gebėjimų. Programuotojams, pripratusiems, kad lustai visad būna itin tikslūs, nebus lengva priprasti prie skaičiuojančių apytiksliai, sako Christian Enz, Šveicarijos federalinio technologijų instituto Lozanoje profesorius, sukūręs nuosavą apytikslio skaičiavimo lustą. Šių užduočių atlikimui jiems reikės naujų įrankių, sako jis. Bet Debas Roy'us, MIT Media Lab profesorius ir Twitter medijų vyr. mokslininkas, sako, kad dabartinės apytikslio skaičiavimo tendencijos gali būti laukiamos kaip niekad anksčiau. „Tai bus naudinga visiems, apdorojantiems duomenis, kurie yra iš prigimties triukšmingi,” sako jis. To prisireikia vis dažniau, kai programuotojai siekia ištraukti informaciją iš fotografijų ir vaizdo įrašų ar aparatai stengiasi suprasti pasaulį ir žmonių elgesį, prideda jis. Tom Simonite ▲
| ||||||
| ||||||
