Architektura na wzór ludzkiego mózgu
Chipy neuromorficzne to zupełnie nowa generacja układów scalonych, których architektura została oparta na strukturze oraz mechanizmach działania ludzkiego mózgu. Technologia ta wykorzystuje impulsowe sieci neuronowe (SNN), uaktywniające się wyłącznie wtedy, gdy wystąpi istotny sygnał wejściowy – na wzór biologicznych neuronów. Podstawową różnicą względem tradycyjnych procesorów jest to, że układy neuromorficzne łączą pamięć i moduł obliczeniowy w jednym miejscu. W efekcie przetwarzają dane znacznie szybciej przy jednoczesnym obniżeniu zużycia energii.
Technologia ta ma przed sobą perspektywy dynamicznego rozwoju. Zgodnie z danymi Precedence Research, w 2024 roku globalny rynek chipów neuromorficznych był wart 1,73 mld dolarów, a do 2034 roku ma wzrosnąć blisko czterokrotnie, osiągając wartość 8,86 mld dolarów (prognozowany roczny wzrost CAGR wynosi 17,7%). Napędza to rosnące zapotrzebowanie na układy energooszczędne i rozwiązania autonomiczne.
Zwinność maszyn inspirowana naturą
Ponieważ chipy neuromorficzne potrafią przetwarzać dane sensoryczne bezpośrednio w urządzeniu, eliminują wymóg ciągłego przesyłania ich do chmury. Umożliwia to stworzenie energooszczędnych rozwiązań działających w sposób ciągły, także tam, gdzie dostęp do sieci jest ograniczony. Główne branże, w których wdrożenia te odgrywają już istotną rolę, to:
medycyna - wsparcie inteligentnych protez natychmiast reagujących na ruch użytkownika oraz urządzeń diagnostycznych, które w czasie rzeczywistym analizują sygnały biologiczne;
robotyka i systemy autonomiczne - dzięki przetwarzaniu bodźców z otoczenia, maszyny reagują w czasie rzeczywistym, co podnosi precyzję i bezpieczeństwo ich działań;
systemy wizyjne - moduły inspirowane ludzką siatkówką rejestrują zmiany światła i ruch ze skrajną szybkością, dając robotom i dronom zwinność porównywalną do zwinności owadów.
- Zdolność przetwarzania różnych sygnałów w ułamku sekundy sprawia, że maszyny stają się nie tylko szybsze, ale też zdolne do lepszej adaptacji – potrafią reagować na dynamiczne warunki otoczenia. Rozwiązania te mogą znaleźć zastosowanie również w inteligentnym monitoringu, transporcie czy analizie danych środowiskowych, gdzie liczy się nie tylko szybkość reagowania, ale również zdolność do poradzenia sobie w nieprzewidywalnych sytuacjach - zaznacza Krzysztof Krawczyk, Senior Technical Sales–Strategic Account Engineer | IT Systems w firmie Vertiv.
Nowe wyzwania dla infrastruktury obliczeniowej
Choć neuromorficzne chipy są niezwykle obiecującym kierunkiem rozwoju sztucznej inteligencji, eksperci Vertiv zwracają uwagę, że za ich postępem nie nadąża infrastruktura (zarówno sprzętowa, jak i programowa) niezbędna do ich masowego wdrażania.
Wyprowadzenie AI poza centra danych na urządzenia brzegowe wymaga całkowicie nowego podejścia do warstwy sprzętowej oraz energetycznej. Wynika to z faktu, że systemy muszą radzić sobie z nieregularnym, impulsowym obciążeniem, które może w ułamku sekundy drastycznie wzrosnąć, a następnie niemal natychmiast zniknąć. Ponadto, lokalne przesyłanie danych wymaga łączy o wyjątkowo niskich opóźnieniach. Systemy zasilania i chłodzenia muszą w tych warunkach wykazywać się dynamiczną adaptacją.
- Obsługa systemów neuromorficznych wymaga czegoś więcej niż stopniowych usprawnień po stronie urządzeń brzegowych. Potrzebna jest specjalnie zaprojektowana infrastruktura, która może być skalowana wraz z rosnącym zapotrzebowaniem, dostosowana do zmieniających się obciążeń i działać w środowiskach o ograniczonej przestrzeni lub mocy. Dla przykładu, bezpośrednie chłodzenie procesorów cieczą pozwala skuteczniej radzić sobie z nagłymi wzrostami temperatury niż chłodzenie powietrzem. Podobnie systemy zasilania muszą reagować błyskawicznie na gwałtowne wahania napięcia, nie wymagając przy tym nadmiernej rozbudowy infrastruktury, co zwiększyłoby zarówno koszty, jak i zapotrzebowanie na miejsce - mówi Krzysztof Krawczyk, wskazując na konieczność głębokich zmian.
Aby w pełni spożytkować potencjał układów neuromorficznych, niezbędne jest więc przygotowanie infrastruktury, która będzie elastyczna, wyjątkowo energooszczędna oraz od początku zaprojektowana do działania w bezpośrednim sąsiedztwie źródeł danych.
Źródło: SAROTA PR – agencja public relations
