Computação acionada por ruído: uma mudança de paradigma

Um novo paradigma de computação – computação termodinâmica – entrou em cena. Okay, okay, talvez seja só computação probabilística por um novo nome. Ambos usam ruído (como o causado por flutuações térmicas) em vez de combatê -lo, para realizar cálculos. Mas ainda assim, é uma nova abordagem física.

“Se você está falando sobre paradigmas de computação, não, é esse mesmo paradigma de computação”, como computação probabilísticadiz Behtash Behin-aeino CTO e fundador da Startup de computação probabilística Computação Ludwig (Nomeado após Ludwig Boltzmann, um cientista amplamente responsável pelo campo de, você adivinhou, termodinâmica). “Mas é uma nova implementação”, acrescenta.

Em um recente publicação em Comunicações da naturezaStartup de Nova York Computação regular Detalhou seu primeiro protótipo do que eles chamam de computador termodinâmico. Eles demonstraram que podem usá -lo para aproveitar o ruído para inverter matrizes. Eles também demonstraram amostragem gaussiana, subjacente a alguns aplicativos de IA.

Como o barulho pode ajudar alguns problemas de computação

Convencionalmente, o ruído é o inimigo da computação. No entanto, certas aplicações dependem de ruído gerado artificialmente. E o uso de ruído de ocorrência pure pode ser muito mais eficiente.

“Estamos nos concentrando Algoritmos que são capazes de alavancar ruído, estocástica e não determinismo ”, diz Zachery Belatechelíder de engenharia de silício na computação regular. “Esse espaço de algoritmo acaba sendo enorme, tudo, desde Computação científica para ai para álgebra linear. Mas um computador termodinâmico não ajudará você a verificar seu e -mail tão cedo. ”

Para essas aplicações, um computador termodinâmico-ou probabilístico-começa com seus componentes em algum estado semi-aleatório. Então, o problema que o usuário está tentando resolver é programado nas interações entre os componentes. Com o tempo, essas interações permitem que os componentes cheguem ao equilíbrio. Este equilíbrio é a solução para o cálculo.

Essa abordagem é um ajuste pure para certas aplicações de computação científica que já incluem aleatoriedade, como simulações de Monte-Carlo. Também é adequado para Geração de imagem AI algoritmo difusão estávele um tipo de IA conhecida como IA probabilística. Surpreendentemente, ele também parece ser adequado para alguns cálculos de álgebra lineares que não são inerentemente probabilísticos. Isso torna a abordagem mais amplamente aplicável ao treinamento de IA.

“Agora vemos com a IA que o paradigma das CPUs e GPUs está sendo usado, mas está sendo usado porque estava lá. Não havia mais nada. Digamos que encontrei uma mina de ouro. Eu quero basicamente cavar. Eu tenho uma pá? Ou eu tenho um trator? Eu tenho uma pá, apenas cavado ”, diz Mohammad C. Bozchaluio CEO e co-fundador da Ludwig Computing. “Estamos dizendo que este é um mundo diferente que requer uma ferramenta diferente”.

Abordagem da computação regular

CHIP de protótipo da computação regular, que eles denominaram o processamento estocástico Unidade (SPU), consiste em oito ressonadores e geradores de ruído aleatórios. Cada ressonador está conectado um ao outro ressonador por meio de um acoplador ajustável. Os ressonadores são inicializados com ruído gerado aleatoriamente e o problema em estudo é programado nos acoplamentos. Depois que o sistema atingir o equilíbrio, as unidades de ressonador são lidas para obter a solução.

“Em um chip convencional, tudo é altamente controlado”, diz Gavin Crooksum cientista de pesquisa da equipe na computação regular. “Tire o pé do controle um pouco, e a coisa naturalmente começará a se comportar mais estocástica.”

Embora essa tenha sido uma prova de conceito bem-sucedida, a equipe de computação regular reconhece que esse protótipo não é escalável. Mas eles têm alterado seu design, livrando-se de complicado de escala Indutores. Eles agora planejam criar seu próximo design em Silico, em vez de em uma placa de circuito impresso, e esperam que seu próximo chip seja lançado ainda este ano.

Até que ponto essa tecnologia pode ser dimensionada ainda não foi vista. O design é compatível com o CMOS, mas há muito a ser elaborado antes que possa ser usado para resolver problemas em larga escala no mundo actual. “É incrível o que eles fizeram”, diz Bozchalui, da Ludwig Computing. “Mas, ao mesmo tempo, há muito a ser trabalhado para realmente levá -lo do que é hoje para o produto comercial para algo que pode ser usado na escala”.

Uma visão diferente

Embora a computação probabilística e a computação termodinâmica sejam essencialmente o mesmo paradigma, há uma diferença cultural. As empresas e pesquisadores que trabalham em computação probabilística traçam quase exclusivamente suas raízes acadêmicas para o grupo de Supryo Datta no Purdue Universidade. Os três co -fundadores da computação regular, no entanto, não têm vínculos com Purdue e vêm de origens em computação quântica.

Isso resulta nos cofundadores de computação normais tendo uma visão ligeiramente diferente. Eles imaginam um mundo em que diferentes tipos de física são utilizados para seu próprio {hardware} de computação, e todos os problemas que precisam resolver são correspondidos com a melhor implementação de {hardware}.

“Nós cunhamos esse termo baseado em física”, diz a belateche da computação regular, referindo-se a circuitos integrados específicos para aplicativos. Em sua visão, um futuro computador terá acesso a CPUs e GPUs convencionais, mas também um chip de computação quântica, um chip de computação termodinâmica e qualquer outro paradigma que as pessoas possam sonhar. E cada cálculo será enviado para um ASIC Isso usa a física mais apropriada para o problema em questão.