Please wait...
SOLUTIONS CORNER
Neuromorphic Computing System ประมวลผลเหมือนสมองมนุษย์

ระบบการประมวลผลคอมพิวเตอร์แบบนิวโรมอร์ฟิก (Neuromorphic Computing System) ของ Intel ประมวลผลเหมือนกับการทำงานของสมองมนุษย์



Neuromorphic Chip-powered เป็นระบบใหม่จาก Intel ซึ่งถือเป็นการก้าวกระโดดที่ยิ่งใหญ่อีกขึ้นหนึ่งสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานของปัญญาประดิษฐ์ (AI)
 
ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องจักรยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นเท่านั้น และยังมีงานอีกจำนวนมากที่รออยู่เพื่อทำให้พวกมันสมบูรณ์แบบ ซึ่งอุปสรรคใหญ่ 2-3 อย่างในการพัฒนาพวกมันคือ เวลาและการใช้พลังงานในการประมวลผล Intel Corporation ได้ทำงานอย่างหนักเพื่อพัฒนาระบบคอมพิวเตอร์นิวโรมอร์ฟิก และได้ตั้งค่าให้เปิดตัวระบบ Pohoiki Springs ใหม่ที่จะนำมาใช้แก้ปัญหาทั้งสองพร้อมกันได้
 
ระบบ Pohoiki Springs นั้นแตกต่างจากระบบคอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิมทั่วไป เพราะหน่วยความจำและระบบคอมพิวเตอร์นั้นมีการประสานกัน ในขณะที่ระบบดั้งเดิมจะแยกพวกมันออกจากกัน สิ่งนี้ช่วยลดปัญหาในการจัดส่งข้อมูลไปมาระหว่างสองพื้นที่ ซึ่งจะช่วยทำให้เวลาในการประมวลผลเร็วขึ้นอย่างมาก
 
ตัวอย่างเช่น ทีมวิจัยของ Intel ใช้ชิปวิจัยนิวโรมอร์ฟิกเพียงชิ้นเดียวในการฝึกอบรมระบบปัญญาประดิษฐ์ เพื่อตรวจจับกลิ่นที่เป็นอันตราย ระบบเรียนรู้ที่จะตรวจจับกลิ่นแต่ละกลิ่น ซึ่งสามารถตรวจจับกลิ่นได้เลยโดยใช้เพียงตัวอย่างเดียวจากฝึกการอบรม ในขณะที่วิธีการเรียนรู้แบบดั้งเดิมนั้นต้องใช้ถึง 3,000 ตัวอย่างต่อหนึ่งกลิ่น
 
แล้วสิ่งนี้เป็นไปได้อย่างไร? Mike Davies ผู้อำนวยการฝ่าย Neuromorphic Computing Lab ของ Intel กล่าวว่าระบบการประมวลผลคอมพิวเตอร์แบบนิวโรมอร์ฟิกเรียนรู้เหมือนเด็กทารก โดยเรียนรู้ผ่านวัตถุที่มีพื้นฐานทางประสาทสัมผัสอย่างถาวร ซึ่งสามารถมองเห็นได้ ได้กลิ่น ได้ยินหรือสัมผัสหลังจากการโต้ตอบเพียงครั้งเดียว ยิ่งไปกว่านั้น ความสามารถของระบบในการเรียนรู้แบบทันทีทำให้เราสามารถคาดการณ์ได้แม่นยำกว่า Deep-learning machine
 
ระบบ Pohoiki Springs มีชิปนิวโรมอร์ฟิกประมาณ 770 ตัวในโครง (Chassis) ซึ่งจะไม่ใหญ่กว่าเซิร์ฟเวอร์มาตรฐาน สิ่งนี้ทำให้มันมีความสามารถในการคำนวณเหมือนกับประสาทประมาณ 100 ล้านเซลล์ ซึ่งใกล้เคียงกับสมองของตัวตุ่น
 
ผลพลอยได้จากการทำทุกอย่างได้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้นจะทำให้ใช้พลังงานน้อยลง แต่ให้ผลลัพธ์เหมือน deep-learning machine การใช้พลังงานเป็นอุปสรรคสำคัญสำหรับการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ขนาดใหญ่ เนื่องจากนักวิจัยจากมหาวิทยาลัยแมสซาชูเซตส์พบว่า การพัฒนาโมเดลปัญญาประดิษฐ์เพียงแบบเดียวสามารถก่อให้เกิดปริมาณคาร์บอนฟุตพริ้นท์เท่ากับรถยนต์ห้าคันตลอดอายุการใช้งาน
 
ความก้าวหน้านี้กำลังมาถึงในช่วงเวลาที่เหมาะสม เนื่องจากบริษัทวิจัย Gartner คาดว่าชิปนิวโรมอร์ฟิกจะเป็นสถาปัตยกรรมที่โดดเด่นสำหรับการใช้งานในปัญญาประดิษฐ์ทั้งหมดภายในปี 2568 และเป็นโอกาสที่ดีที่ Intel จะมีส่วนร่วมในการดำเนินการนี้ด้วย


ควิกเซิร์ฟ
สินค้า
งานระบบ
บริการ
กิจกรรม
ออนไลน์
Server
Hyper converged
Storage
UPS
Networking
PC
All in one
Notebook
Monitor
Printer
Hosting
Google cloud
AWS
Microsoft Azure
SSL