让电脑加速100倍!这家英国创业团队的芯片新思路

 智能工业机器人     |      2019-06-12 14:00

▲英国人工智能芯片硬件设计初创公司Graphcore推出的IPU加速卡

【6月12日消息】与其他数字处理软件不同的是,英国人工智能(AI)芯片硬件设计初创公司Graphcore专为电脑开发大脑,而且这种大脑更擅长猜测。

作为Graphcore首席技术官,西蒙·诺尔斯(Simon Knowles)面带微笑地在白板上勾画着自己对机器学习未来的愿景。他用黑色记号笔在人类大脑的节点上打点并绘制图表,这些节点通常负责大脑中沉思或思考的部分。他的初创公司正试图在下一代计算机处理器中模拟这些神经元和突触,该公司押注下一代计算机处理器能够帮助智能机械化。

AI通常被认为是挖掘大量数据集的复杂软件,但诺尔斯及其联合创始人、Graphcore首席执行官奈杰尔·图恩(Nigel Toon)认为,运行该软件的电脑仍然存在更大的障碍。坐在位于英国港口城市布里斯托尔通风良好的办公室里,诺尔斯和图恩表示,问题在于芯片本身(基于它们的功能,可分为中央处理单元CPU或图形处理单元GPU),它们并没有以任何可识别的类人方式进行思考。

人类的大脑利用直觉来简化某些问题,比如识别一个正在接近的朋友,而计算机可能会尝试分析那个人脸部的每个像素,并将其与包含数十亿张图像的数据库进行比较,然后才会试图打招呼。当计算机主要充当计算器时,这种精确度是有意义的,但对AI来说,它的效率却非常低下,需要消耗大量能量来处理所有相关数据。

2016年,诺尔斯和更有商业头脑的图恩创建了Graphcore,他们把不那么精确的计算作为芯片的核心,称之为智能处理单元(IPU)。诺尔斯表示:你大脑中的概念相当模糊。它实际上是非常近似的数据点的集合,使你可以产生精确的想法。诺尔斯的英语口音和经常发出咯咯的笑声,让人把他比作《哈利·波特》中霍格沃茨学院的院长。

关于人类智慧为何会以这种方式形成,有各种各样的理论。但对于机器学习系统来说,它们需要处理庞大且不规则无组织的信息结构(即图形),为此建立专门用于连接类似大脑节点数据点的芯片,可能是AI继续演变的关键。诺尔斯说:我们想建造一台高性能的计算机,它可以非常不精确的方式处理数字。

换句话说,Graphcore正在为电脑开发大脑,如果其联合创始人的想法是对的,它将能够更像人类那样处理信息,而不是通过大规模的数字运算来伪造信息。图恩解释称:几十年来,我们始终在步步为营地告诉机器该做什么,但现在我们不再这样做了。他描述了Graphcore的芯片是如何教机器学习的:这就像回到了20世纪70年代,那时微处理器刚刚问世,我们需要彻底改造英特尔。


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