- Нейроморфный чип Intel Loihi 2 успешно решил дифференциальные уравнения в частных производных с помощью метода конечных элементов.
- Алгоритм NeuroFEM позволяет транслировать классические численные методы в импульсные нейронные сети и демонстрирует почти идеальное масштабирование на 32 чипах.
- Достижение открывает перспективу использования нейроморфных систем как энергоэффективной альтернативы суперкомпьютерам и GPU в научных вычислениях и искусственном интеллекте.
Ученые из Sandia National Laboratories, работающей под эгидой Министерства энергетики США, продемонстрировали перспективное применение нейроморфного процессора Intel Loihi 2 в решении сложных математических задач, ранее доступных преимущественно суперкомпьютерам. В своей работе исследователи смогли применить метод конечных элементов для решения уравнений в частных производных (PDE), широко используемых в моделировании атмосферных явлений, динамики жидкостей и поведения материалов.
Нейроморфные системы, построенные по принципу имитации структуры и функций человеческого мозга, объединяют вычислительные операции и память в одних и тех же компонентах, что принципиально отличает их от традиционных архитектур. До этого такие устройства преимущественно использовались для задач распознавания образов и ускорения нейросетевых вычислений. В этот раз вычислительные нейробиологи Брэд Тейлман и Брэд Эймоун разработали алгоритм NeuroFEM, обеспечивающий трансляцию классического метода конечных элементов в импульсную нейронную сеть, способную выполняться на 32 чипах Loihi 2.
Этот подход показывает высокую точность и практически идеальную масштабируемость: удвоение количества ядер чипов приводит к двукратному ускорению решения задачи. Авторы подчеркивают, что это не удивительно, учитывая, что человеческий мозг постоянно решает подобные сложные вычислительные задачи на уровне моторного контроля ординарных движений, таких как удар по мячу, почти не затрачивая энергию.
Несмотря на то, что пока энергопотребление нейроморфных систем при таком масштабе превосходства над традиционными системами незначительно, это важная демонстрация принципа. Для более объективного сравнения необходимы задачи больших масштабов. Тем не менее, учитывая огромные энергозатраты суперкомпьютеров ядерного комплекса США, использование нейроморфных чипов для вычислительных задач сулит значительную экономию энергии.
В лаборатории Sandia также уже установлена крупнейшая в мире нейроморфная система Intel Hala Point с 1,15 миллиардами нейронов, которая рассматривается для широкого спектра вычислительных задач, включая искусственный интеллект. Если дальнейшее развитие позволит нейроморфным процессорам эффективно решать комплексные уравнения, они могут составить серьезную альтернативу GPU в научных исследованиях и ИИ.
