Человеческий мозг потребляет около 20 ватт, тогда как компьютерную симуляцию коры из 20 млрд нейронов исследователи оценили в 0,5 гигаватта — мощность, необходимую примерно 250 тысячам домов.
Разница между двумя показателями составляет 25 миллионов раз. Пока биологический мозг обходится мощностью тусклой электрической лампы, его масштабная цифровая модель на обычной компьютерной архитектуре может потребовать электростанцию.
Такая оценка приводится в научном обзоре Large-Scale Neuromorphic Spiking Array Processors: A Quest to Mimic the Brain, опубликованном международной группой исследователей в журнале Frontiers in Neuroscience. Авторы рассматривали перспективы процессоров, устройство которых вдохновлено работой нервной системы.
Мозг человека содержит более 100 млрд нейронов и около 100 трлн соединений между ними — синапсов. Даже самые мощные традиционные вычислительные системы не способны подробно моделировать всю эту структуру в реальном времени с сопоставимой энергетической эффективностью.
В качестве примера авторы привели проект симуляции человеческой коры, включающей 20 млрд модельных нейронов. По сделанной на тот момент оценке, для её работы потребовался бы экзафлопсный суперкомпьютер, способный выполнять 10 в 18-й степени операций в секунду. Его энергопотребление могло достигнуть 0,5 гигаватта — примерно уровня четверти миллиона средних домохозяйств.
Однако эта цифра не означает, что любой искусственный интеллект расходует в 25 млн раз больше энергии, чем человек. Симуляция 20 млрд нейронов, современная нейросеть и человеческое мышление — разные задачи. Компьютерная модель воспроизводит выбранные биологические процессы с определённой степенью подробности, но не является копией сознания и не обязательно решает те же задачи, что мозг.
Кроме того, речь идёт о расчёте, опубликованном в 2018 году, а не об измерении действующей современной установки. За прошедшее время процессоры стали эффективнее, однако огромный разрыв между биологическими и традиционными вычислениями сохраняется.
Одно из возможных решений — нейроморфные процессоры. Вместо постоянной последовательной обработки данных они используют множество простых элементов, обменивающихся короткими импульсами только при возникновении события. Такой принцип напоминает передачу сигналов между нейронами и позволяет резко уменьшить количество ненужных вычислений.
Авторы обзора сравнили несколько ранних нейроморфных систем, включая IBM TrueNorth, Intel Loihi, SpiNNaker, Neurogrid и BrainScaleS. Некоторые из них уже моделировали сотни тысяч или миллионы импульсных нейронов, расходуя на отдельное событие от единиц до десятков пикоджоулей.
Главное преимущество человеческого мозга заключается не только в количестве нейронов, но и в архитектуре: массовом параллелизме, локальной памяти, разреженной передаче импульсов и способности обучаться непосредственно во время работы. Разработчики нейроморфных компьютеров пытаются перенести эти принципы в электронику, чтобы будущим системам не требовалась энергия целого города для имитации части возможностей мозга.
Обзор нейроморфных процессоров в Frontiers in Neuroscience
Полный текст исследования в базе PubMed Central
Имитация работы 20 млрд нейронов потребовала бы в 25 млн раз больше энергии, чем человеческий мозг
Источник: Frontiers in Neuroscience