Приветствуем вас, дорогие читатели!
А вы знали, что название Tianjic в китайском языке несёт двойной смысл? С одной стороны - это "небесный механизм" или "возвышенный замысел", а с другой - символ объединения разных миров. Это отражает суть Tianjic: объединение двух парадигм искусственного интеллекта (ANN и SNN) в одном чипе. В первой части статьи мы разобрали историю создания Tianjic и его ключевые технические решения. Теперь пришло время узнать, как "небесная" архитектура Tianjic проявляет себя на практике и с какими трудностями сталкивается на пути к созданию аппаратных основ AGI.
Программирование системы
Программирование Tianjic представляет собой многоуровневую цепочку разработки, специально адаптированную для гибридной архитектуры, способной выполнять как традиционные вычисления искусственных нейронных сетей (ANN), так и обработку спайковых сигналов (SNN). Ниже приведён подробный разбор каждого этапа этой цепочки.
1. Общая архитектура программного toolchain
Программная экосистема Tianjic включает в себя специализированный компилятор, который автоматически преобразует нейросетевые модели, созданные в привычных фреймворках (например, TensorFlow или PyTorch), в конфигурацию, пригодную для распределения вычислительной нагрузки по FCore. Компилятор анализирует архитектуру сети и определяет, какие слои или блоки следует реализовывать в режиме ANN, а какие – в режиме SNN. Кроме того, компилятор выполняет квантизацию весов, преобразуя обученные в операциях с плавающей точкой параметры в 8-битное представление с минимальной потерей точности, а также оптимизирует распределение ресурсов, автоматически назначая вычислительные ядра для выполнения различных частей модели, что критически важно для достижения высокой параллельности и энергоэффективности.
2. Фронтенд: разработка модели
Разработчик создаёт нейросетевую модель, используя привычные инструменты и фреймворки: в ANN-режиме для классических операций, таких как свёрточные, полносвязные и рекуррентные слои, применяются стандартные библиотеки глубокого обучения, тогда как в SNN-режиме для моделирования временной динамики или событийного представления могут использоваться специализированные фреймворки либо конвертированные ANN-модели. После описания модели на высокоуровневом языке её параметры, включая структуру, веса и функции активации, передаются в компилятор Tianjic, который адаптирует их под аппаратные ограничения и архитектурные особенности гибридного чипа.
3. Процесс компиляции и отображения модели на аппаратные ресурсы
После ввода модели компилятор анализирует её и распределяет вычисления между 156 специализированными ядрами FCore, учитывая необходимость работы в двух режимах. Каждое ядро программируется в зависимости от выполняемой задачи: оно может функционировать как классический искусственный нейрон или как спайковый (с динамикой утечки и пороговым срабатыванием), что позволяет гибко адаптировать аппаратное обеспечение под различные слои нейросети. На завершающем этапе настраивается межъядерная коммуникация, определяя маршрутизацию данных через асинхронную 2D-сеть, которая поддерживает передачу как непрерывных значений, так и событий в формате AER (Address-Event Representation).
4. Отладка и симуляция
Для эффективной разработки и отладки предусмотрены специализированные инструменты. Симулятор чипа позволяет эмулировать работу Tianjic до загрузки модели на физический чип, обеспечивая проверку корректности разбиения и конфигурации. Инструменты визуализации вычислительных потоков дают возможность отслеживать распределение задач между ядрами и анализировать обмен данными в асинхронном режиме, что особенно важно для гибридных моделей с разными вычислительными характеристиками. Средства профилирования производительности позволяют оценивать энергоэффективность и время выполнения инференса, что критично для оптимизации работы системы в реальном времени.
5. Подходы к обучению и переносу весов
Важно отметить, что Tianjic предназначен исключительно для инференса, а обучение нейросетей происходит на внешних вычислительных платформах. Первоначально модели обучаются на GPU или других устройствах с поддержкой операций с плавающей точкой, что позволяет достигать высокой точности. После этого выполняется конвертация: веса квантизуются, а модель адаптируется к аппаратным особенностям Tianjic, таким как 8-битные операции и использование локальной SRAM. Для SNN возможны два подхода: косвенный, при котором сначала обучается эквивалентная ANN-модель с последующей конверсией в спайковую форму, и прямой, предполагающий использование специальных алгоритмов градиентного обучения, адаптированных под дискретные спайковые сигналы, что требует дополнительных методик оптимизации.
6. Особенности гибридного программирования
Гибридная архитектура Tianjic предъявляет особые требования к программному обеспечению. Возможность комбинировать в одной модели слои с непрерывными и спайковыми вычислениями требует от компилятора учитывать различия в представлении данных и логике работы нейронов. Программная среда должна адаптировать параметры каждого FCore в зависимости от выполняемой задачи, обеспечивая универсальность системы, но усложняя процесс разработки. Кроме того, интеграция с существующими экосистемами требует поддержки популярных фреймворков, что упрощает портирование моделей на Tianjic, но требует дополнительных слоев абстракции для управления аппаратными особенностями гибридной архитектуры.
Программная цепочка Tianjic демонстрирует интеграцию традиционных методов глубокого обучения с инновационными решениями для работы со спайковыми нейросетями. Специализированный компилятор, автоматическое разбиение модели, эффективная маршрутизация данных и инструменты для симуляции и отладки создают комплексную среду для разработки гибридных нейронных сетей. Эта система позволяет исследователям и инженерам разрабатывать решения, объединяющие преимущества ANN и SNN, что открывает новые возможности для реализации энергоэффективных и высокопроизводительных интеллектуальных систем.
Практическая демонстрация Tianjic: беспилотный велосипед как тестовая платформа AGI
Кульминацией разработки стал демонстрационный проект - беспилотный велосипед, управляемый одним чипом Tianjic. В эксперименте, описанном в Nature, исследователи оснастили велосипед камерой, гироскопом, ультразвуковыми датчиками и мотором, а также вычислительным модулем на базе Tianjic. На чипе одновременно работали несколько нейросетевых моделей: свёрточная сеть (CNN) обрабатывала видео с камеры для распознавания объектов и препятствий; спайковая нейросеть осуществляла балансировку и стабилизацию по данным гироскопа; другой модуль обрабатывал голосовые команды (слова "вперёд", "стой" и т.д.) в виде импульсной нейросети; и центральный блок - своего рода нейронный контроллер - принимал решения на основе всех входов. В результате велосипед смог самостоятельно ехать по дорожке: он удерживал равновесие, объезжал преграды, распознавал голосовые указания и реагировал на них (например, поворачивал по команде).
Этот проект наглядно продемонстрировал, что гибридный чип способен объединить функции, требующие разнородного ИИ: компьютерного зрения, слуха и управления движением – без помощи внешних вычислителей. Весь интеллект "умного велосипеда" уместился на одном Tianjic, потребляя порядка 1Вт мощности, тогда как эквивалентная система на обычных процессорах потребовала бы значительно больших ресурсов. Данный эксперимент стал знаковым: он подтвердил работоспособность концепции Tianjic и её пригодность для реальных приложений (робототехника, автономные устройства).
Демонстрация с беспилотным велосипедом — это не просто эффектный эксперимент. Она подтверждает жизнеспособность концепции гибридной архитектуры Tianjic и её потенциал в создании универсальных интеллектуальных систем. Реализуя сложные сценарии в реальном мире, Tianjic показывает, что аппаратные решения могут преодолеть традиционное разделение между нейроморфными вычислениями и классическим машинным обучением. Это важный шаг на пути к созданию платформ, которые смогут поддерживать широкий спектр когнитивных функций (от восприятия и распознавания до принятия решений и саморегуляции) и приближают нас к созданию систем с элементами искусственного общего интеллекта (AGI).
Отличия от SpiNNaker и TrueNorth
Чтобы выделить особенности Tianjic, сравним его с двумя известными нейроморфными платформами: IBM TrueNorth (аппаратный спайковый чип) и SpiNNaker (массово-параллельный нейрокомпьютер для спайковых сетей. TrueNorth был первым полномасштабным нейроморфным чипом (28 нм, 2014) с фиксированной спайковой архитектурой – 1 миллион простых нейронов LIF, соединенных в сеть, и крайне низким энергопотреблением. Однако он не способен выполнять вычисления глубоких сетей или обучаться, его применение ограничено задачами распознавания событий и сенсорных сигналов. SpiNNaker, напротив, представляет собой кластер из многих стандартных ядер (ARM), имитирующий работу мозга программно – это дает гибкость (можно моделировать любые нейронные сети, менять параметры на лету), но скорость и энергоэффективность такого подхода значительно ниже специализированных схем. Tianjic занимает промежуточное положение: он сочетает эффективность аппаратного решения (как TrueNorth) с некоторой универсальностью (как SpiNNaker). В отличие от TrueNorth, Tianjic поддерживает не только спайки, но и обычные нейросетевые вычисления (например, свёрточные слои), а по ряду метрик даже превосходит детища IBM – так, его внутренняя память и коммуникации обеспечивают ~100× большую пропускную способность, а скорость обработки выше на порядок. По сравнению со SpiNNaker, Tianjic достигает значительно лучшей энергоэффективности на тех же задачах за счёт аппаратной реализации: например, запуск MLP или CNN на Tianjic в десятки раз быстрее и экономичнее, чем на ARM-кластере или GPU. Таким образом, главное отличие Tianjic – возможность на одном чипе выполнять гибридную рабочую нагрузку: одновременно и алгоритмы глубокого обучения, и нейроморфные вычисления. Это делает его уникальным экспериментальным инструментом для исследований AGI, хотя отсутствие обучаемости на борту и ограниченный масштаб накладывают ограничения.
Ограничения и вызовы
Несмотря на значительные преимущества гибридной архитектуры Tianjic, существуют определённые ограничения и вызовы, которые необходимо учитывать при разработке и применении этой технологии. Выделим основные из них:
1. Ограничения аппаратной архитектуры
-
Отсутствие on-chip обучения.
Tianjic разработан преимущественно как ускоритель для инференса и на данный момент поддерживает только предварительно обученные модели. Отсутствие аппаратных механизмов для обучения на кристалле означает, что обновление весов и адаптация модели в реальном времени невозможны. Это ограничивает применение в задачах, требующих динамической адаптации, например, в системах с непрерывной обратной связью или онлайн-обучении. -
Ограниченная точность вычислений.
Использование 8-битной арифметики для представления весов и активаций обеспечивает высокую энергоэффективность, однако может стать узким местом для задач с высокими требованиями к точности. Хотя тесты показывают, что потери точности минимальны, в некоторых приложениях (например, с широким динамическим диапазоном сигналов) это может ограничивать возможности модели. -
Масштабируемость и интеграция.
Один чип Tianjic эмулирует примерно 40 тыс. нейронов и 10 млн синапсов. Для реализации крупных нейросетей требуется объединение нескольких чипов в массивы. При этом возникают проблемы межчиповой коммуникации: обеспечение синхронности, управление задержками и сохранение энергоэффективности при масштабировании остаются техническими вызовами.
2. Программно-алгоритмические вызовы
-
Сложность гибридного программирования.
Гибридная природа Tianjic требует от компилятора и средств разработки поддержки двух парадигм (ANN и SNN) одновременно. Это усложняет процесс разбиения модели, распределения вычислительных задач между FCore и оптимизации межъядерной маршрутизации. Наличие двух типов вычислений создает дополнительную нагрузку на алгоритмы оптимизации, что может приводить к неэффективному использованию аппаратных ресурсов в сложных моделях. -
Отладка и профилирование.
Асинхронный характер обмена данными между ядрами, а также смешение непрерывных и спайковых вычислений создают трудности в отладке и профилировании работы системы. Традиционные инструменты для анализа производительности могут не учитывать особенности гибридных вычислений, что требует разработки специализированных средств для диагностики и оптимизации работы Tianjic.
3. Ограничения экосистемы и поддержки разработчиков
-
Незрелость программного обеспечения.
На данный момент программный toolchain Tianjic доступен ограниченно, что затрудняет широкое внедрение технологии в сообщество исследователей и разработчиков. Отсутствие открытого набора средств разработки (Software Development Kit, SDK) и ограниченный доступ к документации могут замедлить развитие экосистемы вокруг чипа и уменьшить число экспериментов по использованию гибридных нейросетей. -
Совместимость с существующими фреймворками.
Несмотря на то, что модель можно описывать с помощью популярных фреймворков (TensorFlow, PyTorch), процесс конвертации и оптимизации под архитектуру Tianjic требует дополнительных усилий. Интеграция с уже существующими инструментами может быть затруднена из-за необходимости учитывать особенности работы с асинхронными событиями и режимом SNN, что требует создания дополнительных слоев абстракции.
4. Тепловые и энергетические ограничения
Хотя один чип Tianjic демонстрирует крайне низкое энергопотребление (~1 Вт), при объединении большого количества чипов для решения сложных задач проблема теплового управления может стать значимой. Эффективное распределение тепловых потоков и обеспечение стабильности работы при высоких нагрузках требуют дополнительных инженерных решений на уровне системной интеграции.
Tianjic – это не просто новый чип, а целая архитектурная концепция, объединяющая лучшие практики из нейробиологии и глубокого обучения. Он демонстрирует, как можно эффективно объединить разрозненные подходы для создания универсальной и масштабируемой платформы, способной поддерживать как специализированные задачи, так и сложные мультизадачные системы. Мы видим огромный потенциал в гибридном подходе и уверены, что дальнейшие исследования в этой области приведут к созданию более совершенных систем AGI.
Приглашаем вас к обсуждению данной темы: что вы думаете о перспективах гибридных вычислительных платформ? Какие ещё вызовы и возможности видите на пути к реализации AGI? Делитесь своими мыслями и задавайте вопросы в комментариях!
Спасибо, что вы с нами!
С уважением, команда MemriLab!
Источники: