Ein vom Gehirn inspirierter Computer nähert sich der Gehirngröße an

Das in Dresden ansässige Startup SpiNNcloud Systems gab heute bekannt, dass seine Hybrid-Computing-Plattform, die SpiNNcloud Platform, zum Verkauf steht. Die Maschine kombiniert traditionelle KI-Beschleuniger mit neuromorphen Rechenfunktionen und nutzt dabei Systemdesignstrategien, die vom menschlichen Gehirn inspiriert sind. Die zum Kauf angebotenen Systeme variieren in ihrer Größe, aber die größte kommerziell erhältliche Maschine kann zehn Milliarden Neuronen simulieren, etwa ein Zehntel der Anzahl, die im menschlichen Gehirn vorhanden ist. Die Ankündigung erfolgte auf der ISC High Performance Konferenz in Hamburg, Deutschland.

„Wir versuchen im Grunde, die Lücke zwischen Gehirninspiration und künstlichen Systemen zu schließen.“ –Hector Gonzalez, SpiNNcloud Systems

SpiNNcloud Systems wurde 2021 als Spin-off der Technischen Universität Dresden gegründet. Ihr ursprünglicher Chip, der SpiNNaker1, wurde von Steve Furber entworfen, dem Hauptdesigner des ARM-Mikroprozessors, der Technologie, die heute die meisten Mobiltelefone antreibt. Der SpiNNaker1-Chip wird laut SpiNNcloud Systems bereits von 60 Forschungsgruppen in 23 Ländern verwendet.

Das menschliche Gehirn als Supercomputer

Gehirnemulierende Computer versprechen eine deutlich geringere Rechenleistung und eine bessere Leistung bei bestimmten Aufgaben. „Das menschliche Gehirn ist der fortschrittlichste Supercomputer im Universum und verbraucht nur 20 Watt, um Dinge zu tun, von denen künstliche Intelligenzsysteme heute nur träumen“, sagt Hector Gonzalez, Mitbegründer und Co-CEO von SpiNNcloud Systems. „Wir versuchen im Grunde, die Lücke zwischen Gehirninspiration und künstlichen Systemen zu schließen.“

Ein besonderes Merkmal des SpiNNaker2-Systems ist neben seiner Größe seine Flexibilität. Traditionell ahmen die meisten neuromorphen Computer die Spike-Natur des Gehirns nach: Neuronen feuern elektrische Spitzen ab, um mit Neuronen in ihrer Umgebung zu kommunizieren. Der tatsächliche Mechanismus dieser Spitzen im Gehirn ist recht komplex und neuromorphe Hardware implementiert oft ein spezifisches vereinfachtes Modell. Der SpiNNaker2 kann jedoch eine breite Palette solcher Modelle implementieren, da sie nicht fest in seiner Architektur verankert sind.

Anstatt zu untersuchen, wie jedes Neuron und jede Synapse im Gehirn funktioniert, und zu versuchen, sie von Grund auf nachzuahmen, bestand ihr Ansatz laut Gonzalez darin, die wichtigsten Leistungsmerkmale des Gehirns zu implementieren. „Es geht vielmehr darum, sich praktische Inspirationen vom Gehirn zu holen und besonders faszinierende Aspekte zu verfolgen, etwa wie das Gehirn proportional zur Energie ist und wie hochgradig parallel es ist“, sagt Gonzalez.

Um Hardware zu bauen, die energieproportional (jedes Element verbraucht nur dann Energie, wenn es aktiv genutzt wird) und hochgradig parallel ist, begann das Unternehmen mit den Bausteinen. Die Grundeinheit des Systems ist der SpiNNaker2-Chip, der 152 Verarbeitungseinheiten beherbergt. Jede Verarbeitungseinheit verfügt über einen ARM-basierten Mikrocontroller und ist im Gegensatz zu ihrem Vorgänger, dem SpiNNaker1, auch mit Beschleunigern ausgestattet, die für den Einsatz in neuromorphen Modellen und traditionellen neuronalen Netzen vorgesehen sind.

Der Supercomputer SpiNNaker2 wurde entwickelt, um bis zu 10 Milliarden Neuronen zu modellieren, etwa ein Zehntel der Größe des menschlichen Gehirns. SpiNNCloud-Systeme

Verarbeitungseinheiten können ereignisgesteuert arbeiten: Sie können ausgeschaltet bleiben, es sei denn, ein Ereignis veranlasst sie, sich einzuschalten und zu betreiben. Dies ermöglicht einen energieproportionalen Betrieb. Ereignisse werden asynchron zwischen Einheiten und Chips weitergeleitet, was bedeutet, dass es keine zentrale Uhr gibt, die ihre Bewegungen koordiniert, was eine massive Parallelität ermöglichen kann. Jeder Chip ist mit sechs anderen Chips verbunden und das gesamte System ist in Form eines Torus verbunden, um sicherzustellen, dass alle Verbindungsdrähte gleich kurz sind.

Das größte kommerziell angebotene System ist nicht nur in der Lage, 10 Milliarden Neuronen zu emulieren, sondern führt auch 0,3 Operationen traditionellerer KI-Aufgaben aus und liegt damit in einer Größenordnung, die mit den zehn größten großen aktuellen Supercomputern vergleichbar ist.

Zu den ersten Kunden des SpiNNaker2-Systems gehört ein Team der Sandia National Labs, das damit die Forschung an neuromorphen Systemen fortsetzen will, die herkömmliche Architekturen übertreffen und ansonsten unzugängliche Rechenaufgaben ausführen.

„Die Möglichkeit, über ein allgemeines programmierbares neuronales Modell zu verfügen, ermöglicht es Ihnen, einige dieser komplexeren Lernregeln zu erkunden, die nicht unbedingt in ältere neuromorphe Systeme passen“, sagt Fred Rothganger, leitender Mitarbeiter des technischen Personals von Sandia. „Natürlich können sie auf einem Allzweckcomputer ausgeführt werden. Diese Allzweckcomputer sind jedoch nicht unbedingt dafür ausgelegt, die Art von Kommunikationsmustern effektiv zu bewältigen, die in einem neuronalen Netzwerk mit Spitzeneffekten auftreten. Mit [the SpiNNaker2 system] Wir erreichen die ideale Kombination aus besserer Programmierbarkeit und effektiver Kommunikation.