Supercomputer ขนาด 1 ล้าน Core สำหรับจำลองการทำงานของสมอง เริ่มเปิดใช้งานแล้ว

นักวิจัยจาก University of Manchester ได้ทำการสร้างระบบ Neuromorphic Supercomputer หรือ Supercomputer ที่มีการประมวลผลในสถาปัตยกรรมแบบเดียวกับสมองมนุษย์ขนาดใหญ่ถึง 1 ล้าน Core และเริ่มเปิดใช้งานแล้วเมื่อวันที่ 2 พฤศจิกายน 2018 ที่ผ่านมา

 

Credit: The University of Manchester

 

Supercomputer เครื่องนี้ถูกสร้างขึ้นโดยใช้สถาปัตยกรรมแบบ Spiking Neural Network Architecture หรือ SpiNNaker โดยอ้างว่าสามารถรองรับการประมวลผลได้มากถึง 200 ล้านล้าน Operation ต่อวินาที ซึ่งสถาปัตยกรรม SpiNNaker นี้ถูกออกแบบมาให้ทำงานเลียนแบบระบบ Biological Neural Networks ของสิ่งมีชีวิต โดยการใช้หน่วยประมวลผล Arm9 มาสร้างขึ้นเป็น SpiNNaker System-on-Chip (SoC) ที่ประกอบไปด้วย Arm968 แบบ 18 Core และทำการเชื่อมต่อกันด้วยระบบ Network-on-Chip อีกทีหนึ่ง และนำระบบเหล่านี้มาเชื่อมต่อกันให้ได้ 1 ล้าน Core

เป้าหมายของโครงการนี้คือการสร้างคอมพิวเตอร์เพียงเครื่องเดียว เพื่อทำการจำลองการทำงานของสมองให้ได้แบบ Real-time ซึ่งปัจจุบันพลังประมวลผลระดับ 1 ล้าน Core นี้ก็สามารถบรรลุเป้าหมายนี้ได้แล้ว อย่างไรก็ดีพลังประมวลผลระบบนี้ก็สามารถจำลองการทำงานของสมองมนุษย์ได้เพียงส่วนเดียวเท่านั้น เพราะหากเทียบกันแล้ว การจำลอง Neuron ขึ้นมาได้ 1 พันล้าน Neuron นั้น ก็ยังคงเป็นการทำงานเพียงแค่ 1% ของสมองมนุษย์เท่านั้น ดังนั้นโครงการนี้เองก็จะสามารถจำลองการทำงานบางส่วนของสมองขึ้นมาได้เท่านั้น ไม่สามารถจำลองสมองทุกส่วนขึ้นมาได้พร้อมๆ กัน

ปัจจุบันนี้โครงการนี้สามารถจำลองการทำงานที่ระดับ 80,000 Neuron ของสมองส่วน Cortex ซึ่งเป็นสมองส่วนที่ใช้ในการรับรู้, รู้จำ, ตระหนัก และการใช้ภาษา รวมถึงระบบนี้ยังสามารถเลียนแบบการทำงานของ Basal Ganglia ซึ่งเป็นส่วนของสมองที่ได้รับผลกระทบโดยโรค Parkinson ได้

 

ที่มา: https://www.top500.org/news/neuromorphic-supercomputer-hits-a-million-cores/

from:https://www.techtalkthai.com/1-million-cores-neuromorphic-supercomputer-was-launched/

ระบบประมวลผลใหม่ใช้แนวคิดเลียนแบบสมอง คิดเลขได้เร็วกว่า CPU ถึง 1,960 เท่า

ปีนี้เป็นปีที่มีงานวิจัยทางด้านหน่วยประมวลผลที่จะมาทดแทน CPU หลากหลายมาก และหนึ่งในงานวิจัยลักษณะนี้ก็คือการสร้าง Neuromophic Chip ที่ใช้แสงเลียนแบบการส่งสัญญาณประสาทภายในสมองจาก Princeton University ที่สามารถประมวลผลทางคณิตศาสตร์ได้เร็วกว่า CPU ทั่วไปถึง 1,960 เท่า

Credit: ShutterStock.com

ทีมวิจัยจาก Princeton University นี้เป็นนักวิจัยกลุ่มแรกของโลกที่สามารถสร้าง Integrated Silicon Photonic Neuromorphic Chip ได้สำเร็จ และหน่วยประมวลผลพลังแสงนี้ก็ประกอบไปด้วย 49 Circular Node เพื่อทำงานร่วมกันเสมือนกับเซลล์ประสาทที่สื่อสารกันด้วยแสงในย่านความถี่ต่างๆ กัน และส่งคำตอบออกมาเป็นเลเซอร์

จากการทดสอบประสิทธิภาพของหน่วยประมวลผลนี้พบว่า การคำนวน Differential Equation นั้นสามารถทำงานได้เร็วกว่า CPU ทั่วไปถึง 1,960 เท่า และทางทีมวิจัยก็เชื่อว่าแนวคิด Optical Computing นี้จะสามารถเป็นอนาคตของวงการหน่วยประมวลผลในอนาคตได้เนื่องจากความง่ายในการประยุกต์นำไปใช้งานในการประมวลผลต่างๆ รวมถึงยังอาจกลายเป็นเบื้องหลังของการประมวลผลทางด้าน Machine Learninng ในอนาคตได้อีกด้วย

ผู้ที่สนใจอยากศึกษาข้อมูลฉบับเต็ม สามารถอ่านได้ที่ https://arxiv.org/abs/1611.02272 นะครับ

ที่มา: http://futurism.com/computing-at-light-speed-the-worlds-first-photonic-neural-network-has-arrived/

from:https://www.techtalkthai.com/integrated-silicon-photonic-neuromorphic-chip-is-faster-than-exisitng-cpu-by-1960-times/

Gartner เผย 10 แนวโน้มเทคโนโลยีสำหรับปี 2016

เป็นแนวโน้มที่ Gartner ได้ออกมาประกาศทุกปี และทางทีมงาน TechTalkThai ก็เห็นว่ามีความน่าสนใจสำหรับผู้อ่าน จึงขอหยิบยกมาสรุปให้ได้อ่านกันที่นี้ โดยในปีนี้ Gartner จะให้ความสำคัญกับเทคโนโลยีที่ทำให้ธุรกิจค่อยๆ ตอบโจทย์ของ Digital Business ได้สำเร็จภายในปี 2020 ได้เป็นหลัก และถือเป็นอีกการทำนายแนวโน้มที่มีเทคโนโลยีค่อนข้างหลากหลาย ดังต่อไปนี้ครับ

Credit: ShutterStock.com

 

1. The Device Mesh

เป็นแนวโน้มที่ต่อยอดไปอีกจาก Internet of Things โดยประเด็นแรกคือการที่ผู้ใช้งานแต่ละคนจะมีการใช้งานอุปกรณ์ต่างๆ มากขึ้น ไม่ว่าจะเป็น Mobile Device, Wearable, เครื่องใช้ไฟฟ้าตามบ้าน, อุปกรณ์บนรถยนต์ และอุปกรณ์ทางด้านสิ่งแวดล้อม ซึ่งก็คือ Sensors ในระบบ Internet of Things นั่นเอง

นอกจากนี้ระบบ Back-end สำหรับ Internet of Things ที่ปัจจุบันยังมีการแยกขาดจากกันสำหรับแต่ละผู้ผลิตนั้น ทาง Gartner ก็ได้ทำนายไว้ว่า Device Mesh จะทำให้ระบบ Internet of Things ต่างๆ สามารถแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างกันได้อีกด้วย

 

2. Ambient User Experience

Device Mesh จะเป็นจุดเริ่มต้นของการสร้าง Ambient User Experience โดยการนำเสนอ User Experience นั้นจะไม่ได้ถูกจำกัดอยู่แค่ตอนที่ผู้ใช้งานกำลัง Interact กับผลิตภัณฑ์ของผู้ผลิตเป็นรายๆ อีกต่อไป แต่ผู้ผลิตจะต้องมุ่งเน้นการนำเสนอประสบการณ์ใหม่ๆ ในการที่ผู้ใช้งานจะทำสิ่งใดสิ่งหนึ่ง โดยประกอบขึ้นจากการใช้งานอุปกรณ์ Internet of Things ที่หลากหลายให้กลายเป็นประสบการณ์เพียงหนึ่งเดียว โดยประเด็นนี้จะเป็นตัวสร้างความแตกต่างหลักๆ สำหรับผู้พัฒนาซอฟต์แวร์แต่ละราย และการพัฒนาซอฟต์แวร์ในระดับองค์กร ซึ่งการออกแบบ Mobile Application ก็จะยังคงเป็นหัวใจสำคัญสำหรับองค์กร และอาจมีบางส่วนที่ Augmented Reality หรือ Virtual Reality มีความสำคัญเป็นอย่างมาก

 

3. วัตถุดิบสำหรับ 3D Printing

ความก้าวหน้าของเทคโนโลยี 3D Printing นั้นได้ก้าวไปถึงการพัฒนาวัตถุดิบสำหรับใช้พิมพ์ที่หลากหลายขึ้นเป็นอย่างมาก ไม่ว่าจะเป็นวัตถุดิบสำหรับใช้พิมพ์ที่ทำจาก Advanced Nickel Alloy, Carbon Fiber, แก้ว, Conductive Ink, อุปกรณ์ไฟฟ้า, ยา หรือแม้แต่วัตถุทางชีวภาพ ซึ่งการพัฒนาเหล่านี้ก็จะทำให้สามารถสร้างความต้องการใหม่ๆ เพิ่มขึ้นได้อย่างต่อเนื่อง และเติมเต็มความต้องการในอุตสาหกรรมใหม่ๆ ทั้งอุตสาหกรรมการบินและอวกาศ, เภสัชศาสตร์, รถยนตร์และยานพาหนะ, พลังงาน และการทหาร และทำให้การเติบโตของอุปกรณ์ 3D Printer สำหรับองค์กรนั้นเติบโตขึ้นถึง 64.1% ต่อปีไปจนถึงปี 2019 และจะยังคงเป็นธุรกิจที่เติบโตต่อเนื่องไปอีกถึง 20 ปีนับจากวันนี้

 

4. Information of Everything

เป็นก้าวที่พัฒนาต่อจาก Internet of Things และ Big Data Analytics ที่ในอนาคตเมื่ออุปกรณ์ทุกอย่างหรือการใช้ชีวิตของมนุษย์นั้นได้ทำการสร้างข้อมูลขึ้นมาอยู่ตลอดเวลาไม่ทางใดก็ทางหนึ่ง ข้อมูลที่ถูกเก็บบันทึกอยู่แยกกันเหล่านี้ก็จะถูกนำมาผสานรวมกันเพื่อค้นหาความหมายหรือความรู้ต่างๆ จากข้อมูลเหล่านี้

 

5. Advanced Machine Learning

การทำ Machine Learning จะเติบโตก้าวหน้าต่อไปด้วยการทำ Deep Neural Nets (DNNs) ที่พัฒนาไปถึงขั้นกลายเป็นระบบที่สามารถรับรู้สิ่งต่างๆ บนโลกใบนี้ได้ด้วยตัวเอง และมาทดแทนการจำแนกและวิเคราะห์ข้อมูลที่มีอยู่ในปัจจุบันโดยอัตโนมัติ และทำให้ Hardware หรือ Software ต่างๆ ในอนาคตสามารถเรียนรู้สิ่งต่างๆ ใน Environment ที่ติดตั้งใช้งานอยู่ได้อย่างครอบคลุม และจะกลายเป็นอีกหนึ่งเทคโนโลยีที่องค์กรใช้เสริมขีดความสามารถในการแข่งขันได้

 

6. ผู้ช่วยและสิ่งของที่สามารถเรียนรู้และโต้ตอบได้

ต่อเนื่องจากการพัฒนาของระบบ Machine Learning ก็จะทำให้เกิดหุ่นยนต์ที่มีความชาญฉลาด ไม่ว่าจะเป็นหุ่นยนต์, ยานยนตร์อัตโนมัติ, ผู้ช่วยส่วนตัว (Virtual Personal Assistant/VPA) และผู้ให้คำแนะนำที่สามารถทำงานได้เองและโต้ตอบกันได้ ซึ่งระบบผู้ช่วยส่วนตัวอย่าง Google Now, Microsoft Cortana หรือ Apple Siri นั้นก็จะมีความชาญฉลาดมากขึ้น และเป็นจุดเริ่มต้นของระบบเหล่านี้ และการโต้ตอบกันได้ในลักษณะนี้ก็จะกลายเป็น User Interface หลักของการทำ Ambient User Interface และทำให้การพูดมาแทนการกดปุ่มต่างๆ ทางหน้าจอได้ และเทคโนโลยีเหล่านี้จะเป็นเทคโนโลยีที่ถูกพัฒนาต่อเนื่องยาวนานไปอึกถึง 20 ปี

 

7. Adaptive Security Architecture

การเติบโตของโลกที่ระบบ IT มีความซับซ้อนสูงขึ้นเรื่อยๆ และมีการสร้างรายได้จากการ Hack ได้อย่างเป็นรูปเป็นร่างนั้น ทำให้ภัยคุกคามที่มีต่อองค์กรนั้นเติบโตขึ้นอย่างรวดเร็ว ระบบรักษาความปลอดภัยโดยการกำหนดกฎในแบบเดิมๆ นั้นใช้ไม่ได้อีกแล้ว และการที่องค์กรมีการสร้างบริการบน Cloud หรือ API เพื่อเชื่อมต่อกับพาร์ทเนอร์หรือลูกค้านั้นก็จะมีความเสี่ยงที่จะถูกโจมตีมากขึ้น ซึ่งผู้นำทางด้านระบบ IT ขององค์กรก็ต้องคอยตรวจสอบและตอบโต้ภัยต่างๆ ในขณะที่ก็ยังคงละทิ้งการป้องกันภัยแบบเดิมๆ ไปไม่ได้ ระบบ Application ที่ป้องกันตัวเองได้ และระบบวิเคราะห์พฤติกรรมการใช้งานจะกลายเป็นเทคโนโลยีที่มาเติมเต็มสถาปัตยกรรมแบบ Adaptive Security Architecture

 

8. Advanced System Architecture

เพื่อตอบรับการมาของ Device Mesh และ Advanced Machine Learning รวมถึงอุปกรณ์ที่สามารถเรียนรู้และโต้ตอบได้ Advanced System Architecture จะเป็นสถาปัตยกรรมที่มาตอบโจทย์ความต้องการพลังในการประมวลผลที่มีประสิทธิภาพและความคุ้มค่าต่อพลังงานสูง โดย FPGA จะกลายเป็นเทคโนโลยีหลักสำหรับการสร้างสถาปัตยกรรมการประมวลผลในรูปแบบเดียวกับสมองมนุษย์นี้ และมีความเร็วมากกว่า 1 Teraflops ได้โดยใช้พลังงานได้อย่างคุ้มค่า ทำให้ในอนาคตอุปกรณ์ต่างๆ ในระบบ Internet of Things เองก็จะมีความสามารถในการทำ Machine Learning ได้ด้วย ในขณะที่ GPU ก็ยังคงเป็นเทคโนโลยีที่มีบทบาทอยู่

 

9. Mesh App และ Service Architecture

ด้วยการมาของ Internet of Things และ Mobile ที่ต้องการใช้ Back-end ที่มีประสิทธิภาพสูงและยืดหยุ่น สถาปัตยกรรมแบบ 3-tier จะค่อยๆ กลายเป็นสถาปัตยกรรมแบบ App & Service Architecture แทน ด้วยบริการ Software-defined Application นี้ก็จะทำให้องค์กรต่างๆ สามารถใช้งานระบบที่มีประสิทธิภาพ, ความยืดหยุ่น และความรวดเร็วได้ถึงแบบ Web-scale ในขณะที่สถาปัตยกรรมแบบ Microservice ก็จะยังคงตอบโจทย์การพัฒนา Application ที่เพิ่มขยายได้ทั้งแบบ On-premise และ Cloud อีกทั้ง Container ก็จะกลายมาเป็นเทคโนโลยีหลักที่เป็นพื้นฐานของสถาปัตยกรรม Microservice นั่นเอง

 

10. Internet of Things Platforms

เทคโนโลยีและมาตรฐานต่างๆ สำหรับระบบ Internet of Things จะถูกพัฒนาขึ้นมาให้เป็นรูปเป็นร่างยิ่งขึ้น ทั้งการบริหารจัดการ, การรักษาความปลอดภัย และความสามารถต่างๆ ที่จำเป็นในการพัฒนาระบบ Internet of Things มาใช้งาน และจะเป็นส่วนประกอบที่สำคัญในการทำ Device Mesh และ Ambient User Experience นั่นเอง

 

ที่มา: http://www.gartner.com/newsroom/id/3143521 

from:https://www.techtalkthai.com/gartner-predicted-10-technology-it-trends-2016/