Почему мы не создадим огромный ЦП (в метрах), чтобы поместить достаточное количество транзисторов в один большой чип, способный справляться с искусственным суперинтеллектом (ASI)? У нас есть идеальная среда для этого (игнорируя сценарий, который его создает).

93
14
1
Лучший ответ
748

Есть несколько очень веских причин, по которым мы этого не делаем, и фактически они применимы к любому типу производства микросхем, а не только к микросхемам ИИ, таким как TPU от Google.

Технология и стоимость:

Это главная причина. Интегральные схемы вырезаны из кремниевых пластин. Эти вафли вырезаны из почти идеальных кристаллов кремния. Размер пластины напрямую зависит от диаметра кристалла, из которого она получена.

изображение из Fujitsu

В течение многих лет полупроводниковые компании постепенно увеличивали размер пластин по мере того, как их объем продаж рос (чтобы сократить расходы). От полдюймовых вафель мы теперь до пластин шириной 300 мм. В начале десятилетия велись разговоры о производстве 450-мм пластин, но они так и не были реализованы, поскольку даже Intel не могла себе этого позволить (подумайте об этом на секунду). В настоящий момент мы, по сути, застряли на 300 мм, потому что, как оказалось, получить почти безупречный кристалл большого диаметра очень сложно. Изготовить кремниевый слиток шириной в несколько метров просто невозможно с современной технологией.

Но допустим, мы могли бы сделать такую ​​вафлю, что тогда?

Ну, есть причина, по которой я описал кристаллы как почти безупречные. Все не идеально. Они имеют небольшие дефекты в кристаллической структуре, которые могут разрушать построенные на них структуры (транзисторы). Производство также несовершенно, а также создает дефекты.

изображение с форумов Anandtech

По сути, это означает, что на пластине есть пятна, которые убивают и / или повреждают любой чип, сделанный в этой области. Вы когда-нибудь задумывались, почему Intel продает i7, i5, i3 и т. Д., Основанные на одном чипе? Это причина . некоторые микросхемы просто не выживут при производстве или выйдут из строя, а это значит, что некоторые разделы, возможно, придется отключить (ядра, кеш…). Количество чипов, которые выходят функциональными из производства, называется производственным доходом (функциональные чипы / общее количество произведенных чипов). Производственный выход имеет решающее значение для достижения жизнеспособности рынка для процесса производства полупроводников. Стоимость пластины остается неизменной независимо от того, сколько чипов выходит из строя, поэтому стоимость каждого чипа зависит от выхода.

Дело в том, что когда вы увеличиваете размер своей микросхемы, ваш выход уменьшается экспоненциально. Это накладывает практический предел на размер интегральной схемы. Маленькая микросхема будет всегда давать лучше, чем крупная микросхема. Микросхема шириной в метр будет иметь доходность, вероятно, один на миллион или даже хуже. Как компания может надеяться продать это по разумной цене? Даже если бы были клиенты, объем / спрос был бы настолько низким, что компания НИКОГДА не возместила бы расходы. Большинство микросхем сегодня сделаны прибыльными, потому что такие компании, как Nvidia или Intel, продают одни и те же чипы на самых разных рынках (например, нет никакой физической разницы между GPU в Quadro p5000 за 5000 $ и GPU в 500 $ с разрешением 1080, они используют тот же чип GP104).

Архитектурные ограничения:

В современных микропроцессорах основным ограничивающим фактором для скорости на самом деле являются не сами транзисторы. Те масштабируются относительно хорошо. На сегодняшний день основным ограничителем являются провода и задержка их распространения. По мере увеличения плотности внутренняя емкость возрастает до такой степени, что электричество может перемещаться только с небольшой долей скорости света. Современная микросхема 200 мм², такая как матрица AMD на основе дзен-цеппелина, имеет более 2 км проводки. Как вы думаете, сколько проводки будет в чипе шириной в метр? Кроме того, даже если вы хотите быть достаточно разумным с тактовыми частотами (давайте нацелимся на 1 ГГц), это оставляет 1 нс для сигналов, передаваемых за такт, что фактически позволяет нашим электрическим сигналам проходить пару сантиметров за такт, вероятно, меньше (и не в прямая линия, помните). Создание чипа такого размера непрактично из-за количества времени, которое требуется для прохождения сигналов от одной стороны чипа к другой. Задержка слишком велика для монолитного проекта, такого как ЦП или ГП (протоколы когерентности кеша было бы невероятно сложно реализовать, не говоря уже о доступе к памяти и о том, как будет изменяться задержка в зависимости от того, как далеко находится IMC).

И здесь я намеренно игнорирую все основные дискуссии, посвященные многим ядрам и нескольким основным дебатам ILP, так как это не вопрос, но давайте просто скажем, что эффективное использование многих свободных транзисторов само по себе было бы проблемой.

Тепло и мощность:

В таком чипе было бы нечестивое количество транзисторов, но мы ничего не сделали, чтобы сделать его более эффективным. Транзистор в процессоре 100 мм² потребляет столько же энергии, сколько и аналогичный в процессоре 1 м² и работает на тех же тактовых частотах. Он также будет производить столько же тепла, что означает, что требования к мощности такого монстра были бы удивительными (в библейском смысле, что означает ужас). Чистая площадь поверхности поможет с охлаждением, но вы все равно будете использовать десятки на десятки (если не сотни) киловатт для его питания.

Кроме того, из-за большого размера и паразитной емкости, если вы не будете ОЧЕНЬ осторожны с компоновкой, вы можете иметь локальные области затемнения в ИС при внезапном изменении нагрузки.

Пару десятилетий назад была попытка использовать очень большие чипы (в основном для суперкомпьютеров, которые могли себе это позволить) с интеграцией в масштабе вафель, и это оказалось плохой идеей. Эти чипы не были нигде такими большими, как вы предлагаете.

Лучшим решением для повышения производительности для таких рабочих нагрузок является построение масштабируемых систем с использованием множества маленьких матриц, соединенных друг с другом, либо в пакете MCM, либо в виде узлов в кластерном суперкомпьютере. Это дешевле и практичнее, и вы можете положиться на существующие технологии. ,

ответил(а) 2019-12-03T18:32:01+03:00 11 месяцев, 3 недели назад
204

Искусственному интеллекту не мешает недостаток вычислительной мощности. Мы не создали сильный искусственный интеллект, потому что мы просто не знаем, как это сделать.

Сила процессора - это не проблема, а то, что мы не знаем, как это сделать.

Скорее всего, компьютеры у нас уже достаточно мощные.

ответил(а) 2019-12-03T18:32:01+03:00 11 месяцев, 3 недели назад
81

Ну, вам на самом деле не нужно, вы могли бы просто связать множество мелких, чтобы сделать это. При быстром вращении огромного монолита вы получаете много тепла, которое необходимо рассеивать очень быстро, и система охлаждения будет очень проблематичной. Возможно, у вас также возникнут проблемы с ростом кристаллической структуры, чтобы она была однородной, не говоря уже об огромной установке для осаждения, обратной полировки и всего прочего, что связано с созданием чипа, и если что-то из этого не получится, вы оставил огромную дорогую тротуарную плитку, которая будет дорогостоящей и трудоемкой для замены, и вам лучше надеяться, что технические специалисты, выполняющие работу, не бросят ее.

Обработка на самом деле не проблема; мы можем сделать это достаточно быстро. Именно то, что мы обрабатываем и как мы это применяем, и есть настоящая проблема. Мне нравится использовать официантку Pizza Hut в качестве примера, четверо из вас входят, она улыбается и выхватывает четыре меню, а затем вы говорите ей, что вас шестеро, но двое других все еще находятся на парковке. Она сразу же изменяет предположение, выхватывает шесть, ждет остальных, а затем ведет вас к столу с шестью крышками, не нуждаясь в GPS или специально разработанном пути для этого; она видит препятствия, похожие на бегущих ужасных липких детей. Она выполняет все ваши заказы и разбирается с любыми хитростями, а затем выставляет счет. Она может присматривать за другой парой дюжин клиентов одновременно.

Там нет ИИ близко к тому, чтобы делать все это каждый день и два раза по выходным. Ее вычислительная мощность огромна, но так же и приложение, к которому относится обработка. Большинство ИИ построено вокруг одной задачи, и я сомневаюсь, что любой из них может справиться с напряженной субботой в Pizza Hut просто потому, что, хотя он может обрабатывать очень быстро, он не может применить обработку так же искусно, как официантка. Это, вероятно, даже не прояснит беспорядок, который вы создали, когда вы полны мясного пирога с начинкой из глубокой сковороды. Процессор MkI homo-sapien и устройства ввода-вывода - лучше, чип-бой!

ответил(а) 2019-12-03T18:32:01+03:00 11 месяцев, 3 недели назад
63

Мы делаем - в некоторой степени.

По этой причине серверные кубики больше по размеру, чем настольные и мобильные. Но логика, стоящая за этим, заключается в более параллельной обработке (многоядерный / потоковый), а скорее в более высокоскоростных транзисторах. Имейте в виду, что существует ограничение размера матрицы из-за литографических ограничений - главным образом, размера сетки.

2-ая ​​причина в том, что чип больше не значит лучше.

Большие кости страдают от «темного кремния» - это означает, что трудно поддерживать источник питания и целостность сигнала на очень большой площади.

Наилучшим решением в случае вашего вопроса является стек кристаллов - складывание нескольких кубиков в один энергоэффективный пакет.

Узнайте больше здесь:

Ответ Даниэля Фишмана: Если проблема с ускорением процессоров заключается в размещении большего количества полупроводников в маленьком пространстве, разве мы не могли бы просто сделать более крупные процессоры для тех, кто хочет больше энергии?

Ответ Даниэля Фишмана на Почему тактовые частоты процессора остались относительно плоскими, в то время как другие аппаратные средства ПК выросли в геометрической прогрессии?

ответил(а) 2019-12-03T18:32:01+03:00 11 месяцев, 3 недели назад
54

Ну, в основном потому, что большой процессор - это еще не все, что нужно для создания ИИ. В последние годы необходимы графические процессоры и чипы других типов. Кеш, память и пр.

Основная причина, по которой единственная SoC (система на чипе) не была разработана, заключается в том, что мы не знаем, что нам нужно для создания правильного ИИ. Поэтому в настоящее время мы объединяем различные системы в нейронную сеть и перенастраиваемся по мере того, как мы учимся все больше и больше.

SoC (как и в мобильных телефонах) возможен только потому, что мы знаем конечный продукт и его характеристики. Это то, что существует уже много лет. ИИ все еще находится в зачаточном состоянии, поэтому нет окончательной основы, которой нужно следовать, чтобы даже начать понимать, как создать единый чип, способный справиться с этим.

Это было бы то же самое, что попросить составить абсолютно точное количество идеального ужина для группы людей. Но не зная, сколько людей приходит на ужин, не зная их предпочтений, или даже когда они все приходят.

Поэтому лучшее, что мы можем сделать на данный момент - это модульная система, которая позволяет расширять и реконфигурировать для экспериментов с различными типами систем.

ответил(а) 2019-12-03T18:32:01+03:00 11 месяцев, 3 недели назад
52

Почему мы просто не увеличили частоту процессоров вместо того, чтобы добавлять все больше и больше ядер?

Высокая температура. Почти невозможно достичь, скажем, 6 ГГц без LH2. Даже для одного чипа.

Теперь представьте, что вы увеличили тепловыделение и, соответственно, уменьшили площадь поверхности для того, чтобы отводить тепло.

Как бы вы охладили это? Не тратя миллионы или даже миллиарды только на решения для охлаждения.

Кроме того, в суперкомпьютерах уже есть что-то подобное.

У них тысячи процессоров / графических процессоров работают совместно. И эти тысячи отдельных процессоров гораздо легче охладить, чем один гигантский процессор.

Итак, у нас уже есть что-то, что работает почти так же, как гигантский процессор, и намного легче поддерживать нормальную температуру.

И, наконец, мелочь.

AI больше полагается на GPU, поскольку они могут распараллеливать.

ответил(а) 2019-12-03T18:32:01+03:00 11 месяцев, 3 недели назад
52

Я провел некоторое исследование того, почему процессоры развиваются так, как они. Оказывается, чтобы сделать чип больше, нужно больше инженеров. Это сложнее и занимает больше времени для разработки. Яблоко нынешнего мобильного чипа имело команду из 500 инженеров. Вы можете себе представить, сколько Intel выделил один процессор? Вы можете сделать процессор с большим количеством транзисторов вместо более быстрого или с добавлением ядер, но со временем количество людей, необходимых для его разработки, станет самоубийственным.

ответил(а) 2019-12-03T18:32:01+03:00 11 месяцев, 3 недели назад
54

«Одна большая фишка» астрономически повысила бы цену фабрики и уровень дефектов. Частичные компьютеры Cray на основе GaAs, более или менее собранные вручную для «такого агентства», будут сравнительно дешевыми.

Первый работающий 32-битный микропроцессор был разработан Western Electric для своих телефонных коммутаторов. Что они не сказали мне (когда я проводил там собеседование), так это то, что процент брака для микропроцессора составлял 99%… 99 якорей для лодок на каждый работающий чип. Это было потому, что они допустили почти каждую ошибку в книге, создавая ее ... огромный размер кристалла, чрезвычайно агрессивный размер элемента и полуобнаженную технологию процесса ... но книга еще не была написана!

Одна из причин, по которой столь многие люди в Долине презирают Итаниум, заключается в том, что к тому времени была написана «книга», но высокомерные ответственные ученые снова и снова допускали большинство одних и тех же ошибок без всякого правдоподобного оправдания. Называя их «инженерами», можно было бы надеяться на предельную предельность… инженер должен знать, что происходит, когда вы подписываетесь над проектом, который бросает три кубика, и ему нужно, чтобы все подняли шесть. Ответ заключается в том, что вы не подписываете, пока не убедитесь, что руководство понимает связанные с этим риски.

В вымышленной сцене в начале Битвы за Мидуэй (в «Войне и памяти») летчик среднего ранга оспаривал суждение персонала об опасности запуска на текущем расстоянии от японского флота. Адмирал Спруэнс (который был ответственным в реальной жизни) был очень зол и вызвал авиатора, спрашивая его, что его отец (очень старший капитан флота) будет делать в подобных обстоятельствах, он сказал, что его отец будет делать то, что ему приказано но, если спросить, как вы спрашиваете меня, адмирал, он сказал бы, что если вы запустите сейчас, не ожидайте, что какой-либо из ваших самолетов вернется в вашу целевую группу (у них кончится топливо и им придется отступить на полпути назад ... что в некоторых обстоятельствах приемлемо, если экипаж может быть спасен ... в конце ряда операций с высоким риском были запланированные рвы). Адмирал Спруэнс был удручен дополнительной информацией и готовностью офицера сделать то, что ему приказали, и решил подождать (что он и сделал в реальной жизни). Такая инициатива отмечает кого-то как потенциального адмирала, но офицер даже не сделал капитана ... он умер через несколько дней после того, как битва была выиграна.

ответил(а) 2019-12-03T18:32:01+03:00 11 месяцев, 3 недели назад
37

Я думаю, что Люк Boulesteix дал хороший ответ на это.

Я хотел бы добавить, что мы работаем над созданием более крупного однокристального чипа, который будет состоять из нескольких слоев, для настоящих трехмерных микросхем, но это требует затрат, чтобы сделать что-то сложное, с достаточным количеством недостатков для работы, и тогда будет преодоление рассеивания тепла. Это, пожалуй, самая большая проблема, с которой сейчас сталкиваются 3D-чипы.

https: //www.sciencedirect.com/sc ...

https: //www.researchgate.net/pub ...

HTTP: //web.cs.ucla.edu/~reinman / ...

Это, конечно, ведет нас к чипам и процессорам, которые будут иметь большую кубовидную форму со многими слоями процессоров и памяти.

ответил(а) 2019-12-03T18:32:01+03:00 11 месяцев, 3 недели назад
38

PDF Брошюра на Вас интересует стартап в AI-чипе, это поможет вам

Доступность огромного объема данных, спрос на превосходное обслуживание клиентов, эффективные операции и более высокий доход от продаж являются одними из ключевых факторов, стимулирующих рост рынка искусственного интеллекта. С прогрессом в области вычислительной техники и технологий хранения вычислительная мощность увеличилась в несколько раз за последнее десятилетие. Эта вычислительная мощь создала новые возможности для управления большими массивами данных и их вычисления, а в сочетании с технологией искусственного интеллекта она может помочь предприятиям получить полезную информацию.

Основные приложения искусственного интеллекта, для которых используются микросхемы ИИ, включают машинное обучение (ML), обработку естественного языка (NLP), экспертные системы, автоматическое распознавание речи, планирование искусственного интеллекта и компьютерное зрение. Машинное обучение - это отрасль искусственного интеллекта, которая позволяет машинам развивать способность к самообучению и адаптации через опыт без явного программирования. Это метод анализа данных, который автоматизирует построение аналитической модели. Машинное обучение является одним из наиболее распространенных вариантов применения чипов искусственного интеллекта.

Глобальный рынок микросхем искусственного интеллекта был оценен в 5 658,1 млн долларов США в 2018 году и, как ожидается, достигнет 83 252,7 млн ​​долларов США к 2027 году с темпом роста CAGR 35,0% в прогнозируемый период с 2019 по 2027 год.

ответил(а) 2019-12-03T18:32:01+03:00 11 месяцев, 3 недели назад
36

У нас вроде это уже есть, они называются суперкомпьютерами.

Видите, простое создание чего-то огромного не решает проблему, вы получаете много проблем. От тепла до электрических помех, поскольку вам потребуется больше энергии.

Мы не делаем этого, потому что это не практично, кроме того, наличие одного сверхмощного ЧИПа будет стоить больших денег и даст ЕДИНСТВЕННУЮ ТОЧКУ ОТКАЗА, где суперкомпьютер, если группа компьютеров умрет, вероятно, что ОС сможет продолжайте работать, переназначая задачи на другие CPUS, и дешевле заменить 10 маленьких процессоров, чем один огромный процессор.

ответил(а) 2019-12-03T18:32:01+03:00 11 месяцев, 3 недели назад
37

Во-первых, процессор шириной в метр будет очень медленным. Есть причина, по которой мы делаем их меньше, а не больше.

Во-вторых, я не думаю, что технически возможно создать такой большой кубик. Даже такие большие, как квадратный дюйм, фабрики изо всех сил пытаются получить достаточно, чтобы функционировать, чтобы быть прибыльными.

ответил(а) 2019-12-03T18:32:01+03:00 11 месяцев, 3 недели назад
38

Проблемы изготовления чипов сильно усугубляются размером. Вы предлагаете выращивать безупречный кристалл кремния более метра.

Предположим, что мы преодолели эту проблему. Есть термодинамическая проблема. Мощность для переключения всех этих транзисторов должна быть доставлена ​​и рассеиваться в очень маленькой области пространства. Обычный радиатор на много порядков больше, чем чип, который он использует для охлаждения.

Стандартная конструкция системы использует внешнее ОЗУ. Не уверен, как это согласуется с вашим предложением, поэтому я думаю, что вам придется отказаться от большого количества микросхем (транзисторов), чтобы быть памятью.

Наконец, по крайней мере, на данный момент это понимание знаний программного обеспечения для создания супер-интеллекта, что является ограничивающим фактором, хотя потребность в массовых вычислениях все еще остается проблемой.

ответил(а) 2019-12-03T18:32:01+03:00 11 месяцев, 3 недели назад
37

ASI не является большой проблемой, сначала мы узнаем наш интеллект перед внедрением.

ответил(а) 2019-12-03T18:32:01+03:00 11 месяцев, 3 недели назад
38

Мощность процессора не является препятствием для создания настоящего искусственного интеллекта. Истинными препятствиями являются: (1) мы в буквальном смысле абсолютно ничего не знаем о том, что такое интеллект или как он работает, и (2) реальный интеллект, возможно, включает сознание, а сознание не является физическим явлением.

И идея о том, что мы можем создать полностью детерминированную машину, способную создавать непостижимую, непредсказуемую магию, явно абсурдна. И добавление случайных чисел не добавляет никакой магии. И когда программисты утверждают, что их программное обеспечение делает что-то неожиданное, непостижимое и волшебное, они на самом деле говорят, что они слишком глупы, чтобы тщательно продумывать свой собственный код, чтобы точно понять, что именно он будет делать. Но все, что он делает, все еще предсказуемо, а не волшебно.

ответил(а) 2019-12-03T18:32:01+03:00 11 месяцев, 3 недели назад
Ваш ответ
Введите минимум 50 символов
Чтобы , пожалуйста,
Выберите тему жалобы:

Другая проблема