새로운 컴퓨팅 패러다임 (발상학적 컴퓨팅)이 장면에 들어갔다. 알았어, 아마도 그냥이야 확률 론적 컴퓨팅 새 이름으로. 둘 다 계산을 수행하기 위해 싸우는 대신 소음 (예 : 열 변동으로 인한 소음)을 사용합니다. 그러나 여전히 새로운 물리적 접근 방식입니다.
“당신이 컴퓨팅 패러다임에 대해 이야기하고 있다면, 아니, 그것은 동일한 컴퓨팅 패러다임입니다.” Behtash Behin-einCTO 및 확률 론적 컴퓨팅 스타트 업의 설립자 루드비히 컴퓨팅 (과학자 인 Ludwig Boltzmann의 이름을 따서 명명 된 것은 열역학의 분야에 크게 책임이 있습니다). “그러나 그것은 새로운 구현입니다.”라고 그는 덧붙입니다.
최근에 출판 ~에 자연 커뮤니케이션뉴욕 기반 스타트 업 일반 컴퓨팅 열역학적 컴퓨터라고 부르는 첫 번째 프로토 타입을 자세히 설명했습니다. 그들은 노이즈를 활용하여 매트릭스를 반전시키는 데 사용할 수 있음을 보여주었습니다. 또한 일부 AI 응용 프로그램의 기초가되는 가우스 샘플링을 시연했습니다.
소음이 어떻게 일부 컴퓨팅 문제에 도움이 될 수 있는지
일반적으로 소음은 계산의 적입니다. 그러나 특정 응용 프로그램은 실제로 인위적으로 생성 된 노이즈에 의존합니다. 자연 발생 노이즈를 사용하는 것이 훨씬 더 효율적일 수 있습니다.
“우리는 소음, 확률 적 및 비 결정주의를 활용할 수있는 알고리즘에 중점을두고 있습니다.”라고 말합니다. Zachery Belateche정상 컴퓨팅에서 실리콘 엔지니어링 리드. “이 알고리즘 공간은 과학 컴퓨팅에서 AI, 선형 대수에 이르기까지 모든 것이 크게 밝혀졌습니다. 그러나 열역학적 컴퓨터는 언제라도 이메일을 확인하는 데 도움이되지 않을 것입니다.”
이러한 응용 분야의 경우 열역학적 (또는 확률 론적)은 일부 반 랜덤 상태의 구성 요소로 시작합니다. 그런 다음 사용자가 해결하려는 문제는 구성 요소 간의 상호 작용으로 프로그래밍됩니다. 시간이 지남에 따라 이러한 상호 작용은 구성 요소가 평형을 이룰 수있게합니다. 이 평형은 계산에 대한 해결책입니다.
이 접근법은 Monte-Carlo 시뮬레이션과 같은 임의성을 포함하는 특정 과학 컴퓨팅 응용 프로그램에 자연스럽게 적합합니다. AI 이미지 생성 알고리즘에도 적합합니다. 안정적인 확산및 확률 론적 AI로 알려진 AI 유형. 놀랍게도, 그것은 본질적으로 확률 론적이지 않은 선형 대수 계산에도 적합한 것으로 보입니다. 이로 인해 AI 교육에 접근 방식이보다 광범위하게 적용됩니다.
“이제 우리는 AI를 통해 CPU와 GPU의 패러다임이 사용되고 있지만, 거기에 있었기 때문에 사용되고 있습니다. 다른 것이 없었습니다. 금광을 찾았습니다. 기본적으로 파헤 치고 싶어요. 삽이 있니? 나는 삽을 가지고 있습니까? 모하마드 C. 보즈 칼루이Ludwig Computing의 CEO 및 공동 설립자. “우리는 이것이 다른 도구가 필요한 다른 세상이라고 말하고 있습니다.”
일반 컴퓨팅의 접근 방식
SPU (schantical processing un)라고 불리는 일반 컴퓨팅의 프로토 타입 칩은 8 개의 커패시터-인덕터 공진기와 무작위 노이즈 생성기로 구성됩니다. 각 공진기는 조정 가능한 커플러를 통해 서로 공진기에 연결됩니다. 공진기는 무작위로 생성 된 노이즈로 초기화되며 연구중인 문제는 커플 링으로 프로그래밍됩니다. 시스템이 평형에 도달 한 후, 공진기 유닛을 판독하여 용액을 얻습니다.
“기존의 칩에서는 모든 것이 매우 고도로 제어됩니다.”라고 말합니다. 개빈 사기꾼정상 컴퓨팅의 직원 연구 과학자. “통제력을 약간 벗어나면 자연스럽게 확률 적으로 행동하기 시작할 것입니다.”
이것은 성공적인 개념 증명 이었지만 일반 컴퓨팅 팀은이 프로토 타입이 확장 할 수 없음을 인정합니다. 그러나 그들은 가지고 있습니다 수정 까다로운 인덕터를 제거하는 그들의 디자인. 그들은 이제 인쇄 회로 보드가 아닌 Silico에서 다음 디자인을 만들 계획이며 올해 말에 다음 칩이 나올 것으로 기대합니다.
이 기술을 얼마나 멀리 스케일링 할 수 있는지는 여전히 남아 있습니다. 디자인은 CMOS 호환이지만 대규모 실제 문제를 해결하는 데 사용되기 전에 작업해야 할 것이 많습니다. Ludwig Computing의 Bozchalui는“그들이 한 일이 놀랍습니다. “그러나 동시에, 오늘날의 제품에서 상업용 제품, 규모에서 사용할 수있는 것까지 실제로 가져 가기 위해 많은 노력을 기울여야합니다.”
다른 비전
확률 론적 컴퓨팅과 열역학적 컴퓨팅은 본질적으로 동일한 패러다임이지만 문화적 차이가 있습니다. 확률 론적 컴퓨팅 작업을 수행하는 회사와 연구원은 거의 독점적으로 학업 뿌리를 그룹으로 추적합니다. Supryo Datta Purdue University에서. 그러나 정상 컴퓨팅의 세 명의 공동 창립자는 Purdue와 관련이 없으며 양자 컴퓨팅의 배경에서 나옵니다.
이로 인해 정상적인 컴퓨팅 공동 설립자는 약간 다른 비전을 갖습니다. 그들은 자체 컴퓨팅 하드웨어에 다양한 종류의 물리가 활용되는 세상을 상상해 보며 해결이 필요한 모든 문제는 가장 최적의 하드웨어 구현과 일치합니다.
Normal Computing의 Belateche는“우리는이 물리학 기반 ASICS라는 용어를 만들었습니다. 응용 프로그램 별 통합 회로. 그들의 비전에서, 미래의 컴퓨터는 기존의 CPU 및 GPU에 액세스 할 수있을뿐만 아니라 양자 컴퓨팅 칩, 열역학적 컴퓨팅 칩 및 사람들이 꿈꾸는 다른 패러다임이 있습니다. 그리고 각 계산은 당면한 문제에 가장 적합한 물리학을 사용하는 ASIC로 전송됩니다.
