SpiNNcloud Systems, con sede en Dresden, Alemania, ha anunciado hoy la disponibilidad para la venta de su plataforma de supercomputación híbrida, la Plataforma SpiNNcloud. Esta innovadora máquina combina aceleradores de inteligencia artificial tradicionales con capacidades de computación neuromórfica, utilizando estrategias de diseño de sistemas inspiradas en el cerebro humano. Los sistemas disponibles para la compra varían en tamaño, pero la máquina comercial más grande tan solo puede simular diez mil millones de neuronas, aproximadamente una décima parte del número presente en el cerebro humano. El anuncio se realizó en la conferencia ISC High Performance que se va a celebrar la próxima semana en Hamburgo, Alemania.

El cerebro humano como supercomputadora

Los ordenadores que emulan el cerebro prometen una computación con un consumo energético mucho menor y un mejor rendimiento en ciertas tareas. “El cerebro humano es la supercomputadora más avanzada del universo, y solo consume 20 vatios para lograr cosas que los sistemas de inteligencia artificial hoy solo pueden soñar”, dice Héctor González, cofundador y co-CEO de SpiNNcloud Systems. “Básicamente estamos tratando de cerrar la brecha entre la inspiración cerebral y los sistemas artificiales”.

Además del tamaño, una característica distintiva del sistema SpiNNaker2 es su flexibilidad. Tradicionalmente, la mayoría de los ordenadores neuromórficos emulan la naturaleza de disparo del cerebro: las neuronas emiten picos eléctricos para comunicarse con las neuronas circundantes. El mecanismo real de estos picos en el cerebro es bastante complejo, y el hardware neuromórfico a menudo implementa un modelo simplificado específico. Sin embargo, el SpiNNaker2 puede implementar una amplia gama de tales modelos, ya que no están cableados en su arquitectura.

En lugar de observar cómo opera cada neurona y sinapsis en el cerebro e intentar emular eso desde cero, el enfoque de González implicó implementar características de rendimiento clave del cerebro. “Se trata más de tomar una inspiración práctica del cerebro, siguiendo aspectos particularmente fascinantes como la proporcionalidad energética del cerebro y su alta paralelización”, dice González.

Innovación en Hardware

Para construir hardware que sea energéticamente proporcional y altamente paralelo, la empresa comenzó con los bloques de construcción. La unidad básica del sistema es el chip SpiNNaker2, que alberga 152 unidades de procesamiento. Cada unidad de procesamiento tiene un microcontrolador basado en ARM y, a diferencia de su predecesor, el SpiNNaker1, también está equipado con aceleradores para su uso en modelos neuromórficos y redes neuronales tradicionales.

Las unidades de procesamiento pueden operar de manera basada en eventos: pueden permanecer inactivas a menos que un evento las active para encenderse y operar. Esto permite un funcionamiento energéticamente proporcional. Los eventos se enrutan entre unidades y chips de manera asincrónica, lo que significa que no hay un reloj central que coordine sus movimientos, lo que puede permitir una gran paralelización. Cada chip está conectado a otros seis chips, y todo el sistema está conectado en forma de toro para garantizar que todos los cables de conexión tengan la misma longitud.

El mayor sistema comercialmente ofrecido no solo es capaz de emular 10 mil millones de neuronas, sino también de realizar 0,3 exaops de tareas de inteligencia artificial más tradicionales, colocándolo en una escala comparable con los 10 superordenadores más grandes de hoy en día.

Reflexiones y perspectivas futuras

Entre los primeros clientes del sistema SpiNNaker2 se encuentra un equipo en los Laboratorios Nacionales Sandia, que planea utilizarlo para investigaciones adicionales sobre sistemas neuromórficos que superen las arquitecturas tradicionales y realicen tareas computacionales inaccesibles de otra manera.

“La capacidad de tener un modelo de neurona general programable le permite explorar algunas de estas reglas de aprendizaje más complejas que no necesariamente encajan en los sistemas neuromórficos más antiguos”, dice Fred Rothganger, miembro sénior del personal técnico en Sandia. “Por supuesto, pueden ejecutarse en una computadora de propósito general. Pero esas computadoras de propósito general no están necesariamente diseñadas para manejar eficientemente los patrones de comunicación que ocurren dentro de una red neuronal de disparo. Con [el sistema SpiNNaker2] obtenemos la combinación ideal de mayor programabilidad más una comunicación eficiente.”