Ученые из МГУ показали: сложные вычисления на персоналке с эффективностью, не уступающей суперкомпьютеру, возможны
https://geektimes.ru/company/dronk/blog/277914/
Интересное о технологиях
Интересное о технологиях
Vasaka писал(а): ↑30 июн 2016, 11:50Ученые из МГУ показали: сложные вычисления на персоналке с эффективностью, не уступающей суперкомпьютеру, возможны
https://geektimes.ru/company/dronk/blog/277914/
Ох уж эти заголовки, ох уж эти журналисты. Если посмотреть статью, то на самом деле в ней описывается просто новый подход к решению конкретной научной (математической) проблемы - увеличение параллельности вычислений. И применили этот алгоритм на GPU обычного компа, вот и всё. В статье нет сравнения с суперкомпьютером (на котором новый алгоритм будет исполнен ещё быстрее). А журналисты видимо сравнили этот алгоритм со старым алгоритмом, пусть и применяемом на суперкомпьютере.
Такие статьи (об оптимизации вычислений - распараллеливании) выходят чуть ли ни каждый день в самых разных областях.
А NVIDIA вообще молодцом, она давно позиционирует свои видеокарты не только как игровые, но и как векторный процессор для любых вычислений. В частности BOINC(см. значок в моей подписи) и другие программы распределённых вычислений давно им пользуются.
Интересное о технологиях
Я это запостил только лишь с той целью, чтобы показать, что хороший ИИ можно написать и для его работы не нужен суперкомьютер. Просто это много работы, а люди и так покупают то, что есть.
Интересное о технологиях
Конечно много работы, тут нужно целые исследовательские работы проводить чтобы оптимизировать алгоритмы чего бы то ни было. Тем более если ИИ и графика будут конкурировать за право обладания GPU, разработчики наверное предпочтут всё же графику. Нам в компьютеры нужен ещё один векторный процессор! Даёшь налету перепрограммируемый логический массив в каждый системный блок!
Интересное о технологиях
Хорошего ИИ постоянно не хватает в стратегических играх, а там требования к графике всё же не такие серьёзные.
А если нейронную сеть написать, то ей можно стравливать потом любые игры. Просто надо натаскать какое-то время и вперёд.
Получается один раз написал - для всех игр подошло.
Но как уже говорилось, в нашем мире дикого капитализма, это лишние расходы, а прибыли не добавит.
А если нейронную сеть написать, то ей можно стравливать потом любые игры. Просто надо натаскать какое-то время и вперёд.
Получается один раз написал - для всех игр подошло.
Но как уже говорилось, в нашем мире дикого капитализма, это лишние расходы, а прибыли не добавит.Интересное о технологиях
Мне кажется натаскивать нужно будет ооооочень долго. Заметь все игры в которые играли нейросети в основном "малосвободные", типа марио где есть всёго четыре возможных хода за шаг (идти назад, идти в перёд, прыгнуть, ждать). А когда количество степеней свободы измерятся сотнями и тысячами (скажем выбор здания для постройки и его места на карте), то тут обучение займёт многие и многие годы.
"Нейросеть" не совсем удачное название - это эволюционный механизм в действии. Примерно тоже самое делали первые органические соединения в "первородом супе". И им потребовались миллиарды лет чтобы получилось что-то стоящее. Жизнь.
"Нейросеть" не совсем удачное название - это эволюционный механизм в действии. Примерно тоже самое делали первые органические соединения в "первородом супе". И им потребовались миллиарды лет чтобы получилось что-то стоящее. Жизнь.
Интересное о технологиях
У меня пока нет никаких данных ни подтверждающих, ни опровергающих твоё представление о времени натаскивания нейросети на "более сложных играх". Но тут важно понимать, что только процентов 5 людей играют очень сильно. Так зверски, на уровень гроссмейстера ИИ натаскивать не нужно. Достаточно будет крепкого перворазрядника, чтобы уделывать 95% игроков. Это если переводить на шахматные термины. Гроссмейстеры это 2800 эло рейтигра. 1 разряд, это 1900 эло рейтинга. В такую силу натренировать ИИ несоизмеримо более лёгкая задача. Там целая пропасть в понимании принципов игры между гроссом и 1 разрядом.
Интересное о технологиях
Приведу пример, жизни на Земле потребовались четыре миллиарда лет чтобы "с нуля" развиться до высокоорганизованной жизни да выползти на сушу. А в космос она сунуло свой нос ещё спустя каких-то пол миллиарда.
И самый долгий период был первый, а дальше всё ускорялось да ускорялось.
Я хочу сказать, что системе проб и ошибок (что и делает по сути нейросеть) нужно очень много времени для первых стоящих результатов. А доводка до профессионализма сравнительно не долгая.
Это видно на примере выше упомянутой игры нейросети в марио. Первые три четверти из всей продолжительности игры (сколько бы попыток там не было) скучны, тупы и бессмыслены. Но наступает переломный момент и нейросеть внезапно делает существенные успехи.
Мне кажется для сложных игр связи типа
будут работать лучше, чем пробы и ошибки. Хотя наверное можно оба этих подхода к ИИ как-то совместить. Но как?
И самый долгий период был первый, а дальше всё ускорялось да ускорялось.
Я хочу сказать, что системе проб и ошибок (что и делает по сути нейросеть) нужно очень много времени для первых стоящих результатов. А доводка до профессионализма сравнительно не долгая.
Это видно на примере выше упомянутой игры нейросети в марио. Первые три четверти из всей продолжительности игры (сколько бы попыток там не было) скучны, тупы и бессмыслены. Но наступает переломный момент и нейросеть внезапно делает существенные успехи.
Мне кажется для сложных игр связи типа
Код: Выделить всё
Если (здоровье < 50%)
{
Выпить зелье здоровья.
}будут работать лучше, чем пробы и ошибки. Хотя наверное можно оба этих подхода к ИИ как-то совместить. Но как?
Интересное о технологиях
Не знаю. Я не специалист в этом.
Я не специалист в этом.Интересное о технологиях
Скрытое состояние вещества ускорит работу компьютера в 10 раз
Международная группа ученых с участием профессора НИТУ «МИСиС» Сергея Бразовского представила исследования высокослоистого материала дисульфида тантала, которые показали, что его сопротивление можно менять с уникально высокой скоростью, превращая из электрического проводника в изолятор и обратно. Сверхбыстрое «переключение» позволяет использовать материал в новейшей электронике в качестве энергонезависимого элемента памяти нового поколения.
В мае 2016 года в журнале Nature Communications была опубликована статья1 по итогам исследования, являющегося синтезом теоретической работы профессора Сергея Бразовского, выполненной в НИТУ «МИСиС» и Национальном центре научных исследований (CNRS, Франция) и эксперимента, проведенного под руководством профессора Драгана Михайловича в институте Йозефа Стефана в Любляне (Словения).
Профессору Сергею Бразовскому удалось построить теоретическое описание особого скрытого состояния вещества дисульфида тантала, которого данный материал может достигнуть только под влиянием внешних воздействий. Это уникальное химическое соединение имеет неустойчивую внутреннюю решетку электронов, которая может принципиально меняться за счет внешнего импульса, преобразуя в итоге физические свойства самого материала. Скрытое состояние было экспериментально обнаружено учеными только в 2014 году.
Ученый развил построенную им ранее теорию для описания модели переключения состояний проводник-изолятор.«Мы обнаружили сложный механизм формирования сети заряженных доменных стенок (границ, разделяющих области образца, находящиеся в обычном и скрытом состояниях), которые создаются из-за неустойчивости электронной решетки. Это позволило объяснить наблюдаемый эксперимент: инжектированные заряды (т.е. введенные в образец извне, в данном случае с помощью лазерных импульсов) создают движущиеся доменные стенки, превращая материал из изолятора в металл»,– рассказал профессор Сергей Бразовский.
В ходе эксперимента образец дисульфида тантала размером меньше 100 нанометров облучается сверхкороткими лазерными или электрическими импульсами, которые создают сверхкороткие электрические токи и производят переключение состояний проводник-диэлектрик. Таким образом, один и тот же материал при определенном внешнем воздействии может быть проводником электрического тока и его изолятором, причем способен менять эти состояния с огромной скоростью.
Это свойство дисульфида тантала может быть применимо для создания энергонезависимых элементов электронной памяти, которые способны сохранять информацию даже при отключенном источнике электрического питания за счет устойчивости скрытого состояния данного вещества. Проводящее состояние материала при этом шифрует единицу, диэлектрическое – ноль.
Принципиальное отличие инновационной схемы работы элементов памяти от традиционной динамической оперативной памяти (DRAM) – на порядок более высокая скорость записи информации. Ультрабыстрые элементы памяти на основе дисульфида тантала будут способны переключаться управляющим электрическим напряжением за время около одной пикосекунды, что более чем в 10 раз быстрее, чем самые быстрые из существующих аналогов.
https://geektimes.ru/company/science_misis/blog/278422/
Международная группа ученых с участием профессора НИТУ «МИСиС» Сергея Бразовского представила исследования высокослоистого материала дисульфида тантала, которые показали, что его сопротивление можно менять с уникально высокой скоростью, превращая из электрического проводника в изолятор и обратно. Сверхбыстрое «переключение» позволяет использовать материал в новейшей электронике в качестве энергонезависимого элемента памяти нового поколения.
В мае 2016 года в журнале Nature Communications была опубликована статья1 по итогам исследования, являющегося синтезом теоретической работы профессора Сергея Бразовского, выполненной в НИТУ «МИСиС» и Национальном центре научных исследований (CNRS, Франция) и эксперимента, проведенного под руководством профессора Драгана Михайловича в институте Йозефа Стефана в Любляне (Словения).
Профессору Сергею Бразовскому удалось построить теоретическое описание особого скрытого состояния вещества дисульфида тантала, которого данный материал может достигнуть только под влиянием внешних воздействий. Это уникальное химическое соединение имеет неустойчивую внутреннюю решетку электронов, которая может принципиально меняться за счет внешнего импульса, преобразуя в итоге физические свойства самого материала. Скрытое состояние было экспериментально обнаружено учеными только в 2014 году.
Ученый развил построенную им ранее теорию для описания модели переключения состояний проводник-изолятор.«Мы обнаружили сложный механизм формирования сети заряженных доменных стенок (границ, разделяющих области образца, находящиеся в обычном и скрытом состояниях), которые создаются из-за неустойчивости электронной решетки. Это позволило объяснить наблюдаемый эксперимент: инжектированные заряды (т.е. введенные в образец извне, в данном случае с помощью лазерных импульсов) создают движущиеся доменные стенки, превращая материал из изолятора в металл»,– рассказал профессор Сергей Бразовский.
В ходе эксперимента образец дисульфида тантала размером меньше 100 нанометров облучается сверхкороткими лазерными или электрическими импульсами, которые создают сверхкороткие электрические токи и производят переключение состояний проводник-диэлектрик. Таким образом, один и тот же материал при определенном внешнем воздействии может быть проводником электрического тока и его изолятором, причем способен менять эти состояния с огромной скоростью.
Это свойство дисульфида тантала может быть применимо для создания энергонезависимых элементов электронной памяти, которые способны сохранять информацию даже при отключенном источнике электрического питания за счет устойчивости скрытого состояния данного вещества. Проводящее состояние материала при этом шифрует единицу, диэлектрическое – ноль.
Принципиальное отличие инновационной схемы работы элементов памяти от традиционной динамической оперативной памяти (DRAM) – на порядок более высокая скорость записи информации. Ультрабыстрые элементы памяти на основе дисульфида тантала будут способны переключаться управляющим электрическим напряжением за время около одной пикосекунды, что более чем в 10 раз быстрее, чем самые быстрые из существующих аналогов.
https://geektimes.ru/company/science_misis/blog/278422/