Др . Енг Лим Гох- Потпредседник и главни технолошки официр, рачунар високих перформанси, и
Награђен медаљу НАСА-е за изванредненапредак технологије као главног истраживача експеримента на броду ИСС за рад аутономних суперрачунара у дугорочним свемирским мисијама. Поред стварања апликација за истраживање ројева са седиштем у блоцкцхаину, он надгледа употребу АИ у тркама Формуле 1, индустријализује технологију која стоји иза шампионског покера и заједно дизајнира системе за симулацију биолошки детаљног мозга сисара. Има шест америчких патената, још пет чека.
ХПЕ (Хевлетт Пацкард Ентерприсе)је америчка ИТ компанија настала 2015. године заједно са ХП Инц.након поделе Хеwлетт-Пацкард Корпорације.Наследио посао у сегменту корпоративних купаца - производисервери, суперкомпјутери, системи за складиштење података, мреже за складиштење, мрежна опрема, конвергентни системи, а бави се и изградњом цлоуд инфраструктуре.
„Облак ће остати важан у свету великих података“
- Цлоуд технологије су одавно превазишле иновације до савремених ИТ стандарда. Какву улогу данас играју у развоју нових производа?
- У ХПЕ-у смо се фокусирали на рачунареразвој као део тренда „периферног до облака“, углавном зато што већина података прво иде на периферију. Морамо пренети све податке са периферије у облак, на пример, податке супермаркета, аутомобила, ако говоримо о повезаном аутомобилу (аутомобил који може двосмерно комуницирати са другим системима - ХиТецх), ваздухопловном индустријом и болницама. У многим случајевима преносимо податке у облак да бисмо потом анализирали податке и резултат послали на периферију.
Рачунарство у облаку је важно јер то омогућавакористите сву рачунарску снагу концентрисану у облаку, док је на периферији обично мања. Традиционални начин је да се прво прикупе подаци на периферији, а затим се конфигуришу паметне периферне јединице тако да у облак шаљу само потребне информације. Облак има све рачунске ресурсе за обављање машинског учења, анализе, добивање резултата који ће бити враћени на периферију. Зато верујемо да ће облак остати важан у свету великих података.
- Зашто користити вештачку интелигенцију за стварање нових дата центара? Која је његова главна сврха у овом контексту?
- Дата центри (ДПЦ) постајусложенији и захтевнији корисници. Што се тиче сложености дата центра, данас имате велики број централних (ЦПУ) и графичких (ГПУ) процесора за АИ који имају много језгара. Такође постоје велики токови података, чије складиштење и кретање морају бити организовани. Све то троши пуно енергије и повећава сложеност податковних центара.
ГПУ (јединица за обраду графике)је графичка јединица за обраду, специјализовани уређај за обраду графике и визуелних ефеката.За разлику од ПРОЦЕСОРА (Централна јединица за обраду), ГПУ архитектура је погоднија за паралелно рачунање рачунарства и имаСавремени ГПУ-и се могу користити не само за графичку обраду, већ и за исту врсту математичких прорачуна, који су више заинтересовани за брзину обраде.Истовремено , брзина обраде ГПУ-а у поређењу са ЦПУ-ом можебити хиљадама пута виши.
Језгра процесора— независни процесори састављени на једном физичком чипу.Смањите физичку величину, потрошњу енергије и топлотно расипање чипа и драматично повећајте перформансе без промене архитектуре процесора.
Што се тиче корисника, њихови захтеви су такођеувелике повећан. У прошлости су купили опрему, лансирали је, и док је систем радио, корисници су били задовољни. Али данас питају: "Да ли моје апликације раде оптимално?" - с обзиром да није увек директно повећање рачунарске снаге пропорционално повећање продуктивности.
Као резултат, имате захтеве корисника,сложеност податковних центара, што значи да морате имплементирати више АИ, који би прегледали податке и помогли у доношењу бољих одлука. Проблем је што немамо довољно података да бисмо АИ научили. Око 10 хиљада купаца ушло је у наш пројекат и своје податке из дата центра послало у облак. Сада шаљемо резултате обраде АИ података натраг у сваки од тих података како би се оптимизирао њихов рад.
- Да ли се АИ тренутно активно користи у креирању опреме за корпоративне клијенте? Колико брзо треба да очекујете сличне технологије у канцеларијским и кућним производима?
- Ако мислите на способност давањапрогнозе засноване на историји, тада се то већ веома широко користи. Данас се користи у многим областима: у финансијама, за предвиђање вредности акција, када се продају и купују, у одређивању цене деривата на финансијским тржиштима или у израчунавању аномалија у рендгену у медицини. Постоје аутомобили који су довољно паметни да схвате да, на пример, вибрација у амортизеру значи нешто лоше, и информације о томе пошаљу возачу. Учење кроз историју ради доношења одлука и предвиђања постало је стварност. Али смела предвиђања да ће се појавити супермен још увек су научна фантастика. Међутим, важно је почети размишљати о томе сада.
„Квантни рачунари ће, користећи методу оптимизације, учинити да рачунар са АИ брже учи“
- Обичним људима је тешко схватити шта су тачно квантни рачунари, о чему се данас толико говори. Како их сами дефинишете?
- За почетак, не разумем квантитетмеханика. Не разумем запетљавање квантних стања, суперпозицију и мерење колапса у класично стање. Али није битно. Прихватам сва три ова концепта. Признајем да постоје. Пошто сам по струци инжењер, користим само оно што више разумем. На пример, различити нивои енергије електрона у атому: низак, висок и веома висок. Надаље, заплетеност је када се два атома толико зближе да почињу да се мијешају. Такође смо разговарали о колапсу функције када првобитно несигурни систем „изабере“ једно од прихватљивих стања као резултат мерења. Признајем постојање ова три концепта, што ми са инжењерске тачке гледишта омогућава комбинацију свих различитих квантних система који се тренутно развијају за квантну обраду информација.
- У новије време Гоогле је стварао велику буку, најављујући постизање „квантне супериорности“. Користите ли квантне технологије у дизајну?
- Мислим да ћемо добити аналогну технологијумерења у квантном рачунању у наредних десет година. Али у дигиталном смислу, да би квантни рачунар радио као данашња машина, требаће више од десет година. Један од највећих проблема је како одржати заплете и суперпозицију стабилним довољно дуго да би се могли израчунати. Данас имају много грешака и за њихово исправљање је потребно много више кубита како би подржали један рачунски кбит. Стога тврдим да ће требати више од десет година да се достигне тачка у којој ће квантни рачунар постати бољи од класичних рачунара. Дакле, још увек има времена, али када се појави, можемо радикално променити редослед ствари.
Квантна супериорностСпособност квантних рачунарских уређаја да реше проблеме које класични рачунари практично не могу да решеРељити. Гоогле је претходно објавио планове за демонстрацију квантне надмоћи до краја 2017. године користећи низ од 49 суперпроводних кубита, али то заправо није најављено до 23. октобра 2019.Према Гуглу, "квантна надмоћ је остварена на низу од 54 кубита, од којих су 53 била функционална и коришћена за извођење прорачуна за 200 секунди, што би конвенционалном суперкомпјутеру требало око 10.000 година".
Кубит (из квантног бита)је квантно пражњење, или најмањи елемент, за складиштење информација у квантном рачунару.Као мало, qубит дозвољава два еигенстата, означена са 0 | 1, али можеда буду у својој "суперпозицији", то је тако у обе државе у исто време.У сваком мерењу кјубитовог стања, он случајно прелази у једну од својих држава.Кубити могу да се "упетљају" једни са другима, то јест да могу битиНамеће се неприметан однос, у коме се сваки пут када се један од неколико кубита промени, остали се мењају у договору са њим.
- Како је квантни рачунар повезан са вештачком интелигенцијом?
- АИ користи машинско учење, то учи и са њимкористећи причу. То се дешава покушајем и грешком, он покушава једну причу, погрешно предвиђа, исправља, затим другу причу - да предвиди, ако не, онда да исправи. И тако хиљаду покушаја. Десет хиљада покушаја. Сто хиљада. Милион или десет милиона. Треба да направи много покушаја да се прилагоди, док не покаже тачан алгоритам за предвиђања. Верујем да ће квантни рачунари, користећи методу оптимизације, учинити да рачунар са АИ брже учи. Тако да не мора толико много покушаја и покушати милион пута да би постигао тачан резултат. Квантни рачунар омогућит ће му да врло брзо постигне добар ниво предвиђања.
Блоцкцхаин и рој интелигенције
— Како се користе блоцкцхаин технологије на нивоу предузећа?
- АИ и блоцкцхаин су уско повезани. Вјерујемо да ће за периферне уређаје бити важан не сам блоцкцхаин, већ технологија која стоји у њему. Будући да ће подаци ићи на периферију, хтећете да учините што више да уштедите рачунску снагу облака. Замислите да имате милион ХД камера високе резолуције. Не можете да пошаљете ток података са милион камера у облак. Мораћете да ставите рачунаре на периферију који су довољно паметни да одлуче: „Не морам ово да шаљем. Послаћу само ово. “ Али онда су вам потребни паметни рачунари. Верујемо да ће способност повезивања више периферних рачунара у једну групу, један „рој“ за обуку роја постати важна. То је због рој интелигенције - обоје су међусобно повезани.
Тачна дефиниција интелигенције о роју још увек не постојиформулисано Рој интелигенција описује колективно понашање децентрализованог, самоорганизујућег система. РИ системи се по правилу састоје од многих агената (боида), који локално делују једни са другима и са околином. Идеје понашања обично долазе из природе, посебно из биолошких система. Сваки дечак следи веома једноставна правила. Упркос чињеници да не постоји централизовани систем управљања понашањем који би сваком од њих показао шта треба радити, локалне и помало случајне интеракције доводе до појаве интелигентног понашања у групи које не контролишу поједини бојиди. Опћенито, РИ би требао бити систем с више агената, који би имао самоорганизацијско понашање, што би укупно требало показати неко разумно понашање.
Ако говоримо о нашој методи тренинга роја, ондаон је такав. Претпоставимо да једна болница пружа обуку, изоловајући своје податке, не дели податке и дели само резултате своје обуке. Као и остале болнице. Цео овај процес преноса је координиран преко блоцкцхаин технологије. Сигурни смо да је потребно јер желимо да сви периферни уређаји раде, иако независно, али у целини као рој.
Не желимо да имамо централизовано управљање,јер у роју није. Рој пчела има матицу у кошници. Али она не даје упутства док рој лети. Пчеле се координирају. И тек кад се врате у кошницу, комуницирају с матицом пчелом, служе је и тако даље. Али када су у роју, ако су обучени, они морају да координирају акције међу собом. И тако живи рој. Али како то координирати без вође? Блоцкцхаин Стога је блоцкцхаин важан за периферију. Ако само један вођа координира рој, а он одустане, онда цео рој не функционише. Пчеле морају да траже другог вођу. Нема лидера у блоцкцхаину.
- Шта можете рећи о РИ технологијама? Да ли је аналогија са неуронским мрежама одговарајућа овде?
"Рои је тачно попут неуронске мреже." Свака појединачна пчела или сервер на периферији има своју неуронску мрежу. Свака болница, попут роја, има своју засебну неуролошку мрежу за тренирање. Али блоцкцхаин омогућава да се ова обука дели по свим болницама. Стога свака пчела, болница или рачунар на периферији има своју неуронску мрежу. Али када поделе своје учење од пчела до пчела, они користе блоцкцхаин. Као резултат тога, користе и неуронске мреже и блок-ланац. Неуронска мрежа користи се за само-проучавање, а блок-ланац користи се за дељење са другима.
„Одговорност за земљу привлачи младе инжењере“
- Данас корпорације посвећују посебну пажњу бризи о животној средини. Какве мере предузима ХПЕ у свом раду на бризи о животној средини?
Пре свега, као компанија, ми смо одговорни за Земљу.Друго , многи млади инжењери желе да се загусте у компанији која се осећаДа , мислим да постоји тренд ка вежој свести у овој новој генерацији.Желимо да привучемо младе инжењере, и треће, то су праве ствари.
Имамо два велика центра за опоравакСАД и Шкотска. Према грубим проценама, током прошле године купили смо, прерадили и продали 99% обновљене старе опреме, укупне вредности три милиона долара. Из остатака вадимо већину сировина: сребро, злато - и поново их користимо. И само врло мали проценат, око 0,3%, буде бачен.
Друга област је интеракција с клијентима уобласти заштите животне средине. Један од мојих најдражих примера је апликација нашег клијента, Саллинг Гроуп, дизајнирана за борбу против нерационалне употребе хране. Данас је око 2.000 супермаркета повезано са њима. На пример, продавнице намеравају да избаце 26.912 прехрамбених производа јер им је истекао рок трајања. Продајући такве производе са великим попустом, трговински ланци могу повећати зараду за 10%, а купци могу добити робу по ниској цени.
Друга област је чиста енергија. У свету се производи огромна количина угљен-диоксида, јер људима треба енергија. Врло блиско сарађујемо са ИТЕР (Интернатионал Екпериментал Нуцлеар Реацтор) пројектом како бисмо покушали користити нуклеарну фузију за производњу енергије. Сложеност нуклеарне фузије је задржавање плазме у магнетном пољу које се врти око ТОКАМАК-а (тороидне коморе са магнетним завојницама - ХиТецх). Пружамо суперрачунар за израчунавање оптималне структуре магнетног поља ТОКАМАК како би плазма била стабилна.