Con chip này cộng trừ nhân chia còn sai nhưng sẽ là tương lai điện toán

Đôi khi thực hiện một phép tính sai lại là điều tốt. Đó là lời của Joseph Bates, đồng sáng lập và CEO của Singular Computing, một công ty sở hữu loại chip có thể điều khiển được để có khả năng thực hiện các phép tính toán toán học một cách chính xác nhất. Hãy hỏi nó về phép tính 1 1 bằng bao nhiêu, bạn sẽ có câu trả lời bằng 2,01 hoặc 1,98.

Cơ quan nghiên cứu của Lầu Năm Góc DARPA đã tài trợ cho quá trình tạo ra con chip này của Singular bởi vì phép tính mờ đó có thể là một điều hữu ích. Đặc biệt là khi sử dụng nó trong một số vấn đề hóc búa nhất của máy tính, ví dụ hiểu được ý nghĩa của các đoạn video hoặc các dữ liệu hỗn loạn khác trong thế giới thực.

“Chỉ bởi vì phần cứng kém cỏi không có nghĩa kết quả của phần mềm tính toán cũng sẽ tương tự như vậy.” Ông Bates cho biết. Một con chip không thể đảm bảo mọi phép tính toán là hoàn hảo, vẫn có thể mang lại kết quả tốt trong nhiều vấn đề khác nhưng chỉ cần ít mạch điện hơn và tiêu thụ ít năng lượng hơn, ông nói.

Trước đây, Bates làm việc cho Phòng thí nghiệm Quốc gia Sandia của Mỹ, Đại học Carnegie Mellon, văn phòng của Phòng nghiên cứu Hải quân, và MIT. Hầu hết công việc của ông là các thử nghiệm về sử dụng mô phỏng để cho thấy quá trình hoạt động không chính xác của chip S1 có thể thực hiện các tác vụ tính toán rắc rối hiệu quả hơn như thế nào. Các vấn đề phát sinh khi dữ liệu thu thập được lại gắn liền với những nhiễu động từ thế giới thực, hoặc những nơi tương tự như vậy, sẽ phù hợp nhất với loại chip này.

Những kết quả từ các báo cáo của Bates hứa hẹn đem lại khả năng ứng dụng trong các lĩnh vực như: dựng hình radar độ phân giải cao, giải nén thông tin ba chiều từ hình ảnh nổi, và học sâu, một kỹ thuật gần đây đã phát triển bùng nổ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.

Trong một thử nghiệm mô phỏng sử dụng phần mềm để theo dõi các đối tượng như xe ô tô trong video, phương pháp tiếp cận của Singular có khả năng xử lý các khung hình nhanh hơn gần 100 lần so với các bộ xử lý thông thường – vốn bị giới hạn bởi các tính toán chính xác – trong khi chỉ sử dụng năng lượng ít hơn 2%.

Bates không phải người đầu tiên theo đuổi ý tưởng sử dụng phần cứng trái với thông thường để xử lý dữ liệu hiệu quả hơn – một khái niệm còn được biết đến với tên tính toán gần đúng (Chip xác suất). Nhưng những đầu tư của DARPA vào chip của ông Bates có thể mang giấc mơ về phép tính toán mờ những thử nghiệm lớn nhất cho nó từ trước đến nay.

Một con chip có thể không giỏi tính toán số học nhưng lại hiệu quả hơn khi gặp các vấn đề rắc rối.

Bates đang xây dựng một loạt các máy tính dễ bị lỗi, trong đó mỗi máy có thể kết hợp 16 trong số các chip của ông với một bộ xử lý thông thường duy nhất. DARPA sẽ nhận được 5 cỗ máy như vậy trong mùa hè này và có kế hoạch kết nối chúng trực tuyến để chính phủ và các nhà nghiên cứu khoa học có thể sử dụng. Hy vọng rằng chúng có thể chứng minh tiềm năng của mình và thu hút sự chú ý từ ngành công nghiệp chip.

DARPA tài trợ cho con chip của Singular như một phần của chương trình được gọi là Upside, nhắm đến việc phát minh ra các phương pháp hiệu quả hơn để xử lý các đoạn video. Các máy bay không người lái quân sự có thể thu thập một số lượng video khổng lồ, nhưng chúng không thể luôn được tải về trong quá trình bay, và các máy tính cần thiết để xử lý chúng trên không sẽ quá cồng kềnh để đặt lên máy bay.

Nó sẽ tạo ra những kỳ công đáng chú ý của phần mềm và thậm chí cả kỹ thuật, để phần cứng không chính xác có thể cất cánh. Nó sẽ không dễ dàng cho các lập trình viên sử dụng ý tưởng này, khi họ phải làm quen với các chip không phải luôn luôn siêu chính xác như chip thông thường, ông Christian Enz, giáo sư tại Học viện công nghệ Liên bang Thụy Sỹ ở Lausanne, người đã tạo ra những con chip tính toán tương tự như vậy, cho biết. Các công cụ mới sẽ là cần thiết để giúp họ làm điều đó, ông nói.

Nhưng Deb Roy, giáo sư tại Phòng thí nghiệm truyền thông của MIT và là nhà khoa học truyền thông chính của Twitter, cho rằng các xu hướng gần đây về tính toán gần đúng có thể tìm thấy những đối tượng sẵn sàng hơn bao giờ hết. “Có một sự cộng hưởng tự nhiên nếu bạn đang xử lý bất kỳ loại dữ liệu nào đang bị nhiễu động bởi tự nhiên,” ông cho biết. Điều đó càng trở nên phổ biến hơn khi các lập trình viên tìm cách trích xuất thông tin từ ảnh và video hay có các cỗ máy hiểu được ý nghĩa của thế giới và hành vi của con người, ông bổ sung thêm.

Tham khảo Technologyreview