Еволюцията на компютърните изчисления и ролята на паралелната обработка
Развитието на компютърните технологии претърпя фундаментална трансформация през последните няколко десетилетия, като един от най-значимите пробиви беше въвеждането на паралелната обработка. Тази промяна беше до голяма степен водена от NVIDIA и нейния изпълнителен директор Дженсън Хуанг, които разшириха границите на традиционните изчислителни модели и положиха основите на съвременните технологии в областта на изкуствения интелект, роботиката и научните симулации.
От видеоигри към революция в компютърните изчисления
В началото на 90-те години NVIDIA идентифицира критичен проблем в компютърните изчисления: малка част от кода в софтуерните програми – около 10% – извършва 99% от обработката. Останалите 90% се изпълняват последователно, което създава ограничения в скоростта и ефективността. Това наблюдение доведе до осъзнаването, че идеалният компютър трябва да може да обработва информация както последователно, така и паралелно.
Видеоигрите бяха първото приложение, което изискваше високоефективна паралелна обработка, за да генерира реалистична триизмерна графика в реално време. NVIDIA се възползва от този пазарен потенциал, като разработи първия съвременен графичен процесор (GPU) – хардуер, специално проектиран за паралелна обработка. Тази технология първоначално беше насочена към развлекателната индустрия, но впоследствие се оказа революционна за много други области.
CUDA – ключът към нова епоха
Огромният пробив дойде с развитието на CUDA – платформа, която позволи на програмистите да използват GPU за задачи, които не са свързани с графика. Преди CUDA учените и инженерите трябваше да „измамят“ графичните процесори, като формулират своите изчислителни задачи като графични проблеми. Това ограничаваше достъпа на изследователите до мощността на GPU и забавяше иновациите.
С CUDA този проблем беше решен, като платформата позволи използването на познати програмни езици като C за програмиране на GPU. Така NVIDIA предостави на учените и разработчиците инструмент, който направи паралелната обработка широко достъпна. Един от първите примери за въздействието на тази технология беше в медицинските изследвания – учени от Масачузетската болница започнаха да използват графични процесори за реконструкция на изображения от компютърна томография (CT).
От паралелна обработка към нова изчислителна парадигма
Истинската трансформация настъпи през 2012 г., когато екип от изследователи използва NVIDIA GPU за обучение на невронна мрежа – AlexNet – която постигна революционни резултати в разпознаването на изображения. Този момент бележи началото на широкото използване на GPU в машинното обучение и изкуствения интелект. NVIDIA осъзна, че ако дълбокото обучение може да се мащабира, то може да решава огромен брой задачи, които преди това бяха невъзможни за компютрите.
Това доведе до още една стратегическа стъпка – преосмисляне на цялата компютърна архитектура. NVIDIA инвестира в разработването на специализирани AI суперкомпютри като DGX, които оптимизират паралелната обработка за дълбоко обучение. Така компанията стана не просто производител на графични карти, а двигател на цялата индустрия на изкуствения интелект.
Ролята на паралелната обработка в модерните изчисления не може да бъде подценена. Това, което започна като решение за по-реалистични видеоигри, се превърна в технологична революция, която промени научните изследвания, медицината, автономните системи и цялостния подход към компютърните изчисления. Днес паралелната обработка не само ускорява съществуващите технологии, но и създава нови възможности, които продължават да оформят бъдещето на компютърните науки и изкуствения интелект.
Бъдещето на роботиката и физическия AI
Роботиката и физическият изкуствен интелект (AI) навлизат в нова епоха на ускорено развитие, което ще доведе до мащабни промени в индустрията, транспорта и ежедневието на хората. Според изпълнителния директор на NVIDIA, Дженсън Хуанг, всичко, което се движи, скоро ще бъде роботизирано. Компанията инвестира значителни ресурси в изграждането на софтуерни и хардуерни платформи, които ще позволят на роботите да се обучават по нов, по-ефективен начин.
Дженсън Хуанг на изложението Computex, Тайпе, през май 2016 г.
Преходът от традиционното към симулираното обучение
Досега роботите се обучаваха основно в реалния свят, където физическите ограничения като износване, повреди и сложността на средата затрудняваха бързото им усъвършенстване. Освен това, в много случаи те разчитаха на данни, събрани от хора, използващи motion capture костюми, което ограничаваше количеството примери, достъпни за обучение.
Революционната промяна идва с разработването на Omniverse – 3D симулационна среда на NVIDIA, която позволява на роботите да се обучават в напълно дигитален свят. Този виртуален свят предоставя безкраен брой сценарии и условия, което позволява много по-бързо и ефективно обучение. В допълнение, платформата Cosmos допълва Omniverse, като прави симулациите още по-реалистични, предоставяйки на роботите възможност да се адаптират към различни светлинни условия, повърхности и препятствия.
По аналогия с езиковите модели като ChatGPT, които разчитат на големи езикови бази данни, за да създават отговори, роботите в Omniverse ще използват световен модел – алгоритъм, който ги учи на фундаментални физически принципи като гравитация, триене, инерция и пространствено разположение. Това ще им позволи да изграждат „физически здрав разум“, да разпознават обекти дори когато не ги виждат и да разбират причинно-следствени връзки.
Цялата статия можете да прочетете в Брой 185 на списание Българска Наука
