Software, Not Hardware, Will Drive Quantum and Neuromorphic Computing

Software, Not Hardware, Will Drive Quantum and Neuromorphic Computing


क्वांटम कंप्यूटिंग और न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग जैसे उभरते कंप्यूटिंग क्षेत्रों में, हार्डवेयर आमतौर पर शेर का ध्यान आकर्षित करता है। आप उन प्रणालियों और चिप्स को देख सकते हैं जो उन्हें चलाते हैं, qubits और कंप्यूटिंग के बारे में बात करते हैं जो अनुकरण करता है कि मानव मस्तिष्क कैसे काम करता है, गति और फ़ीड के माध्यम से सॉर्ट करता है, इंटरकनेक्ट्स और बिजली की खपत और ट्रांजिस्टर के बारे में बात करता है, और कल्पना करता है कि यह सब छोटा और सघन हो रहा है। नवीनतम पीढ़ी रोल आउट।

लेकिन जैसा कि इंटेल ने इस सप्ताह अपने इंटेल इनोवेशन 2022 शो में उल्लेख किया है, जबकि क्वांटम और न्यूरोमॉर्फिक को जीवन में लाने के लिए हार्डवेयर महत्वपूर्ण है, जो गोद लेने को प्रेरित करेगा वह है सॉफ्टवेयर। सिस्टम देखने में अच्छे हैं, लेकिन वे सजावट हैं यदि संगठन उनका उपयोग नहीं कर सकते हैं।

सैन जोस, कैलिफ़ोर्निया में सम्मेलन में क्वांटम और न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग से संबंधित इंटेल द्वारा बनाई गई कुछ खबरों के पीछे यही संदेश था। क्वांटम पक्ष पर, इंटेल ने अपने क्वांटम एसडीके (सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट किट) के बीटा का अनावरण किया, एक पैकेज जिसमें विभिन्न एप्लिकेशन और एल्गोरिदम, एक क्वांटम रनटाइम, एक सी ++ क्वांटम कंपाइलर और इंटेल क्वांटम सिम्युलेटर शामिल हैं।

न्यूरोमॉर्फिक क्षेत्र में, कंपनी ने कपोहो पॉइंट का अनावरण किया, एक सिस्टम बोर्ड जिसमें इंटेल लोही 2 अनुसंधान चिप्स हैं जिनका उपयोग ड्रोन, उपग्रह और स्मार्ट कारों जैसे छोटे रूप कारकों में किया जा सकता है। बोर्ड – जो एआई मॉडल चला सकते हैं जिनके पास 1 बिलियन पैरामीटर हैं और अनुकूलन समस्याओं को हल करते हैं जिनमें 8 मिलियन तक चर हैं – बड़ी समस्याओं को हल करने के लिए आठ (अभी के लिए) स्टैकिंग के माध्यम से स्केल कर सकते हैं।

इंटेल के अनुसार, कपोहो पॉइंट सबसे आधुनिक सीपीयू-आधारित सिस्टम के रूप में 10X गति और 1,000X गुना बिजली दक्षता प्रदान करता है।

हालांकि, इंटेल ने लावा की वृद्धिशील वृद्धि की भी पेशकश की, न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग के लिए इसका ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर स्टैक पहली बार एक साल पहले लोइही 2 के साथ पेश किया गया था। न्यूरोमॉर्फिक एल्गोरिदम विकसित करने के लिए मॉड्यूलर ढांचे में सुधार में लोही 2 सुविधाओं के लिए अधिक समर्थन शामिल है, जिसमें प्रोग्राम करने योग्य न्यूरॉन्स भी शामिल हैं। क्रमिक घटनाओं, और निरंतर सीखने।

इस तरह की पेशकश सॉफ्टवेयर के विस्तार के दृष्टिकोण के अनुरूप है, इंटेल सीईओ पैट गेल्सिंगर के तहत पूरी कंपनी में ले रहा है क्योंकि वह दशकों से एक हार्डवेयर और घटक निर्माता के रूप में जानी जाने वाली कंपनी का आधुनिकीकरण करना चाहता है, लेकिन जो अब एक बदलती आईटी दुनिया में अपना रास्ता खोज रहा है जहां हार्डवेयर आवेदन की जरूरतों से तय होता है।

कंपनी के कई सॉफ्टवेयर प्रोग्रामों की तरह, यह देखा जाना बाकी है कि क्वांटम एसडीके और लावा इंटेल बिजनेस मॉडल के भीतर कैसे विकसित होंगे। कंपनी कह रही है कि इन दोनों खुले सॉफ्टवेयर पैकेजों का उपयोग इन अपेक्षाकृत नए बाजारों का विस्तार करने में मदद के लिए किया जाएगा, लेकिन एक सवाल यह है कि क्या इंटेल नीचे की रेखा को विकसित करने के लिए सॉफ़्टवेयर का मुद्रीकरण करने के तरीके ढूंढेगा या यदि वे अधिक उपयोगी हैं जैसे पेशकशों के लिए ग्राहक आधार बढ़ाकर अपनी क्वांटम और न्यूरोमॉर्फिक महत्वाकांक्षाओं को अपनाने में तेजी लाने के तरीके।

इनोवेशन शुरू होने से कुछ दिन पहले पत्रकारों से बात करते हुए, इंटेल में क्वांटम और आणविक प्रौद्योगिकियों के निदेशक ऐनी मात्सुरा ने कहा कि कंपनी कुछ समय के लिए क्वांटम प्रयासों का समर्थन करने के लिए सॉफ्टवेयर पर काम कर रही थी, लेकिन हाल ही में खींचने के बारे में सोचा नहीं था। यह एक साथ एक एसडीके में है कि अन्य उपयोग कर सकते हैं।

“भले ही हम ‘सॉफ्टवेयर पहले’ कह रहे हैं और हम एक सॉफ्टवेयर-फर्स्ट कंपनी की ओर बदल रहे हैं, इंटेल एक हार्डवेयर कंपनी है,” मात्सुरा ने कहा। “हम शुरू में सॉफ्टवेयर को अलग से डालने की योजना नहीं बना रहे थे। लेकिन जैसे ही हमने शुरुआत की, हम वहां की अन्य कंपनियों से प्रेरित हुए। हमने सोचा, ‘हमें वास्तव में इंटेल क्वांटम प्रौद्योगिकियों के लिए भी उपयोगकर्ताओं का एक पारिस्थितिकी तंत्र विकसित करने की आवश्यकता है,’ और हमने महसूस करना शुरू किया कि वास्तव में सॉफ़्टवेयर को पहले रखना एक अच्छा विचार है। यही कारण है कि हमने इतना लंबा इंतजार किया। यह हमारे साथ नहीं हुआ था।”

उसने कहा, सॉफ्टवेयर इंटेल-आधारित क्वांटम कंप्यूटर के अंतिम रोलआउट के लिए एक महत्वपूर्ण घटक है, उसने कहा। एक लक्ष्य है “लोगों को हमारे सॉफ़्टवेयर का उपयोग करने की आदत डालें, लोगों को इंटेल क्वांटम तकनीक का उपयोग करने की आदत डालें। इस तरह आप मूल रूप से क्वांटम एसडीके का उपयोग करके इंटेल क्वांटम कंप्यूटर को प्रोग्राम करना सीख रहे हैं। उस तरह का प्रभाव है। जहाँ तक प्रदर्शन की बात है, मुझे नहीं पता कि स्वयं qubits के वास्तविक प्रदर्शन पर बहुत अधिक प्रभाव पड़ता है, लेकिन हमारा सॉफ़्टवेयर SDK, हमारा स्टैक, हमारी qubit चिप के साथ मिलकर बनाया गया है, इसलिए हम संचालन के लिए विशिष्ट रूप से अनुकूल हैं इंटेल qubits।”

क्वांटम एसडीके की नींव शास्त्रीय कंप्यूटिंग से एलएलवीएम मध्यवर्ती स्तर के विवरण का उपयोग है और क्वांटम-शास्त्रीय एल्गोरिदम, या परिवर्तनशील एल्गोरिदम के लिए अनुकूलित है, जो आज सबसे लोकप्रिय हैं। मात्सुरा के अनुसार, सॉफ्टवेयर कंपनी के क्वांटम सिमुलेटर और अंततः इंटेल के स्पिन-क्विबिट-आधारित क्वांटम चिप्स जैसे घटकों के साथ भी काम करेगा, जो ट्रांजिस्टर से मिलते जुलते हैं।

इंटेल ने अपने क्वांटम डॉट स्पिन-क्विबिट चिप्स के लिए 300 मिलीमीटर वेफर लाइन बनाई है और हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर आर्किटेक्चर से लेकर एप्लिकेशन और वर्कलोड तक हर चीज पर ध्यान केंद्रित कर रहा है।

अभी, एसडीके में एक बाइनरी क्वांटम इंस्ट्रक्शन सेट के लिए एक कंपाइलर और प्रोग्राम के निष्पादन को प्रबंधित करने के लिए एक क्वांटम रनटाइम शामिल है, मात्सुरा ने कहा। संकलक “उपयोगकर्ता द्वारा परिभाषित क्वांटम संचालन को सक्षम करता है और उन्हें उन संचालन में विघटित करता है जो इंटेल क्वांटम डॉट क्वबिट चिप पर उपलब्ध हैं,” उसने कहा। “हमने उद्योग-मानक एलएलवीएम को बढ़ाया है” [low-level virtual machine] क्वांटम एक्सटेंशन के साथ मध्यवर्ती प्रतिनिधित्व। हमने इसे जानबूझकर उद्योग मानकों का उपयोग करते हुए किया है ताकि भविष्य में हम कंपाइलर के फ्रंट एंड को खोल सकें और लोगों को जो भी फ्रंट-एंड कंपाइलर चाहते हैं उसका उपयोग करने की अनुमति दे सकें और हमारे एलएलवीएम आईआर इंटरफेस को लक्षित कर सकें।

इंटेल ने पहले से ही एसडीके में क्वांटम सिम्युलेटर को खोल दिया है और एक और दो-क्विबिट ऑपरेशन चला सकता है और एक लैपटॉप पर 30 क्विट और वितरित कंप्यूट नोड्स पर 40 से अधिक क्विट का अनुकरण कर सकता है। इंटेल अगले साल की पहली तिमाही में एसडीके के संस्करण 1.0 को रोल आउट करने का इरादा रखता है और बाद में एक पूर्ण एसडीके जिसमें हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर दोनों शामिल हैं।

संस्करण 1.0 में, इंटेल डेवलपर्स को एसडीके में गैर-इंटेल उपकरण, जैसे किस्किट और सर्क, आयात करने में सक्षम बनाने पर काम कर रहा है। साथ ही, इंटेल संयुक्त राज्य अमेरिका में पेन स्टेट और जर्मनी में डेगेंडॉर्फ इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी जैसे उच्च शिक्षा संस्थानों को वित्त पोषित करने में भी मदद कर रहा है।

चिप निर्माता की न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग लैब के वरिष्ठ प्रिंसिपल इंजीनियर और निदेशक माइक डेविस के अनुसार, क्वांटम एसडीके के साथ, इंटेल का शुरू में न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग के लिए विकसित और उपयोग किए गए सॉफ़्टवेयर से एक सॉफ़्टवेयर ढांचा बनाने का कोई इरादा नहीं था। हालांकि, यह स्पष्ट हो गया कि एक सामान्य-उद्देश्य वाले सॉफ़्टवेयर स्टैक की कमी इस क्षेत्र में उद्योग के प्रयासों को बाधित कर रही थी।

डेविस ने पत्रकारों से कहा, “लावा तक, समूहों के लिए हमारे अपने समुदाय के भीतर भी अन्य समूहों के परिणामों पर निर्माण करना बहुत मुश्किल रहा है क्योंकि सॉफ्टवेयर बहुत खामोश है, इन सम्मोहक उदाहरणों का निर्माण करने के लिए बहुत श्रमसाध्य है।” “लेकिन जब तक उन उदाहरणों को इस तरह से विकसित किया जाता है कि समूहों के बीच आसानी से स्थानांतरित नहीं किया जा सकता है और आप उन्हें उच्च स्तर के अमूर्तता पर डिजाइन नहीं कर सकते हैं, इसे व्यावसायिक क्षेत्र में स्थानांतरित करना बहुत मुश्किल हो जाता है जहां हमें पहुंचने की आवश्यकता होती है। मुख्यधारा के डेवलपर्स का व्यापक समुदाय जिन्होंने कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंस और न्यूरोमोर्फिक इंजीनियरिंग में पीएचडी करने में वर्षों नहीं बिताए हैं।”

लावा अनुमेय लाइसेंस के साथ एक खुला स्रोत ढांचा है, इसलिए उम्मीद है कि अन्य न्यूरोमॉर्फिक चिप निर्माता – जिनमें आईबीएम, क्वालकॉम और ब्रेनशिप शामिल हैं – लावा को अपने स्वयं के ढांचे में पोर्ट करेंगे। यह मालिकाना नहीं है, हालांकि इसमें इंटेल का प्रमुख योगदान है, डेविस ने कहा।

लावा का नवीनतम संस्करण 0.5 संस्करण है, हालांकि कंपनी लगातार लावा को गिटहब में जारी कर रही है, उन्होंने कहा। यह लोही 2 में सर्किट सुधार के साथ-साथ, डीप फीड फॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क चलाने के लिए चिप में हुई प्रगति, कुछ पर्यवेक्षित शिक्षण उपयोगों में उपयोग किए जाने वाले एक बुनियादी प्रकार के नेटवर्क को भी दिखाता है। इन नेटवर्कों का समर्थन करने के लिए कम चिप संसाधनों की आवश्यकता होती है, अनुमान संचालन लोइही 1 की तुलना में 12X तेज और 50X अधिक ऊर्जा कुशल है।

ये उस प्रकार के कार्यभार नहीं हैं जिनका समर्थन करने के लिए लोइही को डिज़ाइन किया गया था – GPU और अन्य त्वरक डीप फीड फ़ॉरवर्ड नेटवर्क को अच्छी तरह से चला सकते हैं। और इंटेल इस बात से वाकिफ है। “यह बहुत महत्वपूर्ण है कि हम उस तरह के फीडफॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क का समर्थन करते हैं जिसका आज हर कोई उपयोग कर रहा है और प्यार करता है क्योंकि वे भविष्य के न्यूरोमॉर्फिक अनुप्रयोगों के लिए सिर्फ एक महत्वपूर्ण बिल्डिंग ब्लॉक हैं।” डेविस ने कहा।

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