Il Futuro dell’Informatica: Il Potenziale del Computing Termodinamico
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Un Nuovo Computer Prototipo Utilizza il Rumore a suo Vantaggio
Un nuovo paradigma informatico, il computing termodinamico, è entrato in scena. Va bene, forse è solo il computing probabilistico con un nuovo nome. Entrambi utilizzano il rumore (come quello causato dalle fluttuazioni termiche) anziché combatterlo, per eseguire calcoli. Ma è comunque un nuovo approccio fisico.
“Se stai parlando di paradigmi informatici, no, è lo stesso paradigma informatico”, come il computing probabilistico, dice Behtash Behin-Aein, il CTO e fondatore della startup di computing probabilistico Ludwig Computing (intitolata a Ludwig Boltzmann, uno scienziato in gran parte responsabile del campo della termodinamica). “Ma è una nuova implementazione”, aggiunge.
In una recente pubblicazione su Nature Communications, la startup con sede a New York Normal Computing ha dettagliato il loro primo prototipo di quello che chiamano un computer termodinamico. Hanno dimostrato di poterlo utilizzare per sfruttare il rumore per invertire matrici. Hanno anche dimostrato il campionamento gaussiano, che sta alla base di alcune applicazioni di intelligenza artificiale.
Come il Rumore Può Aiutare Alcuni Problemi Informatici
Convenzionalmente, il rumore è nemico della computazione. Tuttavia, alcune applicazioni si basano effettivamente su rumore generato artificialmente. E utilizzare rumore naturalmente presente può essere molto più efficiente.
“Ci stiamo concentrando su algoritmi in grado di sfruttare rumore, stocasticità e non determinismo”, dice Zachery Belateche, responsabile dell’ingegneria del silicio presso Normal Computing. “Quello spazio degli algoritmi si rivela enorme, va dalla computazione scientifica all’intelligenza artificiale all’algebra lineare. Ma un computer termodinamico non ti aiuterà a controllare la posta elettronica a breve termine.”
Per queste applicazioni, un computer termodinamico, o probabilistico, inizia con i suoi componenti in uno stato semi-casuale. Quindi, il problema che l’utente sta cercando di risolvere viene programmato nelle interazioni tra i componenti. Nel tempo, queste interazioni consentono ai componenti di raggiungere l’equilibrio. Questo equilibrio è la soluzione al calcolo.
Questo approccio si adatta naturalmente a determinate applicazioni di calcolo scientifico che già includono casualità, come le simulazioni di Monte-Carlo. È anche adatto per l’algoritmo di generazione di immagini AI stabile diffusione, e un tipo di AI noto come AI probabilistica. Sorprendentemente, sembra essere adatto anche per alcuni calcoli di algebra lineare che non sono intrinsecamente probabilistici. Questo rende l’approccio più ampiamente applicabile all’addestramento dell’IA.
“Ora vediamo con l’IA che il paradigma delle CPU e delle GPU viene utilizzato, ma viene utilizzato perché era lì. Non c’era nient’altro. Diciamo che ho trovato una miniera d’oro. Voglio scavare. Ho una pala? O ho un bulldozer? Ho una pala, basta scavare”, dice Mohammad C. Bozchalui, CEO e co-fondatore di Ludwig Computing. “Stiamo dicendo che questo è un mondo diverso che richiede un attrezzo diverso.”
L’Approccio di Normal Computing
Il chip prototipo di Normal Computing, che hanno chiamato unità di elaborazione stocastica (SPU), è composto da otto risonatori capacitivi-induttivi e generatori di rumore casuale. Ciascun risonatore è collegato a ciascun altro risonatore tramite un accoppiatore regolabile. I risonatori vengono inizializzati con rumore generato casualmente, e il problema in studio viene programmato negli accoppiamenti. Dopo che il sistema raggiunge l’equilibrio, le unità del risonatore vengono lette per ottenere la soluzione.
“In un chip convenzionale, tutto è molto controllato”, dice Gavin Crooks, un ricercatore scientifico presso Normal Computing. “Togli un po’ di controllo, e la cosa inizierà naturalmente a comportarsi più stocasticamente.”
Anche se si è trattato di una prova di concetto riuscita, il team di Normal Computing riconosce che questo prototipo non è scalabile. Ma hanno modificato il loro design, eliminando induttori difficili da scalare. Ora pianificano di creare il loro prossimo design in silico, piuttosto che su una scheda a circuito stampato, e si aspettano che il loro prossimo chip esca entro la fine di quest’anno.
Resta da vedere quanto questa tecnologia possa essere scalata. Il design è compatibile con CMOS, ma c’è molto da fare prima che possa essere utilizzato per risolvere problemi reali su larga scala. “È incredibile ciò che hanno fatto”, dice Bozchalui di Ludwig Computing. “Ma allo stesso tempo, c’è molto da fare per portarlo davvero da ciò che è oggi a un prodotto commerciale a qualcosa che può essere utilizzato su larga scala.”
Una Visione Diversa
Anche se il computing probabilistico e il computing termodinamico sono essenzialmente lo stesso paradigma, c’è una differenza culturale. Le aziende e i ricercatori che lavorano sul computing probabilistico fanno quasi esclusivamente risalire le loro radici accademiche al gruppo di Supryo Datta presso l’Università di Purdue. I tre cofondatori di Normal Computing, tuttavia, non hanno legami con Purdue e provengono da background nel computing quantistico.
Ciò porta i cofondatori di Normal Computing a avere una visione leggermente diversa. Immaginano un mondo in cui diversi tipi di fisica vengono utilizzati per il proprio hardware di calcolo, e ogni problema che ha bisogno di essere risolto viene abbinato all’implementazione hardware più ottimale.
“Abbiamo coniato questo termine ASIC basati sulla fisica”, dice Belateche di Normal Computing, riferendosi ai circuiti integrati specifici dell’applicazione. Nella loro visione, un futuro computer avrà accesso a CPU e GPU convenzionali, ma anche a un chip di computing quantistico, un chip di computing termodinamico e qualsiasi altro paradigma possa essere sognato dalle persone. E ogni calcolo verrà inviato a un ASIC che utilizza la fisica più appropriata per il problema in questione.
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