26 марта 2020 года ДВФУ сообщил TAdviser, что ученые Школы естественных наук университета (ШЕН ДВФУ) вместе с коллегами из Китайской академии наук разработали крестообразную микроструктуру из платины, кобальта и оксида магния, которая может работать в режиме троичной логики («да» — «нет» — «не знаю»). На ее основе можно будет строить миниатюрные устройства электроники и спинтроники, квантовые процессоры, оперирующие кутритами (три состояния в отличие от кубитов) и нейроморфные системы, имитирующие функционал человеческого мозга.
Платформа для развития наноэлектроники и квантовых процессоров
Современные процессоры потребляют много энергии, физически отделены от ячеек памяти, а их эффективность ограничена двоичной логикой («1» — «0», «включен» — «выключен»). Это три главных причины, которые препятствуют дальнейшему развитию вычислительной техники по пути миниатюризации и быстродействия.
|
|
Благодаря определенной последовательности слоев и переключению спинов электронов в нижнем слое платины мы смогли эффективно управлять тремя магнитными состояниями в слое кобальта, которые соответствуют основным позициям троичной логики («– 1», «»1 и «0» или «да» — «нет» — «не знаю»). Троичная логика (логика Аристотеля) намного превосходит двоичную, булеву логику («0» — «1»). Принципы троичной логики могут лечь в основу «умных» вычислительных машин недалекого будущего. Эти устройства будут обладать более высокой скоростью работы, длительным сроком жизни и низким энергопотреблением по сравнению с устройствами, реализованными на других принципах,
рассказал Александр Самардак, руководитель проекта с российской стороны, доцент кафедры компьютерных систем Школы естественных наук ДВФУ |
|
Чтобы получить спиновый ток и воздействовать на слой кобальта ученые использовали два перекрестных тока, а также плоскостное магнитное поле, нарушающее магнитную симметрию. При этом по нижнему слою платины пропускали ток в виде коротких импульсов. В результате спины электронов с разной полярностью (ориентированные вверх и вниз, что соответствует позициям «1» и «0») отклонялись к противоположным поверхностям слоя платины, то есть в ней возникал чистый спиновый ток, который оказывал влияние на спины электронов магнитного слоя. При определенных условиях происходил переворот спинов в слое кобальта, то есть ячейка переключалась с «0» на «1», как в полупроводниковом транзисторе.
Управлять разными магнитными состояниями в слое кобальта, то есть реализовать разные состояния троичной логики, удалось за счет токовых импульсов, которые пропускали по двум другим ортогонально (перпендикулярно) расположенным контактам. Выяснилось, что такие ортогональные токи могут быть более низкими, а в предложенной слоистой структуре можно контролировать и другие промежуточные устойчивые магнитные состояния, что можно использовать для реализации нейроморфных устройств. Более того, появилась возможность реализации в одной микроструктуре набора логических операций - «И», «ИЛИ», «НЕ-И» и «НЕ-ИЛИ». Этого можно достичь, используя определенную последовательность перекрестных токов, а не набор полупроводниковых вентилей (транзисторов, сопротивлений, диодов), как это происходит сейчас. В перспективе это тоже будет работать на миниатюризацию устройств.
Александр Самардак объяснил, что в исследовании ученые обозначили лишь вершину айсберга, и на пути к реальным устройствам спинтроники и нейроморфным системам на основе троичной логики требуется приложить еще много усилий.
Во-первых, нужно избавиться от постоянного магнитного поля, которое применяется для нарушения магнитной симметрии. Во-вторых, нужно уменьшить размер ячейки до 100-200 нм, чтобы реализовать высокую плотность упаковки элементов на микросхеме. В-третьих, нужно решить задачу по точному считыванию состояния магнитного слоя, для чего нужны высокочувствительные сенсоры, работающие на основе эффекта туннельного магнитосопротивления.
При этом ученый отметил любопытный факт, что первая ЭВМ на троичной логике была разработана в СССР еще в начале 60-х годов XX века. Проект назывался «Сетунь» и был реализован научной группой под руководством профессора Н. П. Брусенцова (МГУ имени М. В. Ломоносова). Однако ЭВМ «Сетунь» не получила широкого признания, несмотря на ряд преимуществ перед машинами, которые работали на основе двоичной логики (булева логика).
Комментарии
почему превосходит он так и не сказал.
За такт идёт больше информации на 150%
да вроде столько же нет, либо да, либо нет, либо хз
Раньше чтоб получит "хз" нужно было 2 такта. ни "да" ни "нет"
.
система получила +2 степени свободы, это больше чем 150%.
Нет просто в ячейке хранится 3 состояния против 2
Число двоичных функций от n переменых - 2 в степени 2n
а троичных - 3 в степени 3n
Даже при n=2 разница громадная 19683 против 16
А в более широком функциональном базисе считать можно быстрее - для определеных классов задач необходимое число троичных операций может оказаться существенно меньше необходимого числа двоичных.
математические модели в этой области разрабатывали уже давно. Дело было за поиском подходящей троичной элементной базы.
Кстати, Стахов как свалил в Канаду, так и все, привет... Одно время писал оттуда статейки, популяризаторские, в развитие своей системы. Подозреваю, что он там как тот неуловимый ковбой, никому нахрен не нужен.
Хотя, конечно, любопытно, делается ли что-то на Западе в этом направлении. Судя по мертвой тишине, либо вообще ничего не делается, либо все дико засекречено или замаскировано под разработку квантовых компьютеров, например.
я уверен, что и над мнимой единицей когда-то потешались.
просто трудно резко соскочить с бинарной логики.
но количество функций точно не показатель превосходства
С ПЛИС не работали? Базовый элемент - LUT ячейка может реализовать любую двоичную функцию от 6 переменных. В результате на определённых классах задач выигрыш по сравнению с gpu по соотношению "потребляемая мощность/производительность" может быть несколько десятичных порядков. Троичная логика, опять же на определёных задачах, может быть ещё более эффективной.
можно много чего демонстрировать в лабораторных условиях. вполне возможно, что есть железяки, которые уже давно работают, но в силу специализации простым людям лб этом неизвестно.
где образцы массового производства?
Там же, где и массовая потребность.
какова емкость рынка HPC? По первым попавшимся оценкам здесь
https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=2&ved=2ahU...
порядка 10 млрд us$ в год, мелочь по сравнению с любым массовым рынком. О каком массовом производстве может идти речь?
amazon ec2 f1 инстансы аренда "больших" ПЛИС относительно не дорого, в вашем смартфоне скорее всего штуки 4 ПЛИС, почти в любой фото- видео-камере 3-4 ПЛИС....
FPGA(ПЛИС) - давно и широко используются очень много где...
Скажем так. В одной из версий Ломоносова (зал на несколько десятков стоек) скромно стояло несколько шкафов с ПЛИС.
Насчёт смартфонов, фото-видео-камер Вы загнули. Нет там ПЛИС. При массовом производстве выгоднее asic.
плисы я встречал в относительно дорогом/мелкосерийном коммуникационом оборудовании.
Да, был период когда делали контроллеры на мелких ПЛИС.
Но сейчас проще и дешевле делать их на процесорах типа arm.
ПЛИСы от Lattice сейчас очень много где используются, особенно в брендовых аппаратах - сам сильно удивился, но видимо слишком высока скорость прогресса и за 3 года не всегда успевают разработать рентабельный ASIC.
Насчет экономики сложный вопрос - ставить стандартизированный блок на ПЛИС - часто получается дешевле чем разрабатывать новый ASIC - особенно если надо править алгоритмы обработки потоков.
Там ПЛИС обычно мелкие для спец задач типа конвертеров интерфейсов и потоковых обработок типа - предварительных для нейросетей, компрессии данных на лету, обсчета сдвигов и компенсации колебаний - везде где поток данных большой, а функции относительно маленькие, но изменяемые.... ну и корпуса у этих ПЛИС 121 csfBGA (6 x 6 mm)
Добавить в прошивку новый программный модуль для готового arm процессора проще всего. Добавить в процессор
специализированное ядро (npu или какой-нибудь кодер Н.265) уже сложнее и на каком-то этапе, да, плис оправдана.
Тем более никто не забывает, что Интел прикупил Альтеру и, как я понимаю, пытается запихнуть элементы плис внутрь проца. Был на одной конференци по НРС озвучен тезис, что переход к следующей ступени (экзафлопы после петафлопов) невозможен без использования реконфигурируемых вычислителей. Поэтому я своё плисовое подразделение не сокращаю. Хотя на выход на масовый рынок не рассчитываю.
вау - ну вот у вас 108 МП камера надо обеспечить работу динамической стабилизации при серийной съемке, обработку HDR для групп из трех кадров, и обеспечить еще и возможность обновлять прошивку по мере совершенствования алгоритма, те по сути жевать 40Gbps поток с сенсора и выдавать результат за приемлемое время, да еще и не сжирать всю батарею.....
В общем Мест для ПЛИС много - и они эффективны если разумно.... Делать МК на ПЛИС извращение, а вот тот же условный "транскодер LVDS>>h.265" - вполне разумно.....
а еще есть рынок крипты, маловато для монстров, но сейчас порядка 60+к чипов уровня vu9p и vu13p...
Определенных, - это каких? И почему "может", вы не уверены в результате?
Уверен в результате я буду после того как сниму со счета деньги, перечисленые Заказчкиком за выполненную работу.
С троичной логикой соприкоснулся лет десять назад. Тогда коллеги моделировали её на ПЛИС. Ну и искали подходящую
истинно троичную элементную базу. Если имитировать троичную логику двоичной, не проще ли сразу работать в двоичной?
По поводу классов задач. Наверное, это все же ближе к задачам класификации и поисков экстремумов для тех или иных функций от многих переменных - то, что на самом деле стоит за тем, что называется "машиным обучением".
Сейчас насколько я знаю(чисто по хабру) никаких проблем с "машиным обучением" нет. Сети работают вполне себе быстро, трудность скорее в предоставлении данных для обучающей выборки. В чем будет преимущество троичной логики?
например, можно будет сократить число нейронов и ещё поднять производительность.
Или на том же их количестве решать более сложные задачи.
Первая попавгаяся работа в этом направлении.
https://e-notabene.ru/kp/article_11918.html
Что касается "железной" производительности, то она вроде уже уперлась в физический потолок, технически указанное устройство вроде обычное, так что скачка производительности за счет железа оно не даст. Алгоритмически дихотомия всегда будет быстрее трехзначности, потому что то проще принять решение. Как они планируют в таких раскладах поднять производительность, за счет чего?
Смысл если эти задачи уже решены и так? Все одно система простаивает как правило большую часть времени в ожидании отклика пользователя. Да и со сложностью задач вроде никаких проблем нет, когда я увидел динамические маски на потоковом видео, я понял что мы перешли некий рубикон сложности, что можно усложнять дальше?
Это не практические задачи которые решаются, это ... непонятно что и зачем нужно. На практике где эти алгоритмы планируют применять? Распознавание образов, ведение диалогов, ИИ? Зачем нам троичная логика если человек обходится двоичной и пока нареканий не было в том числе и по быстродействию?
Я просто не понимаю какой круг задач призана решить троичная логика?
Хороший вопрос. Так как последнее время занимаюсь неколько иными задачами, готового ответа лично у меня нет. Наоборот, коварный расчёт, может какие идеи появятся в голове по ходу обсуждения здесь.
По поводу бестродействия. Да, довольно узок класс задач, для решения которых уже недостаточно "персоналки", но достаточно "суперкомпьютера".
Меня интересуют задачи, которые неподвластны суперкомпьютерам для решения грубым методом,
когда нужно думать. Троичная и, вобще k-значные логики - одна из многих возможных направлений.
Спасибо за честный ответ. Надеюсь вы найдете, что ищете. Если это не будет коммерческой тайной и если у вас найдется немного времени, надеюсь вы опубликуете результаты своих поисков здесь или на хабре.
Удач и успехов.
абсолютно другая модель построения структуры "ПО" - фактический если бы не цена за сами ПЛИС то выигрыш был бы практический всегда исключая псевдорандомные по структуре алгоритмы и алгоритмы которые заточены под "железные реализации"(ASIC)
А зачем она, если та что есть сейчас всех устраивает?
вопрос производительности, зачастую дальнейший рост производительности на стандартных структурах у же мало реален..... да и есть спектры задач Вобще в рамках стандартной логики не решаемые....
Из чего это следует? Синапсы всегда были двоичны, это их имманентное качество, весь окружающий мир построен на двоичной логике, они планируют решать задачи не этого мира? Зачем нам такие задачи?
в реальности там вобще не особо линейная характеристика реакции синапса на раздражители....или вы про Перцептроно подобные модели? они чуток устарели....
и мы ведь говорим про развитие, например - про возможность получить ответ не просто в плане порога, но и влияние "отрицательного ответа" на вторичные слои за счет несоответствия порогу, при этом возможно объединения в этакой нейро матрице простых двоичных и сложных троичных элементов - что позволит расширить сенсорный диапазон и упростить структуру сети на порядок за счет снижения числа элементов....
При чем здесь это: Это уже вопросы алгоритма.
Синапс либо пропускает сигнал либо нет. Третьего не дано. Собственно, вот и вся логика. Как там уже все это реализовано конкретно, это уже задачи архитектуры, а не логики, КМК. Триггеры могут быть сделаны миллионами способов, но логика у них у всех будет одна. Я так понимаю.
То есть вы просто предлагаете двоичный алгоритм развернуть на специализированном "железе", если я вас правильно понял. При чем тут троичная логика?
За счет усложнения нод? Улучшение мягко говоря сомнительное. При этом оно опять же не касается трехзначной логики, ИМХО. Вы меняете архитектуру сети взваливая больше ответственности на ноду, ну не знаю, очень неоднозначное преимущество, как по мне.
Надо смотреть конкретные задачи, это явно не алгоритм "серебряной пули". Поэтому я собственно и спрашиваю а куда они это пихать будут? Я конечно не специалист, но перспективы какие-то ... размытые.
Как-то не убеждает ваш комментарий. Берем объединяем ячейки по две - получаем 4 состояния: 00, 01, 10, 11. Четверичная логика! Далее одно состояние не используем - приходим к троичной. Плата за это - уменьшение объема памяти в 2 раза, уменьшение разрядности в 2 раза. Как получить выигрыш на несколько десятичных порядков?
прошу прошения, нечётко выразился.
Если задача конвейеризуется, параллелится и eё решение эффективно представляется в базисе двоичных функций от 6 переменных, то выигрыш ПЛИС по отношению к GPU может составлять десятичные порядки.
Если задача будет эффективно представляться в базисе троичных функций, то можно ожидать дальнейший выигрыш по эффективности. Для этого класса задач. Как, чисто по ассоциации, переход от RCA к эллиптическим кривым позволил уменьшить рекомендуемую длину ключа с 2048 - 4096 бит до 256 бит.
Так речь не про ПЛИС, а про троичную логику. То, что ПЛИС может быстро работать, это понятно.
Число по аналогии. У меня есть ощущение, что троичная логика может работать быстре примерно по той же причине, по которой ПЛИС иногда существенно обгоняет CPU/GPU - шире вычислительный базис для решения определенных задач. Понятно, то у плис есть и другие особенности.
При этом плис не всегда в выигрыше. Например, с ними проблемы на задачах целочисленной арифметики (переносы) или когда нужен большой обмен с внешней памятью.
Те же заранее обученные рекуррентные нейроные сетки отлично ложатся на плис, а вот стоит ли бодаться с gpu на сверточных сетках - ещё вопрос.
ПЛИС работает быстрее, потому что в ней (если удалось все правильно сконфигурировать) каждая ячейка выполняет отдельную операцию, как отдельный процессор, и все они работают одновременно. А вот почему троичная логика будет работать быстрее, чем если обрабатывать по 2 бита сразу - совершенно непонятно.
Впрочем, в исходной статье намешана и троичная логика, и квантовые компьютеры, и ПЛИС. Чтобы никто, из ждущих чуда, не ушел обиженным.
Попробуйте расписать сложение двух достаточно больших чисел.
В двоичной системе счисления и в троичной.
Сколько битов и тактов с учетом переносов потребуется в первом случае.
И сколько тритов и тактов во втором.
Если вы скажете, что можете складыавать сразу по два бита, то, извините, это будет уже не двоичная, а четверичная логика. В современных плис мы за такт любую булеву функцию от шести переменных вычисляем. Параллельно в каждой отдельной ячейке. Но всё равно, сложение чисел - не самая любимая задача для двоичных в своей основе ПЛИС, существенного выигрыша с gpu нет.
Появится адекватная элементая база для троичной логики, будут и троичные плис.
Кстати, в разных троичных системах - по разному.
В одних для выполнения арифметических операций требуется меньше тактов, но у них больше избыточность. В других - наоборот.
на "простых" алгоритмах достижимы выигрыши в 200-500 раз по скорости, например Keccak, транскодинг видео и тп, в некоторых специфических случаях выигрыш достигает 3-4 порядков
По затратам бабла. На ячейку троичной логики нужно бабла в разы больше, чем на ячейку двоичной. Поэтому эта хрень и сдохла в утробе ещё в семидесятых.
Это из теории информации, плотная упаковка и всё такое... формально, самое оптимальное 2.7 - 3 максимально близко к нему из целого.
таких решений пачка, всё утыкивается в неоходимость делать всё с нуля. На этом все заканчиваются.
Да сделайте хоть что-то. Надоели своими посулами о небывалом.
Так вот и пытаются сделать на уровне железа. Вроде бы.
Оно все одно на массовый рынок не заточено. Да и стоит квантовый компьтер, как атомный реактор.
Тут речь не о квантовом компьютере. А так - да, если что-то получится сделать, то до уровня массовости доводится будет долго.
В СССР был такой, кажется на лампах.
Сетунь:
И на воде делали вычислители.
Это аналоговые машины. Я на таких тоже задачи учебные решал. Но эту тему похерили уже к началу 90-х.
В прошлый раз эта тема не вызвала интереса в отличие от сейчас
https://aftershock.news/?q=node/458426
Патамушта не "О Сетуне", а "О Сетуни". :):):)
Страницы