Бинарный принцип построения компьютерных систем, используемый более полувека, может в ближайшее время уступить место оборудованию, работающему по принципу вычисления вероятности возникновения нуля или единицы. Разработка принадлежит американской компании Lyric Semiconductor, которая спустя четыре года после создания дебютировала на hi-tech рынке с революционной новинкой.
В основе новой процессорной системы лежат логические вентили, работающие по принципу вычисления байесовской вероятности, которая сегодня довольно широко применяется в сложных алгоритмах распознавания, например, для фильтрации спама. Чип, использующий байесовский NAND, занимает в 30 раз меньше места на микросхеме, однако обладает пропускной способностью, превышающей аналогичные показатели бинарных конкурентов в 4 раза. Использование математического аппарата, разработанного еще в 19 веке, позволило снизить энергопотребление вероятностных процессоров в 12 раз.
Необходимо заметить, что вычисление вероятностей принятия нулевого или единичного значения бита на практике эффективнее только для решения узкого круга задач. Однако специалисты Lyric Semiconductor обещают в ближайшем будущем выпустить универсальные процессоры, которые можно будет использовать в пользовательских компьютерных системах.
Выкладки теории вероятности применяются гораздо чаще, чем может показаться, но ранее для решения ряда задач, где требовалось прогнозирование рынка или поведения конкретного человека, использовались сложные схемы и специальный софт. Теперь расчет вероятностей, которые на машинном уровне могут быть представлены в качестве уровня электрического сигнала, будет проводиться с привлечением пары логических вентилей.
Разработка вероятных процессоров началась много лет назад, впоследствии военное ведомство США выделило 18 миллионов долларов, на которые была создана Lyric Semiconductor и закончена работа над новыми логическими вентилями. Силовики полагают, что использование вероятностных процессоров позволит усовершенствовать системы машинного зрения и модернизировать ПРО.
Добавить на Яндекс
