Software, nicht Hardware, wird Quanten- und neuromorphes Computing vorantreiben

Software, nicht Hardware, wird Quanten- und neuromorphes Computing vorantreiben

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In aufstrebenden Computing-Bereichen wie Quantencomputing und neuromorphem Computing erregt Hardware in der Regel den Löwenanteil der Aufmerksamkeit. Sie können die Systeme und die Chips sehen, die sie antreiben, über Qubits und Computer sprechen, die die Funktionsweise des menschlichen Gehirns simulieren, die Geschwindigkeiten und Feeds sortieren, über Verbindungen und Stromverbrauch und Transistoren sprechen und sich vorstellen, dass all dies kleiner und dichter wird Die neusten Generationen kommen auf den Markt.

Aber wie Intel diese Woche auf seiner Intel Innovation 2022-Show feststellte, ist die Hardware zwar wichtig, um Quanten- und Neuromorphie zum Leben zu erwecken, aber was die Akzeptanz vorantreiben wird, ist die begleitende Software. Systeme sind schön anzusehen, aber sie sind Dekoration, wenn Organisationen sie nicht nutzen können.

Das war die Botschaft hinter einigen der Neuigkeiten, die Intel im Zusammenhang mit Quanten- und neuromorphem Computing auf der Konferenz in San Jose, Kalifornien, veröffentlichte. Auf der Quantenseite stellte Intel die Beta seines Quantum SDK (Software Development Kit) vor, ein Paket, das verschiedene Anwendungen und Algorithmen, eine Quantenlaufzeit, einen C++-Quantencompiler und den Intel-Quantensimulator enthält.

Auf dem Gebiet der Neuromorphie stellte das Unternehmen Kapoho Point vor, eine Systemplatine mit Intel Loihi 2-Forschungschips, die in so kleinen Formfaktoren wie Drohnen, Satelliten und intelligenten Autos verwendet werden kann. Die Boards – die KI-Modelle mit bis zu 1 Milliarde Parametern steuern und Optimierungsprobleme mit bis zu 8 Millionen Variablen lösen können – können auch durch Stapeln von bis zu acht (vorerst) skaliert werden, um größere Probleme anzugehen.

Laut Intel bietet Kapoho Point die 10-fache Geschwindigkeit und die 1.000-fache Energieeffizienz der modernsten CPU-basierten Systeme.

Allerdings bot Intel auch eine inkrementelle Verbesserung von Lava an, seinem Open-Source-Software-Stack für neuromorphes Computing, das erstmals vor einem Jahr mit Loihi 2 eingeführt wurde. benotete Veranstaltungen und kontinuierliches Lernen.

Solche Angebote stehen im Einklang mit dem expandierenden Software-Ansatz, den Intel unter CEO Pat Gelsinger im gesamten Unternehmen verfolgt, um ein Unternehmen zu modernisieren, das seit Jahrzehnten als Hardware- und Komponentenhersteller bekannt ist, das nun aber seinen Weg in eine sich verändernde IT-Welt findet, in der es um Hardware geht wird durch die Anforderungen der Anwendung bestimmt.

Wie bei vielen Softwareprogrammen des Unternehmens bleibt abzuwarten, wie sich Quantum SDK und Lava innerhalb des Geschäftsmodells von Intel entwickeln werden. Das Unternehmen sagt, dass diese beiden offenen Softwarepakete verwendet werden, um diese relativ neuen Märkte zu erweitern, aber eine Frage ist, ob Intel später Wege finden wird, die Software zu monetarisieren, um seinen Gewinn zu steigern, oder ob sie als nützlicher sind Möglichkeiten, die Einführung seiner eigenen quanten- und neuromorphen Ambitionen zu beschleunigen, indem der Kundenstamm für die Angebote erweitert wird.

Anne Matsuura, Direktorin für Quanten- und Molekulartechnologien bei Intel, sprach einige Tage vor Beginn von Innovation mit Journalisten und sagte, dass das Unternehmen seit einiger Zeit an Software zur Unterstützung seiner Quantenbemühungen arbeite, aber bis vor kurzem nicht daran gedacht habe, sich zurückzuziehen es zusammen in ein SDK, das andere verwenden könnten.

„Obwohl wir ‚Software first’ sagen und uns zu einem Software-First-Unternehmen entwickeln, ist Intel ein Hardware-Unternehmen“, sagte Matsuura. „Wir hatten ursprünglich nicht vor, die Software separat herauszubringen. Aber als wir anfingen, wurden wir von anderen Unternehmen da draußen inspiriert. Wir dachten: „Wir müssen uns wirklich auch mit der Entwicklung eines Ökosystems von Benutzern für Intel-Quantentechnologien befassen“, und wir begannen zu erkennen, dass es eigentlich eine gute Idee ist, die Software zuerst herauszubringen. Das ist der einzige Grund, warum wir so lange gewartet haben. Das war uns nicht in den Sinn gekommen.“

Die Software sei jedoch eine Schlüsselkomponente für die spätere Einführung eines Intel-basierten Quantencomputers, sagte sie. Ein Ziel ist es, „die Leute an die Verwendung unserer Software zu gewöhnen, die Leute an die Verwendung der Intel-Quantentechnologie zu gewöhnen. Auf diese Weise lernen Sie im Grunde, wie Sie einen Intel-Quantencomputer mit dem Quantum SDK programmieren. Das ist die Wirkung. Was die Leistung angeht, weiß ich nicht, dass es einen großen Einfluss auf die tatsächliche Leistung der Qubits selbst gibt, aber unser Software-SDK, unser Stack, wurde zusammen mit unserem Qubit-Chip erstellt, sodass wir für den Betrieb einzigartig geeignet sind die Intel-Qubits.“

Die Grundlage des Quantum SDK ist die Verwendung der LLVM-Beschreibung auf mittlerer Ebene aus dem klassischen Computing und ist für klassische Quantenalgorithmen oder Variationsalgorithmen optimiert, die heute zu den beliebtesten gehören. Laut Matsuura wird die Software auch mit Komponenten wie den Quantensimulatoren des Unternehmens und schließlich Intels Spin-Qubit-basierten Quantenchips, die Transistoren ähneln, funktionieren.

Intel hat eine 300-Millimeter-Wafer-Linie für seine Quantenpunkt-Spin-Qubit-Chips geschaffen und konzentriert sich auf alles, von der Hardware- und Softwarearchitektur bis hin zu Anwendungen und Arbeitslasten.

Derzeit enthält das SDK einen Compiler für einen binären Quantenbefehlssatz und eine Quantenlaufzeit, um die Ausführung des Programms zu verwalten, sagte Matsuura. Der Compiler „ermöglicht benutzerdefinierte Quantenoperationen und zerlegt sie in Operationen, die auf dem Intel-Quantenpunkt-Qubit-Chip verfügbar sind“, sagte sie. „Wir haben den Industriestandard LLVM verbessert [low-level virtual machine] Zwischendarstellung mit Quantenerweiterungen. Wir haben dies absichtlich unter Verwendung von Industriestandards getan, damit wir in Zukunft das Front-End des Compilers als Open-Source-Quelle nutzen können und es den Benutzern ermöglichen, jeden beliebigen Front-End-Compiler zu verwenden und auf unsere LLVM-IR-Schnittstelle abzuzielen.“

Intel hat den Quantensimulator im SDK bereits als Open Source bereitgestellt und kann Ein- und Zwei-Qubit-Operationen ausführen und 30 Qubits auf einem Laptop und mehr als 40 Qubits auf verteilten Rechenknoten simulieren. Intel beabsichtigt, die Version 1.0 des SDK im ersten Quartal nächsten Jahres und später ein vollständiges SDK, das sowohl Hardware als auch Software umfasst, auszurollen.

In Version 1.0 arbeitet Intel daran, Entwicklern zu ermöglichen, Nicht-Intel-Tools wie Qiskit und Cirq in das SDK zu importieren. Gleichzeitig hilft Intel auch bei der Finanzierung von Hochschuleinrichtungen wie Penn State in den Vereinigten Staaten und Deggendorf Institute of Technology in Deutschland.

Wie beim Quantum SDK hatte Intel zunächst nicht die Absicht, ein Software-Framework aus der intern entwickelten und verwendeten Software für neuromorphes Computing zu erstellen, so Mike Davies, Senior Principal Engineer und Direktor des Neuromorphic Computing Lab des Chipherstellers. Es wurde jedoch deutlich, dass das Fehlen eines Allzweck-Software-Stacks die Bemühungen der Branche auf diesem Gebiet behinderte.

„Bis zu Lava war es für Gruppen sehr schwierig, auf den Ergebnissen anderer Gruppen aufzubauen, selbst innerhalb unserer eigenen Community, weil Software dazu neigt, sehr isoliert zu sein, sehr mühsam, diese überzeugenden Beispiele zu konstruieren“, sagte Davies gegenüber Journalisten. „Aber solange diese Beispiele so entwickelt werden, dass sie nicht ohne weiteres zwischen Gruppen übertragen werden können, und Sie diese nicht auf einem hohen Abstraktionsniveau entwerfen können, wird es sehr schwierig, dies in den kommerziellen Bereich zu übertragen, wo wir eine erreichen müssen breite Gemeinschaft von Mainstream-Entwicklern, die nicht jahrelang in Computational Neuroscience und Neuromorphic Engineering promoviert haben.“

Lava ist ein Open-Source-Framework mit freizügiger Lizenzierung, daher ist zu erwarten, dass andere Hersteller von neuromorphen Chips – darunter IBM, Qualcomm und BrainChip – Lava auf ihre eigenen Frameworks portieren werden. Es ist nicht proprietär, obwohl Intel den größten Beitrag dazu leistet, sagte Davies.

Die neueste Iteration von Lava ist Version 0.5, obwohl das Unternehmen kontinuierlich Versionen von Lava auf GitHub veröffentlicht hat, sagte er. Es zeigt auch, zusammen mit Schaltungsverbesserungen in Loihi 2, die Fortschritte, die im Chip für den Betrieb von neuronalen Deep-Feed-Forward-Netzwerken gemacht wurden, einem grundlegenden Netzwerktyp, der in einigen Anwendungen für überwachtes Lernen verwendet wird. Es werden weniger Chip-Ressourcen benötigt, um diese Netzwerke zu unterstützen, der Inferenzvorgang ist bis zu 12-mal schneller als bei Loihi 1 und 50-mal energieeffizienter.

Dies sind nicht die Arten von Workloads, für deren Unterstützung Loihi entwickelt wurde – GPUs und andere Beschleuniger können gut Deep-Feed-Forward-Netzwerke ausführen. Und Intel ist sich dessen bewusst. „Es ist sehr wichtig, dass wir neuronale Feedforward-Netze der Art unterstützen, die heute jeder verwendet und liebt, weil sie nur ein wichtiger Baustein für zukünftige neuromorphe Anwendungen sind.“ sagte Davies.

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