Čipovi koji mogu sami da uče

Godina je 1956. i poznata američka kompanija IBM ima revolucionaran novi proizvod – uređaj za digitalno skladištenje podataka, kojima se može pristupiti u bilo kom trenutku, a kasnije se podaci mogu i odštampati. Uređaj je nazvan Hard Drive – čvrsti disk, kako bi se razlikovao od tada dominatnih magnetnih traka. Sam hard disk, nazvan IBM Model 350, je bio veličine ormara, imao je pedeset rotirajućih diskova za skladištenje podataka, i težio je preko jedne tone. Imao je kapacitet od samo 5 megabajta, što je u to vreme bilo nezamislivo veliki prostor. “Nikome nikada neće biti potreban sav taj prostor za podatke” tvrdio je Reynold Johnson, glavni inženjer na projektu. Današnji prosečni smartfon ima od 64 do 128 gigabajta skladišta, a kod većine modela se može dodati i MicroSD kartica, obično sa još toliko prostora za podatke.

Kvantni skok naprijed

60ih godina prošlog veka dolazi da ubrzanog razvoja tranzistora, te njihovog sastavljanja u ‘integrisana kola’, kasnije popularno nazvana čipovima (eng. chip, mala pločica). Računari kao što su IBM 7000, DEC PDP8 i System 360 su bili veoma popularni u kompanijama i državnim organizacijama, iako su bili veličine prosečnog ormana. 80ih počinje revolucija kućnih računara, sa jeftinim i pristupačnim Sinclair, Commodore i Amiga računarima. Zanimljivo je i da je SFRJ imala čak nekoliko fabrika domaćih računara, a postojao je i potpuno domaći računar pod imenom Galaksija, koji su korisnici sami sastavljali.

Pravi procvat industrije kućnih računara desio se početkom devedesetih godina, kada su na Tajvanu, i širom Kine počele da niču nove kompanije, koje su proizvodile tzv. “kompatibilne” računare. Iako sastavljeni od različitih delova, često i jeftinijih procesora i memorijskih čipova, ovi računari su mogli da pokreću operativne sisteme DOS i Windows 3.1, i samim tim većinu softvera, naročito onog namenjenog kancelarijskom poslovanju i manjim kompanijama. Zapravo, do početka devedesetih, računari su mahom služili za obradu raznih dokumena u poslovnom okruženju, ili za igranje video igara kod kuće.

Sa brzim razvojem multimedijalnih mogućnosti, računari postaju nezaobilazni u obradi video i audio sadržaja, video montaži i kreiranju 3D grafike. Sve brži i jeftiniji procesori, veći hard diskovi i bolje grafičke kartice su omogućile da na prelasku u novi milenijum gotovo svako sa računarom i par softverskih programa može kod kuće da stvara muziku ili kreira svoj dokumentarni film – za šta su do tada bili neophodni veliki profesionalni studiji, i dosta skupe opreme.

Dve decenije kasnije, u našem džepu imamo smartfone koji mogu da snimaju video u 4K rezoluciji (a najnoviji modeli čak i u 8K), prave fotografije koristeći Ai (veštačku inteligenciju), ili pokreću zahtevne video igre, nekada rezervisane samo za računare.

Nikola Miladinović, IT stručnjak, kaže da smartfon danas može da zameni računar u potpunosti:

“Vaš smartfon je nekoliko stotina puta brži od super-računara iz 80ih, koji su zauzimali čitave sobe, a nekoliko hiljada puta brži od računara AGC koji je bio u NASA letelici koja je odvela ljude na mesec. U smartfonu možete držati na hiljade e-knjiga, na hiljade pesama i muzičkih numera, te desetine sati video materijala. Najnoviji  iPad uređaji kompanije Apple imaju izuzetno moćne procesore M1, koji rade na potpuno nov način, i nekoliko puta su brži od računara od pre samo nekoliko godina. U narednim godinama ćemo biti svedoci daljeg povećanja mogućnosti smartfona i mobilnih računara, pa će i oni jeftiniji uređaji moći da obavljaju izuzetno zahtevne zadatke ” objašnjava Miladinović.

I dok čipovi u našim računarima i mobilnim uređajima uglavnom imaju četiri ili osam procesorskih jezgara za obradu podataka (quad-core, octa-core), na tržište stiže nova generacija čipova za super računare, sa čak 850 hiljada jezgara. Kompanija Cerebras, koja se bavi razvojem super brzih high-performance računara (HPC), predstavila je svoj čip pod nazivom WSE2. Nastao novom “wafer scale” tehnologijom, čip ima više od dva triliona tranzistora, 850 hiljada jezgara sa Ai podrškom za veštačku inteligenciju i mašinsko učenje, i izrađen je u novom procesu od 7 nanometara.

Ovakav WSE2 procesor može da zameni hiljade klasičnih procesora i stotine specijalnih procesora za veštačko učenje (Ai Tensor Core), što ne samo da smanjuje veličinu super-računara, već i korišćenje električne energije, što je obično i najveća prepreka u njihovom korišćenju, sem naravno, astronomskih cena. Ovakvi ‘wafer scale’ računari su i jeftiniji, jer se sva jezgra nalaze na jednom procesoru, i mogu se prilagoditi korišćenju na univerzitetima, istraživačkim timovima, kao i za vršenje raznih komplikovanih algoritama, kao što je dugoročno predviđanje vremenskih prilika ili praćenje modela globalnog zagrevanja Zemlje.

Dejan Tomić, IT stručnjak, kaže da su ovakvi računari sada dostupni i našim istraživačima:

“Naučnici sa ovih prostora su do pre deceniju-dve mogli da priušte računare koji su bili u svakodnevnoj upotrebi. Specijalne mašine, kao što su Sun Blade, HP Ux 3000, Sillicon Graphics, pa čak i Macintosh računari bili su van domašaja većine, zbog najvećeg problema nauke na Balkanu – nedostatka novca. Ipak, poslednjih osam godinama, stvari su se promenile. U Srbiji imate nekoliko veoma ozbiljnih istraživački timova koji se bave problemima robotike, veštačke inteligencije, kao i naprednom 3D štampom novim materijalima. Računari su danas sve jeftiniji – za manje od hiljadu eura možete kupiti novi Mac Mini računar, koji može sasvim solidno da obavlja razna računanja, obično na Linux operativnom sistemu, koji je besplatan i otvorenog koda, pa se i na taj način prate trendovi prisutni u svetu kada je ova grana nauke u pitanju ” objašnjava Tomić.

Super-računar na vašem stolu

Ipak, ne morate biti naučnik ili programer kako bi koristili veštačku inteligenciju ili napredne softvere. Sve veći broj proizvođača, naročito onih iz Kine, nude male i pristupačne SBC računare (Single board computer, računar na jednoj ploči).

Jedan od najpopularnijih je svakako Raspberry Pi 4 računar,  izuzetno malih dimenzija, sa cenom ispod sto dolara, ovaj SBC računar ima i svoju verziju Linux operativnog sistema, nazvanu Raspbian. I globalni gigant Google nudi sličan računar nazvan Coral, koji je posebno optimizovan za veštačko učenje (deep learning).

Kompanija Nvidia, koja je lider na polju računara za razvoj veštačke inteligencije, nudi svoj minijaturni Xavier NX računar, koji poseduje izuzetno napredni Volta procesor sa čak 384 jezgara i posebnih 48 Tensor jezgara na kojima se ‘vrte’ programi za mašinsko učenje.

Slične tehnologije su već i u našem džepu – naime, mnoge aplikacije za obradu slika na Android i iOS uređajima koriste Ai algoritme kako bi poboljšali sliku, i dodali razne efekte ili  filtere. Ove aplikacije takođe mogu da ‘uče’, pa tako što više fotografija obradite, aplikacija postaje sve bolja u kvalitetu konačnog rezultata.