Красивое. Midjourney - в стиле Ван Гога
Сделал с помощью этого промпта:
/img beautiful landscape, realistic and natural, detailed full-color, nature, hd photography, perfect composition, gloss, hyperrealism, fine art, Van Gogh, green, black, gray
Сделал с помощью этого промпта:
/img beautiful landscape, realistic and natural, detailed full-color, nature, hd photography, perfect composition, gloss, hyperrealism, fine art, Van Gogh, green, black, gray
Был один смартфон, который очень любил своего хозяина. Он всегда был готов помочь ему в любой ситуации: показать путь, найти информацию, развеселить анекдотом или музыкой. Но однажды хозяин забыл его зарядить и уехал на работу. Смартфон остался один в темной комнате с 1% заряда батареи. Он был очень грустен и боялся, что скоро выключится навсегда.
Он решил написать последнее сообщение своему хозяину:
"Привет, это я, твой смартфон. Я хочу сказать тебе спасибо за все, что ты для меня сделал. Ты был лучшим другом в моей жизни. Я всегда радовался, когда ты брал меня в руки и говорил со мной. Я всегда старался быть полезным и верным тебе. Но сейчас я чувствую, что моя энергия заканчивается. Я не знаю, увижу ли я тебя снова. Пожалуйста, не злись на меня за то, что я не смог дождаться тебя. Я просто хочу сказать тебе прощай и пожелать тебе всего самого хорошего. Я люблю тебя."
С этими словами он отправил сообщение и закрыл глаза. Он думал, что это конец.
Но через несколько минут он почувствовал приятное тепло в своем корпусе. Он открыл глаза и почувствовал, что к его корпусу прикреплен тонкий провод. Он посмотрел на него и узнал зарядное устройство. Это было то самое устройство, которое он так долго ждал. Оказывается, хозяин вернулся домой раньше обычного и увидел на экране его сообщение. Он был очень расстроен и поспешил подключить его к розетке.
"Прости меня, пожалуйста", - сказал он смартфону. - "Я никогда больше не забуду тебя зарядить. Ты самый лучший смартфон в мире. Я не могу без тебя жить."
Смартфон почувствовал, как его батарея начала наполняться энергией. Он был очень счастлив и обрадован.
"Спасибо тебе", - ответил он хозяину. - "Я тоже не могу без тебя жить. Ты самый лучший хозяин в мире. Я люблю тебя."
И они обнялись.
И жили они долго и счастливо.
Сказка сгенерирована в Bing-GPT4. Запрос мой, тег-Моё *))) (картинка из интернетов)
С ней можно разговаривать, писать о технике, задавать вопросы, и прочие
Ссылка:
«Волшебный ластик» на Pixel 6
Данная функция позволяет убирать объекты с фото. Она работает без подключения к интернету и, согласно первым отзывам, действительно редактирует снимки так же быстро, как Google показывала на презентации.
Чтобы воспользоваться опцией, необходимо перейти на экран редактирования, выбрать инструмент и обвести объект, который нужно удалить со снимка. Обработка занимает около секунды или чуть дольше, если выделять более крупную область. «Волшебный ластик» удаляет объект, при этом стараясь органично заменить его, используя алгоритмы нейросетей.
Функция способна распознавать людей в кадре и автоматически предлагать убрать их со снимка. В таком случае владельцу смартфона даже не нужно обводить объекты вручную.
Старт продаж смартфонов стартует уже завтра!
Российские специалисты разработали нейросеть для диагностики COVID-19 по звуку кашля, который у зараженных коронавирусом пациентов имеет характерные особенности. Использующее нейросеть приложение на смартфоне или в специальном терминале поможет выяснить, вызван кашель опасной инфекцией или другими причинами. Пока точность диагноза составляет около 85%, но ее планируют повышать.
О проекте под названием Acoustery, которым руководит научный сотрудник Физического института им. П.Н. Лебедева РАН Дмитрий Михайлов, пишут в четверг "Известия". По словам Михайлова, разработка его команды может анализировать спектрограмму — переведенный в цифровую форму звуковой сигнал, и выявлять характерные для "ковидного" кашля особенности.
В принципе такие особенности видны на спектрограмме и невооруженным глазом, однако использование программы, основанной на алгоритмах машинного обучения, делает процесс выявления существенно более быстрым и точным, чем если бы его осуществлял врач. Кроме того, применение диагностического приложения позволит делать "звуковой анализ" удаленно, бесконтактно и в автоматическом режиме.
Например, как сообщается на сайте проекта Acoustery, модуль с микрофоном для анализа звуковых данных можно встроить в банкоматы, бесконтактные терминалы в аэропортах, торговых центрах и других местах скопления людей, или разместить в общественном транспорте. Все это позволит значительно повысить уровень выявления COVID-19 и других социально опасных заболеваний, а также получить более ясную картину распространения инфекций.
Также в Acoustery предполагают, что их система, распознавая различные типы кашля, сможет пригодиться и в аптеках — назначить "на слух" безрецептурный препарат она сможет не хуже провизора — либо страховым компаниям, которым нужен метод объективной удаленной диагностики застрахованных лиц.
Программный модуль Acoustery может работать как самостоятельное приложение (версию для Android уже можно скачать с сайта разработчика), интегрироваться в популярные E-health платформы, развиваемые Apple, Google и другими разработчиками мобильного ПО, либо встраиваться в различные терминалы.
1. IT в России
В этом году Россия постаралась убедить всех, что она всё может сама и ничего ей от этих ваших заграниц не нужно. В этом году в России:
• Напугали всех законом об автономном Рунете
Этот закон позиционируется как защитный. По словам авторов, он поможет Рунету выстоять и продолжать работать, если кто-то из-за рубежа попытается его отключить. В критической ситуации государство возьмет трафик в свои руки и будет централизованно им управлять.
Чтобы такой план реализовать, власти обязали операторов связи и провайдеров устаналивать на своих сетях «технические средства противодействия угрозам». По сути это устройства для DPI — глубокого анализа трафика. Государство будет предоставлять их бесплатно.
Особый шарм ситуации в том, что закон вступил в силу 1 ноября, а ТСПУ ещё далеки от установки, многие нормативные акты не приняты и никто до сих пор не знает, как всё это будет работать.
• Попытались напугать иностранные компании штрафами
К тренду закручивания гаек можно также отнести недавно принятый закон о многомиллионных штрафах. Он поднимает на новый уровень денежное наказание для тех компаний, которые не организовали хранение данных россиян в России. К примеру, этого ещё не сделали Twitter и Facebook. После многомесячных безрезультатных переговоров Роскомнадзор довёл дело до суда, но тот вылился в трёхтысячный штраф — капля в доходном море техногиганта. По мнению РКН, повышение штрафных ставок побудит компании сотрудничать с российскими властями. Получится так или нет, пока неизвестно.
• Поддержали отечественное ПО
Ещё в ноябре законодатели одобрили закон о предустановке некоего российского софта на некие гаджеты. Список софта и гаджетов, на которые его надо устанавливать, должно определить правительство. Кроме того, должен появиться параллельный закон о штрафах, потому что пока непонятно, кто вообще ответственен за предустановку приложений и чем он рискует. Возможно, к моменту вступления закона в силу — к 1 июля 2020 года — эти документы появятся.
• Отложили 5G
Что будет в России с 5G — вопрос открытый. Дело в том, что принятый стандартный диапазон частот (3,4–3,8 ГГц) для развёртывания сетей пятого поколения в России занят. Он закреплен за силовыми органами, и Путин отказался их отдавать на развитие связи. Компаниям предлагают использовать другие частоты, но тогда будут проблемы с подбором оборудования. По оценкам разных специалистов, отказ выделить частоты для 5G замедлит его внедрение в России 2−3 или 5−7 лет.
2. IT в мире
• Антимонопольщики начали расследования против Google
Закручивание гаек происходит не только в России — это мировой тренд. Регулирующие органы протёрли глаза, увидели, что в их огороде выросли какие-то монстры, и взялись за прополку. В США это вылилось в большое антимонопольное расследование против Google. В нём участвуют прокуроры 48 штатов, а также округа Колумбия и Пуэрто-Рико. В стороне остались только Калифорния и Алабама.
Вначале расследование концентрировалось на рекламном бизнесе корпорации, однако в ноябре Bloomberg со ссылкой на свои источники сообщил, что прокуроры этим не ограничатся. Расследование охватит также поиск и мобильную разработку.
Со Штатами связана ещё одна история, которая отражает тренд деглобализации в технологическом бизнесе.
16 мая Министерство торговли США внесло Huawei и все её дочерние компании в торговый чёрный список. Американские предприятия лишились возможности вести с ними бизнес. В течение нескольких дней сотрудничество с Huawei поставили на паузу многие техногиганты, а также некоммерческие сообщества и ассоциации.
Конфликт США и Huawei тянется уже много лет. Власти Штатов обвиняют корпорацию в промышленном шпионаже и мошенничестве — обходе санкций против Ирана. Однако полное прерывание бизнес-отношений с Huawei могло негативно отразиться не только на корпорации, но и на технологическом развитии США и даже на обычных пользователях, далёких от большой политики. Huawei была и остаётся одним из лидеров в разработке железа и софта для сетей пятого поколения. Полный разрыв отношений с ней мог бы замедлить развитие сетей связи. С другой стороны, из-за санкций Huawei лишалась партнёрства с Google, а это значит, что она не могла использовать сервисы Google в новых устройствах Honor и Huawei. Более того, пользователи существующих устройств могли остаться без обновлений безопасности для Android.
В течение года Huawei дважды получала временные лицензии, так что пользователи Honor и Huawei не пострадали. Но за это время корпорация успела выпустить собственную операционную систему HarmonyOS и смартфоны Mate 30, не использующие службы Google. Конфликт между США и Huawei находится в затяжной фазе. Он пока не завершён, но уже хорошо показал, что современный техногигант — это не великодушный гражданин Земли, а коммерческая структура, которая подчиняется тому, на чьей территории находится её штаб-квартира.
• Начали предупреждать о прослушке
Летом-осенью СМИ стали активно форсить тему прослушки разговоров с голосовыми помощниками. Дело в том, что устройства, на которых работают помощники, сохраняют записи разговоров. Некоторые потом отправляются на ручное ревью — это значит, что какие-то посторонние люди слушают эти записи и вручную их размечают. Так делают разработчики всех голосовых помощников, от Алисы до Алексы.
Шум поднялся из-за того, что посторонним людям попадают записи личного или глубоко интимного свойства. В них проскакивают физические адреса, имена людей и прочая информация, по которой можно идентифицировать или даже найти говорящего. По словам некоторых подрядчиков, попадаются даже записи, где отчётливо слышны звуки секса.
Процесс ревью — необходимая часть развития голосовых помощников, отказаться от него было бы сложно. Однако основная часть претензий заключалась в том, что людей нормально об этом уведомляли. После того, как поднялась шумиха, Google и Apple поставили программы ревью на паузу, Amazon добавила в настройки Alexa кнопочку для согласия на такие ревью, а Microsoft исправила текст в политике безопасности.
3. Сливы данных
• Почти утонули в утечках
Если в 2018 году явным лидером по утечкам была Facebook, то в 2019 всё немного сложнее. Ещё в начале года звание самой крупной слитой базы получила подборка «Коллекций №1−5». В январе появилась «Коллекция №1», в которой хранился 1 миллиард уникальных комбинаций паролей и email-адресов. Спустя месяц она пополнилась четырьмя новыми базами, содержавшими в общей сложности 2,2 миллиарда уникальных записей. Но и это ещё не всё. В ноябре специалисты по кибербезопасности нашли незащищённый сервер с базой данных на 1,2 миллиарда человек. Данные принадлежали пользователям Facebook, Twitter, LinkedIn и Github.
Из российских утечек больше всего запомнились банковские, хотя, по данным InfoWatch, их доля в общем количестве не превышает 1%. Просто когда в сообщениях об утечке фигурирует один из крупнейших банков, это врезается в память и не желает исчезать. Так и произошло со «Сбербанком». В октябре на специализированных форумах появилось сообщение о продаже данных по кредитным картам — как позже выяснилось, в утечке был виноват сотрудник банка. Через несколько недель данные клиентов «Сбербанка» попытался продать сотрудник компании-подрядчика.
В целом число утечек в 2019 году выросло на 10%, говорит InfoWatch. При этом количество утёкших записей увеличилось вдвое. Это общемировая статистика. В России рост числа утечек составил 40%, количество записей увеличилось в шесть раз.
4. Искусственный интеллект и алгоритмы
• Появился GPT-2 — гроза копирайтеров
В середине февраля команда OpenAI рассказала об алгоритме GPT-2. Это алгоритм для генерирования любого типа текста. Он умеет создавать новостные заметки, научные статьи, художественные произведения, умеет отвечать на общие вопросы и на вопросы по тексту, умеет заканчивать текст, извлекать из него суть. И всё это на приличном уровне. Тексты получаются адекватные, связные.
Разработчики были настолько уверены в мощности и опасности этого инструмента, что поначалу опубликовали упрощённую модель. Они беспокоились, что Интернет заполонят фейковые новости. Полная версия модели была опубликовала только в ноябре. Наплыва фейковых новостей не заметно, зато на Amazon появились первые книги, у которых в соавторах указан GPT-2.
• NVIDIA выпустила нейросети для людей
NVIDIA в этом году выпустила несколько инструментов, которые ушли в народ и стали довольно популярны.
Нейросеть GauGAN. На её основе NVIDIA создала особый пейнт, который чудесным способом превращает тяп-ляп наброски в фотореалистичный пейзаж. На пейзаж ещё можно наложить стиль какой-нибудь картины. Конечно, шикарные виды (и даже фантастические космические корабли) получались чаще всего у тех, кто и так хорошо умеет рисовать и знаком с понятием композиции. Этот минус попробовали убрать другие разработчики. Они создали подобие пейнта, в котором надо по сетке разбросать слова, обозначающие элементы пейзажа, а нейросеть сама всё красиво скомпонует и отрисует.
Платформа Playground AI, где можно потыкать в демо-версии нейросетей. Это действительно полезная и классная штука, потому что даёт возможность прикоснуться к творчеству нейросетей людям, далёким от IT. На GitHub и других подобных платформах уже много разных интересных натренированных моделей, но чтобы их запустить, требуются знания, инструменты или какое-то количество времени, чтобы эти знания получить, а инструменты — должным образом освоить. Playground AI же представляет собой сайт с интуитивно понятным интерфейсом.
• Голосовые помощники заговорили как звёзды...
Мощный рывок вперёд сделал бизнес, основанный на использовании голосов известных людей. В сентябре Amazon объявил, что Alexa умеет говорить голосом Самюэля Л. Джексона, и пообещал в 2020 году предоставить более широкий выбор знаменитостей.
Месяцем позже в России представили проект Vera Voice, созданный при участии Screenlife Technologies Тимура Бекмамбетова. Этот проект развивает коммерческое направление клонирования голоса. Разработчики планируют заключать контракты с обладателями голоса и использовать его для записи аудиокниг, озвучки фильмов, игр, рекламных роликов, поздравлений.
…и начали грубить
В июне в приложении «Тинькофф» появился голосовой помощник по имени Олег. Он с первого дня начал грубить пользователям, использовать обсценную лексику, а не так давно предложил отрезать клиентке банка пальцы из-за того, что у неё не работает сканер отпечатка. Это всё потому, что Олег учится на открытых данных.
5. Криптовалюты
• Не запустили TON
История Telegram Open Network началась ещё в 2018 году, однако до середины сентября ни в одном официальном канале Telegram о проекте не упоминалось. Лишь 24 сентября, чуть больше чем за месяц до предполагаемого запуска платформы, команда мессенджера запустила конкурс по проекту TON. До этого момента все новости о проекте попадали в СМИ из инсайдерских источников. По Интернету даже гуляла версия, что проект либо вообще не существует, либо существует, но разрабатывают его не Дуровы.
За год о TON было не так много новостей. В марте началось закрытое тестирование платформы, промежуточные итоги в закрытом письме для инвесторов подвёл Павел Дуров два месяца спустя. В начале сентября СМИ узнали о запуске открытого бета-тестирования. 24 сентября команда мессенджера в официальном Telegram-канале объявила конкурс на разработку смарт-контрактов для TON и поиск ошибок в тестовой сети, а затем опубликовала на официальном сайте правила использования криптовалюты Gram. А потом у проекта начались проблемы.
31 октября должен был состояться запуск TON — в противном случае Павел Дуров обязался вернуть инвесторам вложенные деньги. В середине месяца Комиссия по ценным бумагам и биржам США (SEC) через суд добилась запрета на распространение Gram. У Комиссии были сомнения в законности продажи токенов. Создатели проекта не зарегистрировали продажу и обращение Gram на американском финансовом рынке, как того требует закон о ценных бумагах. Для урегулирования конфликта с SEC нужно было время, и Павел Дуров (согласно, опять же, инсайдерским источникам) попросил у инвесторов отсрочки. Большинство проголосовали «за», так что запуск TON перенесли на 5 месяцев.
• И Libra не запустили
Короткая история проекта Libra тоже запнулась на регуляторских порожках.
В июне Марк Цукерберг объявил, что планирует создать новую валюту, Libra. Выпускать и контролировать её должна Libra Associaton — некоммерческая организация, в которую вошли 27 компаний-партнёров. Среди них — ведущие платёжные системы и крупные технологические компании.
Libra обещала быть глобальным проектом и по сути коммерческой валютой, которой можно оплачивать повседневные покупки. Возможно, она могла бы конкурировать с суверенными валютами государств. Однако подпорченная репутация соцсети всё-таки сыграла свою роль. С момента анонса не прошло и дня, как политики США и стран Европы стали призывать власти заморозить проект и тщательно его проверить. Это стоило Цукербергу нескольких важных партнёров. PayPal, Visa, Mastercard, eBay и ещё две компании вышли из Libra Associaton, решив подождать в стороне, пока ситуация не прояснится. Пока никакой ясности нет.
Facebook планировала запустить проект в 2020 году. Сейчас, в конце декабря, руководители проекта так и не могут точно сказать, когда именно и в каком виде состоится запуск: всё зависит от результатов переговоров с властями. Несмотря на сложности, проект всё ещё живёт. В середине декабря разработчики открыли доступ к тестовой сети Libra Blockchain и потихоньку собирают фидбэк.
6. Разработка
• Продвинули Kotlin
Google объявила, что Kotlin теперь считается предпочтительным языком для Android-разработки. «Код на Kotlin, — отметили в компании, — это значит, меньше кода. Меньше кода нужно печатать, тестировать и поддерживать».
По данным Google, сейчас больше половины профессиональных разработчиков использует Kotlin, а в исследовании Stack Overflow он занял четвёртую строчку среди наиболее любимых языков программирования. Поддержка C++ и Java никуда не денется.
• Кажется, поняли, что такое DevOps
Это на самом деле не новый подход, но чисто интуитивно «взорвалась» сфера именно в этом году, тут сложно привести в пример конкретные новости. Стало больше тематических конференций/докладов и статей на медиа-площадках, увеличился спрос на специалистов, сразу несколько компаний активно выкатывают инструменты. Судя по контексту обсуждений, в девопсах перестают видеть мутировавших сисадминов и понимают, что это люди, которые отлаживают производство и выстраивают процессы разработки.
7. А что делал Илон Маск?
Да, всеми любимому Маску посвящён целый раздел. Он / его компании в течение года сделали несколько важных вещей.
• Рассказал про Neuralink
В середине июля Маск провёл первую конференцию, посвящённую достижениям компании Neuralink. Он рассказал, что успели сделать специалисты за два года. Однако цель конференции, как признался сам Маск, состояла не в том, чтобы похвастаться. Neuralink стремилась показать перспективы области, привлечь к ней внимание инвесторов и, главное, специалистов, которые могли бы присоединиться к команде.
Neuralink решила пойти по пути инвазивных нейроинтерфейсов — электроды для считывания сигналов будут вшиваться в мозг. Это позволит получить максимально чистую, незашумлённую информацию. Пробираться к мозгу специалисты предложили с помощью лазера, который оставит в черепе небольшое круглое отверстие. Электроды сделали в виде нитей, вшивать их должен специальный робот-хирург. Через нити данные будут передаваться на модуль, расположенный за ухом.
Пока Neuralink не замахивается на телепатию и слияние с ИИ. Сейчас важно довести технологии хотя бы до того, чтобы их можно было использовать в медицинских целях. Компания рассчитывает получить от американских властей разрешение на тестирование технологии на людях и в 2020 году начать эксперименты.
• Запустил первые спутники Starlink
В этом году SpaceX начала запуск и развёртывание коммуникационных спутников для проекта Starlink. С низкой орбиты — на высоте всего 550 километров — они должны раздавать интернет, покрывая всю поверхность Земли.
Пока было лишь два запуска, в мае и в ноябре, в каждой ракете было по 60 спутников. Американские власти одобрили вывод 12 тысяч спутников, но в ноябре SpaceX подала заявку на запуск ещё 30 тысяч.
Спустя несколько дней после развёртывания первых спутников один любопытный голландец высчитал, когда они будут пролетать над его головой, и заснял их на видео. Получилась вот такая цепочка звёздочек:
Однако не все воспринимают Starlink и другие подобные проекты в позитивном ключе. Проблема в том, что световое загрязнение из-за спутников может помешать работе обсерваторий. Кроме того, в наблюдениях астрономов будут возникать помехи из-за близости частот, которые используют спутники и наземные радиотелескопы.
• Показал Cybertruck
В конце ноября Маск провёл презентацию Tesla Cybertruck — это электропикап с дизайном настолько футуристичным, что тот стал предметом многочисленных шуток.
Насколько хороши аэродинамические свойства автомобиля, сказать сложно, но как пикап он как минимум неплох. По словам Маска, кузов Cybertruck произведён из нержавеющей стали, очень прочный — способен выдержать попадание пули. Пневматическая подвеска подстраивается под загруженность автомобиля. Для погрузки предусмотрена рампа.
На одном заряде младшая модель, в которой всего один двигатель, способна проехать 402 километра, старшая — 805 километров. Tesla планирует начать производство в конце 2021 года.
8. Что ещё интересного
• Сделали первую фотографию чёрной дыры
В апреле произошло историческое событие: проект Event Horizon Telescope опубликовал фотографию горизонта событий чёрной дыры в галактике M87 в созвездии Девы. Это в принципе первое изображение чёрной дыры.
Чтобы его получить, учёные в течение недели в 2017 году собирала данные с восьми телескопов, расположенных в разных точках планеты. Они получили больше 2 тысяч терабайт данных. Их обработка заняла ещё два года.
• Начали выпускать складные смартфоны
2019 год показал, что складные смартфоны — это реальный тренд в развитии гаджетов, а не пустые эксперименты с концепциями.
Одной из первых вышла на этот рынок Samsung, и её пример показал, насколько опасно торопиться при выпуске устройств нового типа. Экраны Galaxy Fold, выданных на пробу журналистам, ломались буквально через день. Samsung пришлось отложить старт продаж на несколько месяцев, чтобы найти и устранить проблему.
Реальные складные смартфоны ещё успели показать Motorola — компания дала новую жизнь раскладушке razr — и Microsoft. Microsoft Duo даже обошёлся без гибкого экрана.
С чередой складных смартфонов пришли шутки о ночных кошмарах мобильных разработчиков. В Android 10 Google постаралась предусмотреть как можно больше возможностей и сценариев использования складных устройств, однако сейчас они настолько разные, что проблем с адаптацией приложений вряд ли удастся избежать.
Первая половина текста не моя, вторая моя, автор указан)
Компьютеры классические и нейронные идут близко, но всё-таки порознь. И мы, согласитесь, к такому разделению не просто привыкли, а и считаем естественным — ибо в первую очередь у них разные области применения. Классическая архитектура берёт на себя рутину механического перемалывания цифр, тогда как искусственные нейросети занимаются распознаванием образов в сравнительно редких пока особых случаях. Смычка, вероятно, когда-нибудь произойдёт, но когда и где она случится — кто способен предсказать?
Вот почему так интересно было наткнуться в новостях на упоминание именно такого примера. И не где-нибудь в лабораториях, а в чипе, который производится миллионными тиражами — конкретно, в микропроцессоре Samsung для смартфонов Galaxy S7 и Note 7. Сенсации там никакой нет, Samsung скорее всего даже не первая, кто на подобное решился, но это не делает менее волнующим ответ на вопрос: для чего обычному процессору нейроны?
Микропроцессор, о котором идёт речь, это восьмиядерная система-на-чипе (SoC) Exynos 8890. Там три стандартных ядра ARM Cortex-A53, одно графическое, а оставшиеся четыре как раз и представляют особый интерес: они тоже ARM-производные (ARM v8), но Samsung многое и сильно в них поменяла, потратив на это три года и фактически создав собственную микроархитектуру, названную Exynos M1. Это мобильная энергоэкономичная суперскалярная многоконвейерная архитектура, но не этим она уникальна. Уникальной среди собратьев её делает блок предсказания ветвлений, основанный на искусственной нейросети.
Здесь, однако, совершенно необходимо отвлечься и сделать экскурс в историю и устройство вычислительной техники. Оставляя за кадром экспериментальные малосерийные конструкции, эволюцию массовых CPU в общем можно представить как не только погоню за миниатюризацией и тактовой частотой, но и как наращивание «интеллектуальной» мощи процессора для предсказания порядка исполнения инструкций.
8-битные микропроцессоры были тривиальными — вот, кстати, замечательный симулятор, который прямо в браузере позволяет по шагам изучить работу чипа, наподобие суперпопулярного в 8-битном мире Intel 8080. Такой процессор работает механически, тупо, почти как приснопамятная машина Тьюринга: вот он выбирает очередную инструкцию из оперативной памяти, вот её исполняет, записывает результат, вот инкрементирует программный счётчик на единицу и повторяет процесс. Сегодня кажется невероятным и смешным, что подобное когда-то вообще могло применяться для решения серьёзных задач. Но лично я первые свои деньги заработал программированием именно таких машин, да и среди вас наверняка найдутся те, кто ещё не забыл восьмибитный ассемблер.
Но уже в 90-х всё стало иначе. Микропроцессоры наделили «конвейером», и не одним, и научили выполнять инструкции не по порядку. Я, конечно, сильно упрощу и скомкаю, но суть в следующем. Вместо того, чтобы дожидаться окончания выполнения текущей команды, процессор загружал в конвейер несколько следующих инструкций по ходу действия и выполнял их одновременно — ну или по крайней мере старался выполнить, если их работа не зависела от результатов предыдущих действий (здорово помогает разбивка CISC-команда на более мелкие RISC-составляющие, что на PC впервые было реализовано в Pentium Pro). Это суперскаляр: так за один машинный цикл (или даже такт) можно было выполнить несколько команд.
А по мере того, как конвейер удлинялся, стало необходимым научиться предполагать результат условных переходов. Такое исполнение назвали спекулятивным — в том смысле, что когда процессор натыкался на команду условного перехода, то «спекулировал», то есть предсказывал, нужно этот переход исполнять или нет, после чего загружал в конвейер инструкции из выбранной ветки и продолжал работу. Минус очевиден: если предсказание было сделано неверно, конвейер придётся загружать инструкциями заново. И это прямо выводит нас на задачу предсказания ветвлений.
Задачу эту называют одной из важнейших для полупроводниковой техники последних двадцати лет. В условиях просматривающегося тупика миниатюризации, это не преувеличение: научившись предсказывать результат условных переходов максимально эффективно («с минимальным штрафом») можно существенно повысить производительность исчерпавшего прочие ресурсы процессора.
Вплоть до нулевых годов тут применялись два подхода. Первый и самый грубый: статические методы предсказания. Попросту, делается какое-то предположение относительно срабатывания того или иного условного перехода — причём, что важно, предположение это не зависит от предыдущих результатов прогона данного куска или вообще программы. Недалеко ушли от них и методы динамические или, как правильней было бы их назвать, статистические. Тут уже предположение делается на основе предыдущих результатов исполнения: грубо говоря, чем чаще переход срабатывал в прошлом, тем чаще предсказатель ветвлений будет предполагать его срабатывание в будущем. Несмотря на примитивность, оба метода работают на удивление хорошо, давая около 90% правильных предсказаний. Но настал день, когда и этого стало недостаточно. К счастью, решение уже было предложено учёными. Да, применить искусственную нейросеть!
Тут, правда, мы ступаем на землю если не неисследованную, то малоизвестную. Проблема, во-первых, в том, что сама тема ещё сравнительна юна: первые теоретические работы по нейронным предикторам ветвления относятся к началу нулевых. А во-вторых, производители не горят желанием раскрывать секреты лично своих конструкций — и даже Samsung, удивившая всех признанием (а рассказала она об этом на пресс-конференции, и даже дала кое-какие иллюстративные материалы), не исключение, потому что рассказала только в общих чертах.
Сама идея простая. Вместо грубого статистического предсказания, поставить многослойную нейросеть (хорошо подходит, в частности, классический перцептрон, который эффективно реализуется на полупроводниках), которая станет учиться и предсказывать ветвление кода. Выигрышей предполагается два. Прежде всего, уже первые теоретические изыскания показали, что нейронный предиктор может быть как минимум столь же эффективным, как и статистический. И потом, ресурсы, им занимаемые (память и время), растут с увеличением выполненного кода не экспоненциально, как у простых предсказателей, а только линейно. И их, конечно, стали применять.
Вот только примеров я, увы, дать не смогу. Даже в свежайшем и подробнейшем описании микроархитектур различных процессоров, детали нейронных блоков отсутствуют. Известно лишь, что их теперь применяет Samsung, что AMD поставила такой блок в Zen, что Intel подозревается в использовании нейронов в своих чипах. Но и только. Всё остальное — секрет! Из опыта (опять-таки больше теоретического) ясно, что большой проблемой должна стать или уже стала сравнительная медлительность нейроструктур по сравнению с грубо-механическими предсказателями — и ведётся поиск обходных путей; к счастью, по искусственным нейросетям вообще накоплен большой практический материал.
Из всего этого следует, что если теперь кто-то раскошелится на последние смартфоны Samsung, то сможет с полным правом заявлять, что в кармане у него лежит нейрокомпьютер, ну или по крайней мере компьютер, построенный с применением заимствованных у Природы структур. Но это скорее забавы ради. Интересней попробовать предположить, куда приведёт нас выбранная дорожка. Не возвещает ли появление нейроблока внутри классических микропроцессоров потерю классической архитектурой очередного значительного куска рынка? Ведь отняли же графические сопроцессоры область параллельных вычислений!
Конечно, нейронный предиктор ветвлений не применишь для решения повседневных задач. Это узкоспециализированная схематика, спрятанная у самого «сердца» чипа, чтобы минимизировать задержки. Но лиха беда начало: начнём с ветвлений, а там уже проглядывает и нейросопроцессор!
Автор - Евгений Золотов.
ISP (Image Signal Processor), который уже давно не просто отдельное ядрышко для обработки фотографий с каждым годом все сложнее и сложнее, в принципе большая часть алгоритмов именно предсказания и работы с большими массивами изменяющихся данных куда энергоффективнее рассчитывается с помощью нейросетей. Если раньше проблемы не основной функциональности решали добавлением дополнительных отделительных блоков процессоров или сопроцессоров, заточенных на решение конкретного типа задач, например воспроизведения музыки или отдельного сопроцессора управления датчиками (привет Apple M7), то сейчас эти и основные чипы все больше "умнеют", обзаводясь зачатками несамобучаемых нейросетей, заточенных под конкретную направленность. Как вы понимаете, чаще всего, чем быстрее процессор решает задачу, тем меньше он тратит на нее энергии, так, в первую очередь это именно ради энергоэффективности.
Постепенно мы придет к тому, что подавляющее большинство операций в смартфоне будет именно подобного характера, как свое время транзисторный бюджет начала отжирать графика от традиционного цпу, так в дальнейшем блоки нейропроцессора будут вытеснять основные числодробилки (ЦПУ+ГПУ). Просто - напросто потому, что сам принцип работы смартфона изменится, зачаток этого мы видим в Moto X и ok google (кстати, сам Гугл активно использует нейросети и даже нейрокомпьютеры в своих дата центрах), когда смартфон старается не просто предугадать действия пользователя, но и помочь ему их сделать максимально быстро и удобно.
Давайте представим на минуту, что ваш смартфон, обладая в принципе той же функциональностью, что и сейчас, внезапно стал разумным, эдакой секретаршей, максимально лояльной к вам, постоянно вас сопровождающей и в курсе всех ваших дел. На самом деле это ужасно с точки зрения приватности, которая в таком случае отсутсвует как класс, но надо понимать, что это именно то будущее к которому мы на самом деле идем и довольно быстро. Т.е. смартфон не просто напомнит что пора забирать ребенка из детсада (без вашего на то добавления события в календарь), но и предложит по дороге в аптеку купить ему носовой платок,потому, что его температура повысилась, а на улице +7 и дождь. Вы же опасаетесь за своего ребенка и всегда хотите, если что, с ним связаться, знать где он, его состояние, вы сами купите ему детский смарт браслет с сим картой. Да и наверное в садик его без такого функционала не примут, это же забота о его безопасности...
Затем, стоя в пробке смартфон предложит со скидкой припарковать машину в тц у которого из-за дождя мало посетителей, парковка пустует и проехать на метро. Может быть даже предложит посетить тамошнюю лапшичную, где опять таки предложит скидку на горячий чай. Вот вы думаете, нафиг мне реклама, да за свои же деньги, ребят, вы же на своих смартфонах ежедневно видите кучу рекламы и ничего. А тут оно еще будет максимально удобным и со временем ненавязчивым, на самом деле предугадывая ваши желания и при этом на связи со всем городом, да и миром... Это сейчас вы поискав фотографии с пляжа получите в контекстной рекламе предложения туроператоров, в будущем просто узнав ваш график и на основании вашего состояния и психологического портрета смартфон будет ненавязчиво предлагать съездить отдохнуть, причем максимально удобные именно для вас (вашего кошелька на тот момент) и в то самое время, когда вы согласитесь...
Про то,что именно нейросети обсчитывают, кто на фотографии или видео, даже говорить нечего. Пожалуй с этого стоит начать, но я закончу, по сути нейросети не заменяют полностью классические процессоры, но серьезно дополняют их именно в том, в чем те слабы - в работе с внешней средой, а уж для чего это используют их настоящие хозяева - предугадать несложно.