웨스턴 시드니 대학교(Western Sydney University)는 인간의 두뇌를 시뮬레이션하는 세계 최초의 컴퓨터를 만들었습니다.

인간 두뇌의 속도와 크기로 네트워크를 시뮬레이션하는 세계 최초의 슈퍼컴퓨터인 DeepSouth가 웨스턴 시드니 대학교에 구축되고 있으며 내년 4월부터 가동될 예정입니다.

이 대학교 ICNS(국제 신경 시스템 센터)의 연구원들은 생물학적 과정을 모방한 신경 컴퓨터 시스템을 만들었습니다. 하드웨어를 사용하여 초당 228조 개의 시냅스 작업에 달하는 대규모 뉴런 네트워크를 효율적으로 시뮬레이션합니다. 이는 인간 두뇌의 예상 작업 속도에 필적합니다.

ICNS 이사인 Andre van Schaik 교수에 따르면 DeepSouth는 일반적으로 전력을 많이 소비하는 슈퍼컴퓨터와 다릅니다. 이 슈퍼컴퓨터는 뉴런 네트워크처럼 작동하도록 특별히 설계되어 효율성을 높이고 전력을 덜 사용합니다.

van Schaik 교수는 이전에는 뇌와 유사한 네트워크를 대규모로 시뮬레이션할 수 없었기 때문에 뇌가 계산을 위해 뉴런을 사용하는 방법을 이해하는 데 방해가 되었다고 말했습니다.

“GPU와 멀티 코어 중앙 처리 장치(CPU)를 사용하는 표준 컴퓨터에서 급증하는 신경망을 시뮬레이션하는 것은 매우 느리고 많은 전력을 소비합니다. 우리 시스템이 이를 바꿀 것입니다.”

Van Schaik 교수는 이 플랫폼이 뇌에 대한 이해를 높이고 센싱, 생물의학, 로봇공학, 우주, 대규모 인공지능 응용 등 다양한 분야에서 뇌 수준의 컴퓨팅 응용을 개발할 것으로 기대합니다.

이는 휴대폰, 제조 및 농업용 센서, 덜 전력 집약적이고 스마트한 AI 애플리케이션과 같은 스마트 장치의 발전으로 이어질 것입니다. 또한 건강하거나 질병에 걸린 인간의 뇌가 어떻게 작동하는지 더 잘 이해할 수 있게 될 것입니다.

웨스턴 시드니 대학교 ICNS 팀은 시드니 대학교, 멜버른 대학교, 독일 아헨 대학교의 연구원을 포함한 뉴로모픽 파트너와 함께 이 선구적인 프로젝트에 협력했습니다.

DeepSouth 슈퍼컴퓨터는 급증하는 뉴런의 대규모 네트워크를 시뮬레이션하는 기계를 구축하려는 노력을 시작한 IBM의 TrueNorth 시스템과 세계 체스 챔피언이 된 최초의 컴퓨터인 DeepBlue를 부분적으로 기념하여 명명되었습니다. 이름은 지리적 위치에 대한 참조이기도 합니다.

DeepSouth는 첨단 기술 허브로서 이 지역의 성장에 주요 기여를 하는 Western Sydney University에 기반을 둘 것입니다.

딥 사우스의 이점:

훨씬 적은 전력을 사용하는 초고속 대규모 병렬 처리: 우리의 두뇌는 단 20와트의 전력을 사용하여 초당 10억(1 다음에 0이 18개)되는 “엑사플롭”에 해당하는 산술 연산을 처리할 수 있습니다. DeepSouth는 우리의 뇌가 작동하는 방식을 모방한 신경 아키텍처를 사용하여 다른 슈퍼컴퓨터보다 훨씬 적은 전력을 사용하고 훨씬 적은 공간을 차지하면서 엄청난 양의 데이터를 빠르게 처리할 수 있습니다.

확장성: 시스템은 또한 확장 가능합니다. 더 많은 장치를 추가하여 더 큰 시스템을 만들 수도 있고 더 작고 휴대 가능하거나 더 비용 효율적인 애플리케이션을 위해 규모를 축소할 수도 있습니다.

재구성 가능: 현장 프로그래밍 가능 게이트 어레이를 사용하면 하드웨어 재프로그래밍이 용이해지며 새로운 신경 모델, 통신 시스템 및 학습 규칙을 추가할 수 있어 맞춤 설계된 하드웨어를 사용하는 다른 신경 계산 시스템에서 볼 수 있는 한계를 극복할 수 있습니다. DeepSouth는 널리 사용되는 프로그래밍 언어인 Python으로 신경 모델을 설명하고 신경 네트워크를 설계할 수 있는 프런트 엔드를 통해 원격으로 액세스됩니다. 이 프런트엔드를 개발하면 연구자는 하드웨어 구성에 대한 자세한 지식이 없어도 플랫폼을 사용할 수 있습니다.

상업적 가용성: 상용 하드웨어를 사용하면 슈퍼컴퓨터를 설계하는 팀과 관계없이 하드웨어가 지속적으로 개선됩니다. 이는 맞춤 설계된 하드웨어를 사용하여 다른 신경 컴퓨팅 시스템의 한계를 극복합니다. 맞춤형 칩은 설계 및 제조에 오랜 시간이 걸리며 개당 수천만 달러의 비용이 듭니다. 상용 기성 하드웨어를 사용하면 프로토타입을 전 세계 데이터 센터에서 쉽게 복제할 수 있습니다.

인공지능: 뇌 시뮬레이션을 사용하면 현재 슈퍼컴퓨터보다 인공지능 작업을 구현하는 더 효율적인 방법을 만들 수 있습니다.