Нейросети учатся быстрее: новая эра аналоговых вычислений

Автор: Денис Аветисян

Ученые впервые продемонстрировали успешное обучение глубоких нейронных сетей с использованием аналоговых вычислений в памяти, открывая путь к более быстрым и энергоэффективным системам искусственного интеллекта.

Реализована вторая производная оптимизация для глубоких нейронных сетей на базе резистивной памяти (RRAM) с использованием аналоговых вычислений в памяти.

Несмотря на доказанную эффективность методов второго порядка в обучении нейронных сетей, их практическое применение сдерживается высокой вычислительной сложностью инверсии матриц. В работе, озаглавленной ‘First Demonstration of Second-order Training of Deep Neural Networks with In-memory Analog Matrix Computing’, впервые продемонстрирована реализация оптимизатора второго порядка на базе аналоговых вычислений в памяти (AMC) с использованием резистивной оперативной памяти (RRAM), позволяющая выполнять инверсию матриц за один шаг. Полученные результаты демонстрируют сокращение числа эпох обучения на 26% и 61% по сравнению с методами SGD с моментом и Adam, а также существенное повышение производительности и энергоэффективности по сравнению с современными цифровыми процессорами. Открывает ли это путь к созданию принципиально новых, энергоэффективных аппаратных решений для ускорения обучения искусственного интеллекта?

Преодолевая границы масштабируемости в современной оптимизации

Традиционные методы оптимизации первого порядка, такие как градиентный спуск, сталкиваются со значительными трудностями при работе с моделями машинного обучения, насчитывающими миллионы или даже миллиарды параметров. Причина заключается в том, что каждый шаг оптимизации требует вычисления градиента функции потерь по всем этим параметрам, что становится вычислительно непосильным. В результате, обучение таких моделей может занимать дни или даже недели, даже при использовании самых мощных вычислительных ресурсов. Эта проблема особенно актуальна в областях, где требуется быстрая итерация и экспериментирование, таких как глубокое обучение и обработка естественного языка. По мере увеличения масштаба данных и сложности моделей, потребность в более эффективных алгоритмах оптимизации становится все более острой, побуждая исследователей к поиску новых подходов, способных справиться с этими растущими вычислительными требованиями.

Оптимизация второго порядка представляет собой перспективный путь к ускорению сходимости алгоритмов, особенно в задачах машинного обучения с высокой размерностью. Однако, её практическое применение затруднено значительными вычислительными затратами, связанными с необходимостью инверсии матриц. В то время как методы первого порядка оперируют только первыми производными, методы второго порядка используют и вторые производные — гессиан — для более точной оценки кривизны функции потерь. Это позволяет делать более крупные шаги к минимуму, потенциально сокращая количество итераций. К сожалению, вычисление и инверсия гессиана, особенно для задач с миллионами параметров, является вычислительно дорогостоящей операцией с временной сложностью $O(n^3)$, где $n$ — размерность пространства параметров. Поэтому, разработка эффективных методов аппроксимации или обхода инверсии гессиана является ключевой задачей для реализации преимуществ оптимизации второго порядка в современных масштабных приложениях.

Преодоление вычислительных сложностей, связанных с инверсией матриц, является ключевым фактором для реализации всего потенциала передовых методов оптимизации. В контексте крупномасштабного машинного обучения, где размерность данных и моделей постоянно растет, традиционные подходы к инверсии матриц становятся непозволительно затратными по времени и ресурсам. Исследования направлены на разработку алгоритмов, которые позволяют аппроксимировать инверсию матриц с высокой точностью, используя методы, такие как разложение на собственные векторы или использование частных матриц. Эффективные стратегии, минимизирующие сложность вычислений $O(n^3)$ для полной инверсии, открывают возможности для более быстрой сходимости и масштабируемости алгоритмов оптимизации, что особенно важно при решении задач, требующих обработки огромных объемов данных и сложных моделей.

Вычисления в памяти: Новый подход к оптимизации

В отличие от традиционных архитектур, где данные перемещаются между памятью и процессором для выполнения вычислений, вычисления в памяти (In-Memory Computing, IMC) и, в частности, аналоговые матричные вычисления в памяти (IMAC), выполняют операции непосредственно внутри ячеек памяти. Это достигается за счет реализации вычислительных элементов непосредственно в массиве памяти, что устраняет необходимость в постоянном перемещении данных. Такой подход позволяет значительно сократить задержки, энергопотребление и повысить пропускную способность, особенно при работе с матричными операциями, которые являются основой многих алгоритмов машинного обучения и обработки сигналов. Вместо последовательного извлечения данных, обработки и записи результатов, IMAC позволяет выполнять операции параллельно над всей матрицей данных, находящейся в памяти.

Традиционные вычислительные архитектуры страдают от значительных энергетических затрат, связанных с постоянным перемещением данных между памятью и процессором. Параллельные вычисления в памяти (In-Memory Computing), в частности, аналоговые вычисления в памяти (IMAC), позволяют существенно снизить энергопотребление и повысить вычислительную эффективность за счет выполнения операций непосредственно в ячейках памяти. Устранение необходимости в частом обмене данными между памятью и процессором приводит к сокращению задержек и снижению общего потребления энергии, поскольку большая часть энергии тратится именно на перемещение данных, а не на сами вычисления. Это особенно важно для задач машинного обучения и обработки больших объемов данных, где операции с матрицами требуют интенсивного обмена данными.

В основе нашей реализации вычислителя аналоговых матриц в памяти (IMAC) лежит использование энергонезависимой памяти резистивного типа (RRAM). RRAM позволяет создавать компактные аналоговые схемы за счет возможности плавно изменять сопротивление отдельных ячеек памяти. Каждая ячейка RRAM функционирует как весовой коэффициент в матричном умножении, а аналоговое умножение происходит непосредственно внутри массива памяти, устраняя необходимость в передаче данных между памятью и процессором. Благодаря высокой плотности размещения и низкому энергопотреблению RRAM, это обеспечивает значительное повышение эффективности и снижение энергозатрат по сравнению с традиционными архитектурами.

Ускорение оптимизации второго порядка с помощью IMAC

Для повышения эффективности второго порядка оптимизации в IMAC используется метод Кронекер-факторизованной аппроксимации кривизны (KFAC). KFAC позволяет снизить размерность матрицы информации Фишера ($F$) путем ее разложения на произведение меньших матриц, что значительно уменьшает вычислительные затраты и объем памяти, необходимые для инверсии. Вместо непосредственной инверсии матрицы $F$ размера $n \times n$, KFAC аппроксимирует ее как произведение двух матриц меньшего размера, например, $A$ и $B$, где $A$ имеет размер $k \times k$ и $B$ имеет размер $k \times n$, где $k << n$. Это позволяет выполнить инверсию в пространстве меньшей размерности, существенно упрощая процесс и делая его более применимым к крупномасштабным задачам оптимизации.

Многоступенчатый алгоритм BlockAMC, реализованный на базе AMC-схем, использующих RRAM-элементы, обеспечивает высокоточное инвертирование матриц с высокой эффективностью. В ходе реализации алгоритма достигается конечная относительная ошибка в 4.47%. Использование RRAM позволяет реализовать компактные и энергоэффективные AMC-схемы, необходимые для выполнения операций инвертирования матриц в задачах оптимизации второго порядка. Данный подход обеспечивает значительное ускорение по сравнению с традиционными методами инвертирования матриц, особенно при работе с крупноразмерными матрицами, характерными для современных моделей машинного обучения.

Алгоритм HP-INV повышает точность вычислений, комбинируя операции IMAC, выполняемые с пониженной точностью, с высокоточными матрично-векторными умножениями. Итеративное уточнение, основанное на этой комбинации, позволяет достичь относительной ошибки в $0.013$ после завершения процесса. Такой подход позволяет эффективно использовать преимущества как быстродействия вычислений с пониженной точностью, так и высокой точности, необходимой для достижения требуемой конвергенции и стабильности оптимизации.

Валидация производительности и перспективы развития

Для подтверждения эффективности предложенного подхода была проведена валидация с использованием двухслойной свёрточной нейронной сети, обученной на задаче классификации рукописных букв. Результаты показали, что модель достигает точности классификации в 85.1% на тестовом наборе данных. Данный показатель демонстрирует способность системы к надежному распознаванию рукописного текста, что является важным шагом на пути к созданию интеллектуальных систем обработки информации и автоматизации задач, требующих анализа визуальных данных. Успешная реализация классификации рукописных букв с высокой точностью подтверждает перспективность предложенной архитектуры для решения широкого спектра задач машинного обучения.

Полученные результаты демонстрируют существенный прогресс в производительности и энергоэффективности по сравнению с традиционными методами обработки данных. Исследование показало увеличение пропускной способности в 5.88 раза и улучшение энергоэффективности в 6.9 раза. Такой значительный выигрыш достигается благодаря использованию инновационной архитектуры и оптимизированных алгоритмов, позволяющих обрабатывать большие объемы информации с минимальными затратами энергии. Данные показатели открывают возможности для создания более мощных и экономичных вычислительных систем, особенно актуальных для мобильных устройств и приложений, работающих от батарей.

Впервые успешно реализована методика обучения глубоких нейронных сетей второго порядка с использованием аналогового матричного вычисления в памяти (AMC). Данный подход позволил сократить количество эпох обучения до 37, что на 26% меньше, чем при использовании метода стохастического градиентного спуска с моментом (50 эпох), и на 61% меньше, чем при использовании алгоритма Adam (94 эпохи). Это значительное снижение вычислительных затрат открывает возможности для обучения более сложных моделей на устройствах с ограниченными ресурсами и решения задач, ранее считавшихся невыполнимыми из-за высоких требований к производительности и энергоэффективности.

Данное исследование открывает новые возможности для развертывания сложных моделей машинного обучения на устройствах с ограниченными ресурсами, таких как мобильные телефоны или встроенные системы. Достигнутые улучшения в эффективности вычислений и энергопотреблении позволяют преодолеть существующие ограничения, ранее препятствовавшие реализации ресурсоемких алгоритмов на подобных платформах. Это, в свою очередь, создает предпосылки для решения задач, которые ранее считались невыполнимыми из-за нехватки вычислительной мощности и энергии, например, обработка данных в реальном времени непосредственно на периферийных устройствах или создание более интеллектуальных и автономных систем.

Исследование демонстрирует, что оптимизация второго порядка, реализованная на основе аналоговых вычислений в памяти RRAM, открывает путь к значительному ускорению обучения глубоких нейронных сетей. В данном подходе, как и в любом сложном организме, поведение системы определяется её структурой. Как заметил Клод Шеннон: «Информация — это физическое проявление свободы выбора». Эта фраза отражает суть представленной работы: управление потоком информации через оптимизированную структуру аналоговых вычислений позволяет достичь большей эффективности и скорости обучения, чем традиционные цифровые методы. Успешная реализация KFAC на аналоговом процессоре подтверждает, что ясная и хорошо продуманная структура является ключом к достижению оптимальной производительности.

Куда Далее?

Представленная работа, демонстрируя обучение глубоких нейронных сетей с использованием аналоговых вычислений и оптимизаторов второго порядка, открывает новые горизонты, но и обнажает существующие ограничения. Успешная реализация KFAC на RRAM-матрицах — это не финальная точка, а скорее, отправная. Каждая оптимизация, как известно, порождает новые узлы напряжения в системе. Очевидным шагом является преодоление текущих ограничений по точности аналоговых вычислений. Простое увеличение разрядности не является решением; необходимо разрабатывать методы компенсации шумов и дрейфа, интегрированные непосредственно в архитектуру вычислений.

Более глубокое исследование архитектуры системы представляется необходимым. Эффективность обучения — это не только скорость сходимости, но и устойчивость к локальным минимумам. Понимание взаимосвязи между архитектурой аналогового процессора, структурой нейронной сети и алгоритмом оптимизации — ключ к созданию действительно интеллектуальных систем. Архитектура — это поведение системы во времени, а не схема на бумаге.

Необходимо также изучить возможности применения подобных систем для задач, требующих высокой степени параллелизма и энергоэффективности, таких как обработка изображений и видео, а также задачи машинного обучения на периферийных устройствах. Поиск компромисса между точностью, скоростью и энергопотреблением — постоянная задача, и каждое решение влечет за собой новые вызовы.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.05342.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-09 06:38

🚀 Квантовые новости