Новости

 

DARPA создает новый процессор с эффективностью в 1000 раз выше существующих

data-altanet

Ученые из DARPA (Управления перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США) представили проект под названием HIVE (Hierarchical Identify Verify Exploit), направленный на  увеличиние производительности вычислительных систем в 1000 раз. Программа рассчитана на 4 года и на нее уже выделено 80 млн долларов.

В рамках данного проекта планируется создание первого в мире специализированного граф-аналитического процессора (graph-analytic processor, GAP), который будет отличаться от «привычных» вычислительных устройств.

Графическая аналитика появилась как подход, с помощью которого можно эффективно исследовать структуру крупных сетей, созданных из огромного числа источников данных. К примеру, социальные медиа, сенсорные каналы и научные исследования генерируют большое количество ценных данных. Понимание взаимосвязи между этими данными позволит аналитикам получить полную картину закономерностей, что существенно облегчит проблему анализа.

В силу особенностей новой архитектуры, процессор на базе HIVE будет способен одновременно выполнять произвольные задачи, использовать данные, хранящиеся в различных областях одного массива памяти. Нынешние элементы памяти  хранятся в массивах последовательных ячеек. Память для архитектуры HIVE должна будет обеспечить доступ к восьмибитным значениям, хранящимся в произвольных ячейках.

hive-altanet-1

Такой графоаналитический процессор  сможет обрабатывать потоковые графики  в 1000 быстрее и с гораздо меньшей мощностью, чем текущая технология обработки. В случае успеха программа позволит использовать методы графической аналитики, достаточно мощные для решения сложных задач в области кибербезопасности и других областей, представляющих национальный интерес. Более того, эти продвинутые серверы могут анализировать графики с миллиардным и триллионным набором данных, которые будут генерироваться Интернетом вещей, постоянно расширяющимися социальными сетями и будущими сенсорными сетями.

Программу уже поддержали MIT Lincoln Laboratory и Amazon Web Services (AWS). Общая цель заключается в ускорении развития инноваций в графовой аналитике, которые открывают новые пути для решения проблемы понимания постоянно растущего потока данных.

 

Источники: hi-tech.ru и darpa.mil