Важнейшая проблема современности и всего обозримого будущего
Ежедневно мы обращаемся к компьютерам (смартфонам, персональным ассистентам, облачным сервисам …) за решением нужных нам задачи - найти самый быстрый маршрут по городу или форму, в которую входит белок, рассчитать доходность инвестиций или подобрать музыку под наш вкус… Все большее и большее число задач для нас решают компьютеры. И скоро будут решать почти всё.
Для большинства задач пространство возможных решений весьма и весьма обширно.
НО:
• Почему для некоторых проблем мы можем быстро локализовать область поиска решений, а для других - это превращается в бесконечный поиск иголки в стоге сена?
• Что в математической структуре проблемы делает ее легко решаемой на компьютере или обуславливает противоположное – решить очень трудно, а может быть и невозможно?
Проблема определения пределов возможности компьютинга (что на компьютере можно решить, а что нельзя) — важнейшая проблема не только современности, но и всего обозримого будущего. По крайней мере, до тех пор, пока человечество не придумает более совершенный способ решения задач, чем компьютинг.
Ибо уже ясно -
✔️ все сложные задачи, которые человек сможет решить в будущем, он сможет решить только на компьютерах;
✔️ и если компьютер не может решить какую-то задачу, то людям её в принципе не решить.
Проф. Крис Мур рассматривает вопрос пределов возможности компьютинга, проводя аналогию между вычислением и эволюцией на примерах от простых головоломок до высот универсальных вычислений, от неалгоритмизированной задачиТьюринга до природы математической истины и творчества.
Эта лекция (1:22:00) прочитана только позавчера в театр Ленсика в Санта-Фе, вместившим только 800 зрителей. И в сети успели посмотреть лишь пять сотен.
Так что это – не менее эксклюзив, чем позавчерашняя премьера оперы в Ла Скала или мюзикла на Бродвее.
https://www.youtube.com/watch?v=dyz4E89Zjw0
#Компьютинг #Пределы
Ежедневно мы обращаемся к компьютерам (смартфонам, персональным ассистентам, облачным сервисам …) за решением нужных нам задачи - найти самый быстрый маршрут по городу или форму, в которую входит белок, рассчитать доходность инвестиций или подобрать музыку под наш вкус… Все большее и большее число задач для нас решают компьютеры. И скоро будут решать почти всё.
Для большинства задач пространство возможных решений весьма и весьма обширно.
НО:
• Почему для некоторых проблем мы можем быстро локализовать область поиска решений, а для других - это превращается в бесконечный поиск иголки в стоге сена?
• Что в математической структуре проблемы делает ее легко решаемой на компьютере или обуславливает противоположное – решить очень трудно, а может быть и невозможно?
Проблема определения пределов возможности компьютинга (что на компьютере можно решить, а что нельзя) — важнейшая проблема не только современности, но и всего обозримого будущего. По крайней мере, до тех пор, пока человечество не придумает более совершенный способ решения задач, чем компьютинг.
Ибо уже ясно -
✔️ все сложные задачи, которые человек сможет решить в будущем, он сможет решить только на компьютерах;
✔️ и если компьютер не может решить какую-то задачу, то людям её в принципе не решить.
Проф. Крис Мур рассматривает вопрос пределов возможности компьютинга, проводя аналогию между вычислением и эволюцией на примерах от простых головоломок до высот универсальных вычислений, от неалгоритмизированной задачиТьюринга до природы математической истины и творчества.
Эта лекция (1:22:00) прочитана только позавчера в театр Ленсика в Санта-Фе, вместившим только 800 зрителей. И в сети успели посмотреть лишь пять сотен.
Так что это – не менее эксклюзив, чем позавчерашняя премьера оперы в Ла Скала или мюзикла на Бродвее.
https://www.youtube.com/watch?v=dyz4E89Zjw0
#Компьютинг #Пределы
Не планировал я вас отвлекать в суете новогодних каникул, но не получилось. Поскольку без этого вы, скорее всего, пропустите, не просто очередное «малоизвестное интересное», а весьма важное и, по отзывам, «самое блистательное и впечатляющее, радикальное и революционное, туманное и поэтичное» эссе Джоржа Дайсона «Конец детства», написанное и опубликованное им в 1й день 2019.
Об этом мой новый пост:
- на Medium http://bit.ly/2SzVJDB
- на Яндекс Дзен http://bit.ly/2F9sgws
#ЦифроваяРеволюция #Компьютинг
Об этом мой новый пост:
- на Medium http://bit.ly/2SzVJDB
- на Яндекс Дзен http://bit.ly/2F9sgws
#ЦифроваяРеволюция #Компьютинг
Medium
Битва за Землю, которая может быть проиграна
Цифровая революция не закончилась, но переродилась в нечто иное
По просьбам читателей, что хотели бы лучше понять эссе Дайсона, но затрудняются пробиться сквозь смыслы не самого простого английского –
✔️ профессионально выполненный коллегой EVAN_GCRM синтез:
- чуть сокращенного и хорошо структурированного перевода эссе Дайсона (что делает его куда лучше читаемым, чем оригинал);
- моего поста об эссе с дополнением;
- хороших иллюстраций в тему (кому-то вполне достаточно будет посмотреть только их 😃)
https://evan-gcrm.livejournal.com/1392888.html
#ЦифроваяРеволюция #Компьютинг
✔️ профессионально выполненный коллегой EVAN_GCRM синтез:
- чуть сокращенного и хорошо структурированного перевода эссе Дайсона (что делает его куда лучше читаемым, чем оригинал);
- моего поста об эссе с дополнением;
- хороших иллюстраций в тему (кому-то вполне достаточно будет посмотреть только их 😃)
https://evan-gcrm.livejournal.com/1392888.html
#ЦифроваяРеволюция #Компьютинг
Livejournal
Конец детства
Не планировал я вас отвлекать в суете новогодних каникул, но не получилось. Поскольку без этого вы, скорее всего, пропустите весьма важное эссе George Dyson «Childhood's End» , написанное и опубликованное им первого января 2019. Вначале напомню первоисточник…
Мировой рейтинг научно-технической мощи государств в 2022.
Кто есть кто среди лидеров и аутсайдеров 2ой НТР.
2я НТР – это процесс тотальной оцифровки мира, начавшийся в 21 веке. Все важнейшие виды деятельности людей проходят через этап цифровизации. В результате чего вычисления (компьютинг) становятся основой новых наук и технологий, обучения и промышленности, логистических и креативных процессов. Ну а самая многообещающая междисциплинарная область - искусственный интеллект, - состоит исключительно из вычислительных процессов (кроме вычислений там нет ничего).
Поэтому не удивительно, что ключевым фактором научно-технической мощи государств в новом цифровом мире стала их вычислительная мощь. Именно она определяет теперь, кто из стран – лидер, а кто – аутсайдер: в науке, в технологиях и практически во всех индустриях от нефтедобычи до телекоммуникаций, от производства самолетов до производства лекарств и т.д. Вся экономика и финансы, обороноспособность и социальная сфера, образование и медицина теперь завязаны на компьютинг. И чем он мощнее у страны, тем выше её научно-техническая мощь в каждой из названных областей.
Только что вышедший совместный отчет IDC и Inspur «2021-2022 Global Computing Index Assessment Report» – наглядное подтверждение вышесказанного.
• Интегральный Computing Index 15ти стран коррелирует с их ВВП лучше большинства других показателей (см. приложенную диаграмму).
• На каждый 1 пункт увеличения Computing Index страны её цифровая экономика получает 3,5% роста, а ВВП увеличивается на 1,8%.
Отчет также наглядно показывает, что в мире лишь две сверхдержавы: США, обладающие заоблачным Computing Index, и Китай, немыслимо быстро догоняющий лидера (к концу июня 2022 г. общий масштаб стоек центров обработки данных в стране превысил 5,9 млн, масштаб серверов — около 20 млн, а общий масштаб вычислительной мощности превысил 150 EFlops).
В группу развитых по показателю Computing Index стран входят: Япония, германия, Великобритания, Франция, Канада, Юж. Корея и Австралия.
Группа отстающих, но пытающихся догонять – это Индия, Италия, Бразилия, Россия (№13), Юж. Африка и Малайзия.
N.B. Computing Index – это не просто вычислительная производительность HW. Расчет ведется по сложной формуле (см. отчет), учитывающей: теоретический максимум производительности HW, уровень эффективности компьютинга (облачные вычисления, виртуализация и т.д.), эффективность работы приложений и уровень вычислительной инфраструктуры.
#Компьютинг #США #Китай #Россия
Кто есть кто среди лидеров и аутсайдеров 2ой НТР.
2я НТР – это процесс тотальной оцифровки мира, начавшийся в 21 веке. Все важнейшие виды деятельности людей проходят через этап цифровизации. В результате чего вычисления (компьютинг) становятся основой новых наук и технологий, обучения и промышленности, логистических и креативных процессов. Ну а самая многообещающая междисциплинарная область - искусственный интеллект, - состоит исключительно из вычислительных процессов (кроме вычислений там нет ничего).
Поэтому не удивительно, что ключевым фактором научно-технической мощи государств в новом цифровом мире стала их вычислительная мощь. Именно она определяет теперь, кто из стран – лидер, а кто – аутсайдер: в науке, в технологиях и практически во всех индустриях от нефтедобычи до телекоммуникаций, от производства самолетов до производства лекарств и т.д. Вся экономика и финансы, обороноспособность и социальная сфера, образование и медицина теперь завязаны на компьютинг. И чем он мощнее у страны, тем выше её научно-техническая мощь в каждой из названных областей.
Только что вышедший совместный отчет IDC и Inspur «2021-2022 Global Computing Index Assessment Report» – наглядное подтверждение вышесказанного.
• Интегральный Computing Index 15ти стран коррелирует с их ВВП лучше большинства других показателей (см. приложенную диаграмму).
• На каждый 1 пункт увеличения Computing Index страны её цифровая экономика получает 3,5% роста, а ВВП увеличивается на 1,8%.
Отчет также наглядно показывает, что в мире лишь две сверхдержавы: США, обладающие заоблачным Computing Index, и Китай, немыслимо быстро догоняющий лидера (к концу июня 2022 г. общий масштаб стоек центров обработки данных в стране превысил 5,9 млн, масштаб серверов — около 20 млн, а общий масштаб вычислительной мощности превысил 150 EFlops).
В группу развитых по показателю Computing Index стран входят: Япония, германия, Великобритания, Франция, Канада, Юж. Корея и Австралия.
Группа отстающих, но пытающихся догонять – это Индия, Италия, Бразилия, Россия (№13), Юж. Африка и Малайзия.
N.B. Computing Index – это не просто вычислительная производительность HW. Расчет ведется по сложной формуле (см. отчет), учитывающей: теоретический максимум производительности HW, уровень эффективности компьютинга (облачные вычисления, виртуализация и т.д.), эффективность работы приложений и уровень вычислительной инфраструктуры.
#Компьютинг #США #Китай #Россия
Новый рейтинг научно-технической мощи государств в 2023.
Сокрушая стены технологических санкций, Китай почти догнал США
Как следует из нового совместного отчета IDC, IEIT Systems и Tsinghua Institute for Global Industry «The 2022-2023 Global Computing Index», за год Китай совершил, казалось бы, невозможное.
Наперекор жесточайшим технологическим санкциям США (по сути, это технологическая война), Китай:
• на 29% увеличил число стоек центров обработки данных в стране с 5,9 млн единиц до 7,6 млн
• на 31% увеличил вычислительную мощность страны с 150 Эксафлопс до 197 (1 Эксафлопс равет 10^18 (квинтилион) флопсов – операций с плавающей запятой в сек)
• на 45% увеличил вычислительную мощность страны, задействованную на развитие ИИ (сейчас это 25% общей вычислительной мощности страны)
• на 23% увеличил объем системы хранения данных с 878 Эксабайт до 1080 (1 Эксабайт равен 10^18 (квинтилион) байтов)
Эти немыслимые показатели роста позволили Китаю вплотную приблизиться к абсолютному мировому лидеру по научно-технической мощи государств – США.
По итогам 2022:
✔️ Масштаб только одной вычислительной отрасли Китая составил ¥1,8 трлн (юаней) - $247 млрд
N.B. в 2025 планируется ¥4,4 трлн (юаней) - $613 млрд
✔️ Масштаб вычислительных ресурсов всех отраслей экономики страны составил ¥9,8 трлн (юаней) - $1,4 трлн (для сравнения – весь ВВП России в 2023 составит около $2,4 трлн)
N.B. в 2025 планируется ¥24 трлн (юаней) - $3,34 трлн
✔️ Каждый юань, потраченный на увеличение вычислительной мощности, увеличивает валовой внутренний продукт Китая на 3–4 юаня (41–55 центов США)
✔️ 41% экономической продукции теперь в Китае приходится на цифровую экономику
Комментируя эти цифры на прошедшей на прошлой неделе конференции China Computing Power, Цзинь Чжуанлун (глава Министерства промышленности и информационных технологий Китая), заявил: «Вычислительная мощность теперь является краеугольным камнем цифровизации». Что 100%но соответствует сформулированной мною еще 2 года назад формуле: «Есть «железо» - участвуй в гонке. Нет «железа» - кури в сторонке»
Сравнить показатели этого года с результатами предыдущего читатель может по моему прошлогоднему посту «Мировой рейтинг научно-технической мощи государств в 2022».
Там же объясняется, почему в эпоху 2й НТР (эпоха тотальной оцифровки мира) ключевым фактором научно-технической мощи государств становится их вычислительная мощь. Экономическое обоснование этого можно прочесть, например, в работе профессора Варшавской школы экономики Якуба Гровец «What Will Drive Long-Run Growth in the Digital Age?»
#Компьютинг #США #Китай
Сокрушая стены технологических санкций, Китай почти догнал США
Как следует из нового совместного отчета IDC, IEIT Systems и Tsinghua Institute for Global Industry «The 2022-2023 Global Computing Index», за год Китай совершил, казалось бы, невозможное.
Наперекор жесточайшим технологическим санкциям США (по сути, это технологическая война), Китай:
• на 29% увеличил число стоек центров обработки данных в стране с 5,9 млн единиц до 7,6 млн
• на 31% увеличил вычислительную мощность страны с 150 Эксафлопс до 197 (1 Эксафлопс равет 10^18 (квинтилион) флопсов – операций с плавающей запятой в сек)
• на 45% увеличил вычислительную мощность страны, задействованную на развитие ИИ (сейчас это 25% общей вычислительной мощности страны)
• на 23% увеличил объем системы хранения данных с 878 Эксабайт до 1080 (1 Эксабайт равен 10^18 (квинтилион) байтов)
Эти немыслимые показатели роста позволили Китаю вплотную приблизиться к абсолютному мировому лидеру по научно-технической мощи государств – США.
По итогам 2022:
✔️ Масштаб только одной вычислительной отрасли Китая составил ¥1,8 трлн (юаней) - $247 млрд
N.B. в 2025 планируется ¥4,4 трлн (юаней) - $613 млрд
✔️ Масштаб вычислительных ресурсов всех отраслей экономики страны составил ¥9,8 трлн (юаней) - $1,4 трлн (для сравнения – весь ВВП России в 2023 составит около $2,4 трлн)
N.B. в 2025 планируется ¥24 трлн (юаней) - $3,34 трлн
✔️ Каждый юань, потраченный на увеличение вычислительной мощности, увеличивает валовой внутренний продукт Китая на 3–4 юаня (41–55 центов США)
✔️ 41% экономической продукции теперь в Китае приходится на цифровую экономику
Комментируя эти цифры на прошедшей на прошлой неделе конференции China Computing Power, Цзинь Чжуанлун (глава Министерства промышленности и информационных технологий Китая), заявил: «Вычислительная мощность теперь является краеугольным камнем цифровизации». Что 100%но соответствует сформулированной мною еще 2 года назад формуле: «Есть «железо» - участвуй в гонке. Нет «железа» - кури в сторонке»
Сравнить показатели этого года с результатами предыдущего читатель может по моему прошлогоднему посту «Мировой рейтинг научно-технической мощи государств в 2022».
Там же объясняется, почему в эпоху 2й НТР (эпоха тотальной оцифровки мира) ключевым фактором научно-технической мощи государств становится их вычислительная мощь. Экономическое обоснование этого можно прочесть, например, в работе профессора Варшавской школы экономики Якуба Гровец «What Will Drive Long-Run Growth in the Digital Age?»
#Компьютинг #США #Китай
Интеллектуальная вычислительная мощь Китая в 4 тыс раз больше России.
К 2030 отставание России может сократиться … до 3,5 тыс раз.
Эти кажущиеся бредом цифры следуют из сопоставления двух авторитетных источников.
1. Материалы стратегической сессии «Развитие искусственного интеллекта», проведенной правительством России 26 сентября 2023.
2. Совместный отчет International Data Corporation (IDC), китайского производителя серверов Inspur и Института глобальной промышленности Университета Цинхуа «2022-2023 Оценка развития вычислительной мощности искусственного интеллекта в Китае».
Первый из названных документов предполагает следующее:
• В России вычислительная мощность инфраструктуры исследований, разработок и применения ИИ вырастет с нынешних примерно 0.1 экзафлопса до 1 экзафлопса в 2027.
• Увеличение этого показателя к 2030 возможно лишь теоретически, «благодаря прогрессу в области GPU» (что это за прогресс, чей прогресс и за счет чего, - в материалах не указано).
• Рассуждая же практически, 1 экзафлопс вычислительной мощности может так и остаться непревзойденным максимумом вычислительной мощности российской ИИ инфраструктуры вплоть до 2030 (хотя потребности вычислительной мощности инфраструктуры ИИ к тому времени составят 6,2 экзафлопса).
Второй из вышеназванных документов сообщает и предполагает абсолютно несравнимые по масштабу цифры:
• Сейчас (в 2023) вычислительная мощность инфраструктуры исследований, разработок и применения ИИ в Китае составляет около 427 экзафлопсов.
• Планируется, что к 2026 эта величина вырастет до 1271 экзафлопса.
• К 2030 году, как легко подсчитать самостоятельно на основе приведенных в отчете данных, вычислительная мощность инфраструктуры исследований, разработок и применения ИИ может составить в Китае примерно 3550 экзафлопса (или 3,55 зетафлопса).
Также напомню, что в США вычислительная мощность инфраструктуры исследований, разработок и применения ИИ сейчас, где-то на 30-40% больше, чем у Китая (а к 2030 США планируют оторваться примерно в 2 раза за счет экспортных ограничений на микроэлектронику).
В заключение, мне остается лишь с сожалением заметить вот что.
Зря глава Сбера Герман Греф не начал свой 1й доклад на стратегической сессию с уже цитировавшегося им ранее анекдота про снаряды:
«Здесь как в том анекдоте: назовите три причины, почему следует отступить? Причина первая: у нас нет снарядов. Вот так же и здесь: у нас нет такого количества снарядов».
Ведь и с развитием ИИ то же самое: если нет и не планируется в России обретение ИИ инфраструктуры, обладающей хоть как-то сопоставимой вычислительной мощностью, обсуждать пути преодоления остальных шести вызовов (что обсуждались на сессии) нет смысла.
Об этом я предупреждаю уже не один год в своих постах под грифом «Есть «железо» - участвуй в гонке. Нет «железа» - кури в сторонке»
#ИИ #Компьютинг #Россия #Китай
К 2030 отставание России может сократиться … до 3,5 тыс раз.
Эти кажущиеся бредом цифры следуют из сопоставления двух авторитетных источников.
1. Материалы стратегической сессии «Развитие искусственного интеллекта», проведенной правительством России 26 сентября 2023.
2. Совместный отчет International Data Corporation (IDC), китайского производителя серверов Inspur и Института глобальной промышленности Университета Цинхуа «2022-2023 Оценка развития вычислительной мощности искусственного интеллекта в Китае».
Первый из названных документов предполагает следующее:
• В России вычислительная мощность инфраструктуры исследований, разработок и применения ИИ вырастет с нынешних примерно 0.1 экзафлопса до 1 экзафлопса в 2027.
• Увеличение этого показателя к 2030 возможно лишь теоретически, «благодаря прогрессу в области GPU» (что это за прогресс, чей прогресс и за счет чего, - в материалах не указано).
• Рассуждая же практически, 1 экзафлопс вычислительной мощности может так и остаться непревзойденным максимумом вычислительной мощности российской ИИ инфраструктуры вплоть до 2030 (хотя потребности вычислительной мощности инфраструктуры ИИ к тому времени составят 6,2 экзафлопса).
Второй из вышеназванных документов сообщает и предполагает абсолютно несравнимые по масштабу цифры:
• Сейчас (в 2023) вычислительная мощность инфраструктуры исследований, разработок и применения ИИ в Китае составляет около 427 экзафлопсов.
• Планируется, что к 2026 эта величина вырастет до 1271 экзафлопса.
• К 2030 году, как легко подсчитать самостоятельно на основе приведенных в отчете данных, вычислительная мощность инфраструктуры исследований, разработок и применения ИИ может составить в Китае примерно 3550 экзафлопса (или 3,55 зетафлопса).
Также напомню, что в США вычислительная мощность инфраструктуры исследований, разработок и применения ИИ сейчас, где-то на 30-40% больше, чем у Китая (а к 2030 США планируют оторваться примерно в 2 раза за счет экспортных ограничений на микроэлектронику).
В заключение, мне остается лишь с сожалением заметить вот что.
Зря глава Сбера Герман Греф не начал свой 1й доклад на стратегической сессию с уже цитировавшегося им ранее анекдота про снаряды:
«Здесь как в том анекдоте: назовите три причины, почему следует отступить? Причина первая: у нас нет снарядов. Вот так же и здесь: у нас нет такого количества снарядов».
Ведь и с развитием ИИ то же самое: если нет и не планируется в России обретение ИИ инфраструктуры, обладающей хоть как-то сопоставимой вычислительной мощностью, обсуждать пути преодоления остальных шести вызовов (что обсуждались на сессии) нет смысла.
Об этом я предупреждаю уже не один год в своих постах под грифом «Есть «железо» - участвуй в гонке. Нет «железа» - кури в сторонке»
#ИИ #Компьютинг #Россия #Китай
