W Singapurze ruszył serwer zasilany żywymi ludzkimi neuronami

Na terenie Life Sciences Institute Narodowego Uniwersytetu Singapuru działa od połowy lipca szafa serwerowa, w której obliczenia wykonują nie tranzystory, lecz szesnaście milionów żywych ludzkich neuronów. To pierwsze na świecie komercyjne wdrożenie biologicznego centrum danych, zbudowane przez operatora DayOne, australijski startup Cortical Labs i medyczny wydział NUS Medicine.

Jak działa biologiczny serwer

Każda jednostka CL1 łączy neurony wyhodowane z ludzkich komórek macierzystych z krzemową płytką wyposażoną w mikroelektrody. Komórki rosną bezpośrednio na chipie, który wysyła i odbiera impulsy elektryczne, a oprogramowanie Cortical Labs tworzy cyfrowe środowisko, w którym aktywność neuronów wchodzi w interakcję z uruchomionymi aplikacjami. To rozwinięcie wcześniejszego projektu firmy o nazwie DishBrain, który na chipie z 800 tysiącami neuronów nauczył się grać w Ponga.

Utrzymanie kultury przy życiu wymaga stałej opieki: technicy co trzy dni dostarczają neuronom pożywkę z glukozą i mikroelementami oraz regulują poziom tlenu, dwutlenku węgla i temperatury. Mimo tego nakładu system pozostaje radykalnie mniej energochłonny niż krzemowe procesory graficzne napędzające dzisiejsze modele AI.

Rachunek energetyczny kontra krzem

Punktem wyjścia dla projektu jest fizjologia. Ludzki mózg zużywa poniżej 20 watów mocy, wykonując przy tym pracę porównywalną z ogromnymi klastrami GPU pochłaniającymi megawaty. Cortical Labs przekłada tę proporcję na krzem żywy: pojedyncza jednostka CL1 pobiera 25-30 watów, a cała dwudziestojednostkowa szafa mieści się w przedziale 800-1000 watów - to poziom, który w typowym centrum danych zajmuje pojedynczy niewielki serwer, a nie całą infrastrukturę obliczeniową.

Dla porównania, klasyczny układ krzemowy o zbliżonej mocy obliczeniowej potrzebowałby, według szacunków firmy, nawet kilkuset watów na pojedynczy komponent. Przy prognozowanym przez Międzynarodową Agencję Energii wzroście zużycia prądu przez centra danych z 415 do 945 terawatogodzin rocznie do 2030 roku, każda technologia obiecująca skokową redukcję zapotrzebowania energetycznego trafia na podatny grunt wśród inwestorów infrastruktury AI.

Od laboratorium do zastosowań komercyjnych

Wdrożenie w Singapurze pozostaje na razie projektem badawczym, nie produktem komercyjnym dostępnym na życzenie. NUS Medicine zapowiada wykorzystanie systemu do odkrywania leków, modelowania chorób neurologicznych oraz badań nad biologicznym uczeniem się. Nie opublikowano dotąd żadnych benchmarków porównujących wydajność CL1 z układami GPU w konkretnych zadaniach obliczeniowych.

To pierwszy na świecie niezależnie zarządzany serwer oparty na biologicznie zintegrowanych komponentach - Rickie Patani, profesor neurobiologii, NUS Medicine

Ustanowienie tego prototypu przesuwa rozmowę z badań naukowych do zastosowań komercyjnych - Hon Weng Chong, założyciel i dyrektor generalny Cortical Labs

Szef DayOine, Jamie Khoo, podkreśla, że dla operatora centrum danych projekt to coś więcej niż eksperyment akademicki. Firma deklaruje chęć współkształtowania kolejnej generacji infrastruktury cyfrowej w Singapurze, kraju, który już teraz intensywnie inwestuje w moce obliczeniowe dla AI, ale zderza się z ograniczeniami sieci energetycznej i gruntu pod nowe centra danych.

Co to znaczy dla branży AI

Biologiczne komputery nie zastąpią w najbliższym czasie procesorów graficznych trenujących duże modele językowe - CL1 nie wykonuje mnożenia macierzy w sposób, który dałoby się bezpośrednio porównać z GPU, a jego zastosowania koncentrują się na symulacjach biologicznych i uczeniu adaptacyjnym. Znaczenie projektu leży gdzie indziej: pokazuje, że presja energetyczna wywołana boomem na AI skłania operatorów centrów danych do eksperymentowania z technologiami, które jeszcze kilka lat temu uchodziły za czystą fantastykę naukową.

Dla polskich firm zajmujących się infrastrukturą AI i data center to sygnał, że wyścig o efektywność energetyczną obliczeń wykracza poza optymalizację chipów krzemowych. Krajowe centra danych, które już dziś zmagają się z rosnącymi cenami prądu i ograniczeniami przyłączeniowymi, obserwują z uwagą każdą technologię obiecującą realną redukcję poboru mocy, nawet jeśli - jak w przypadku neuronów w szafie serwerowej - droga do masowego wdrożenia pozostaje odległa i obarczona pytaniami etycznymi dotyczącymi statusu żywej tkanki nerwowej wykorzystywanej komercyjnie.