Обсуждение

В твитере там интересный для простых смертных замер опубликован: Answering a @Jeopardy question would take 2 hrs if #ibmwatson used a standard laptop. Тоесть примерно можно даже расчитать когда это будет юзабельно на мобильниках.

Если оценки верны, то всё еще круче: для ответов на многие вопросы можно было бы пару часов (пару минут -- если взять навороченный десктоп с CUDA-ускорителями) и подождать на первых порах. Это ведь только в Jeopardy! нужно ответ выдавать нормативно за три секунды. Даже в медицине не все вопросы требуют ответа в реальном времени, а стоить лэптоп будет все одно меньше, чем врач-чемпион-по-отвечанию -- окупится на первых же ста вопросах. Ибо спрашивать компьютер -- это будет как спрашивать врача-чемпиона, а не просто врача. Десять отвеченных вопросов за сутки -- это немало... Много, много людей-производителей не смогут приспособиться к изменившемуся миру. Но людям-потребителям и приспосабливаться не нужно будет: им нужны ответы на вопросы, а не те, кто на эти вопросы отвечает. Хотя тут наверняка появятся какие-нибудь социальные заморочки, уж больно силён будет культурный шок.

А ещё можно пойти путём вольфрама и, отчасти, гугла и на мобильниках предоставлять просто кавайненький интерфейс - тогда ответ, при наличии аплинка, будет в те же чемпионские секунды (хорошо, минуты, если ядро загружено и на "приём" будет очередь).

А на какой класс вопросов эта система умеет отвечать? Как я понимаю, должна дотягивать до уровня знатаков из популярных интеллектуальных игр.

А Cortex A-15 выдаёт вдесятеро больше Там ажно написано quad- octo-core до 2.5 GHz. Эдак он и с х86 тягаться может, например в случае Жава кода, для которого у него оптимизация есть. Кстати анонс сервера на ARM уже видел на ixbt.com

пару минут -- если взять навороченный десктоп с CUDA-ускорителями CUDA тут вряд ли поможет, там поиск по БД много времени занимает, да всякий перебор. А CUDA заточена под обработку более-менее однородного потока данных. К тому же у GPU карточек памяти мало, а в современный сервак можно в районе терабайта напихать. Т.е. лазить по БД не на диске, а в RAM, что существенно быстрее.

Я это к тому в том числе, что x86 тоже не стоит на месте -- хотя там, конечно, уже не частота растёт.

Есть алгоритмы оптимизации поиска по базе данных, заточенные даже на наличие процессорного кэша. Что уж говорить о CUDA: там достигается 20-70X (http://www.cs.virginia.edu/~skadron/Papers/bakkum_sqlite_gpgpu10.pdf, и таких работ много).

А в битве за многоядерность у ARM есть преимущество в виде меньшего энергопотребления.

На некоторых задача конечно может. В данной статье речь идет про датамайнинг, при том данные должны влезть в 4 Гб, при этом данные поддерживаются только численные. Это хорошо подходит под CUDA (у меня и у самого есть датамайнинг задачи, и я подумываю заюзать GPGPU). Но для Ватсона не подходит, прежде всего потому что у него данные судя по всему занимают 4 ТБ :). А гонять их в ГПУ - дорого. Ну и ГПУ все же заточен под математические вычсления, а не под символические операции.

Кстати, в этой статье на CPU работала однопоточная версия софта. Так что сравнение не вполне корректно, ибо как они сами писали их процессор поддерживает 8 потоков, т.е. реально speedup раза в 4-6 (вплоть до 8) поменьше будет, что разумеется тоже неплохо.

Российский аналог Jeopardy - "Своя игра". Watson видимо будет на уровне Вассермана :)

Вопросы в "Своей Игры" не только не эрудицию, но и на "соображалку", а в Джепарди -- на чистую эрудицию.

Т.ё. Уотсон сможет играть в ЧтоГдеКогда?:)))

Поправляю опечатки: Вопросы в "Своей Игры" не только на эрудицию, но и на "соображалку", а в Джепарди -- на чистую эрудицию.

Вот очень интересная новость http://www.ixbt.com/news/hard/index.shtml?14/18/58 NIVIDA уже давно заявляла что неплохо бы ей выпустить CPU, намекая при этом что Интеловские можно сильно улучшить. Они ведь активно используют х86 для моделирования своих GPU. Ну и решили, а чего бы им не сделать. Думаю благодаря их опыту массивных вычислений GPGPU они бы сделали весьма крутой CPU. Тем более что Fermi уже можно считать CPU.