Mitä biologinen datakeskus tarkoittaa?

Kyse on niin sanotusta hybridisestä wetware-laskennasta. Laskennan mukautuva osa perustuu eläviin hermosoluihin, mutta pii, ohjelmistot ja laboratoriolaitteet huolehtivat sähköisestä tiedonsiirrosta, syötteistä, ympäristön hallinnasta ja solujen ylläpidosta.

NUS:n järjestelmässä on yksi laiteteline, johon kuuluu 20 CL1-yksikköä. Yhteistyökumppanit kuvaavat sitä itsenäisesti toimivaksi biologisesti integroiduksi palvelintelineeksi elävässä tutkimusympäristössä. Tämä on ensimmäinen vaihe ennen mahdollista siirtymistä DayOnen kaupalliseen datakeskukseen.

Näin CL1 käsittelee dataa

Jokainen CL1 sisältää vähintään 200 000 laboratoriossa kasvatettua ihmishermosolua. Solut saadaan verisoluista, jotka ohjelmoidaan uudelleen kantasoluiksi. Tämän jälkeen neuronit kasvatetaan elektrodeilla varustetun piisirun päällä.

Elektrodit muodostavat kaksisuuntaisen rajapinnan:

1. Tavallinen tietokone muuntaa tiedon hermoverkolle annettaviksi sähköisiksi ärsykkeiksi.
2. Neuronit reagoivat ärsykkeisiin sähköisen aktiivisuuden kuvioilla.
3. Elektrodisto mittaa aktiivisuuden ja välittää sen ohjelmistolle tuloksena.

Suljettu palautesilmukka antaa elävälle hermoverkolle mahdollisuuden toimia simuloidussa ympäristössä ja muuttaa käyttäytymistään palautteen perusteella. Neuronit eivät siis ole järjestelmässä pelkkää biologista rekvisiittaa: ne muodostavat laskennan mukautuvan osan, kun taas pii toimii rajapintana ja ohjauskerroksena.

Miksi elossapitojärjestelmä on olennainen?

CL1 ei ole itsenäinen piipalvelin. Neuronien on pysyttävä elossa ja säilyttävä tarkasti hallituissa olosuhteissa.

Teknikot täydentävät soluille tarkoitettua ravinneliuosta kolmen päivän välein. Se sisältää muun muassa sokeria, hivenravinteita ja pH:ta tasapainottavia aineita. Kaasusekoitin syöttää järjestelmään hiilidioksidia, happea ja typpeä, ja muu laitteisto huolehtii soluviljelmän tarvitsemista olosuhteista.

Tekniikka ei siis tarkoita huoltovapaata laskentaa. Sähkön ja perinteisen palvelinjäähdytyksen tarve saattaa pienentyä, mutta tilalle tulevat laboratoriotarvikkeet, solujen biologinen ylläpito, valvottu ympäristö ja erikoistunut henkilöstö.

Mihin biologista laskentaa voisi käyttää?

Cortical Labsin mukaan biologiset neuroverkot saattavat oppia suhteellisen vähäisellä esimerkkimäärällä ja mukautua joustavammin tilanteiden muuttuessa. Tämä voisi olla hyödyllistä tehtävissä, joissa suurten ja huolellisesti merkittyjen aineistojen kerääminen on hankalaa.

Yhtiö ja sen yhteistyökumppanit ovat nostaneet esiin muun muassa seuraavia käyttötapoja:

• Humanoidirobotit: Kodeissa, toimistoissa ja julkisissa tiloissa toimivat robotit kohtaavat odottamattomia tilanteita, joita on vaikea kuvata etukäteen.
• Kyberturvallisuus: Biologisia järjestelmiä voitaisiin tutkia poikkeavan toiminnan tunnistamisessa silloin, kun kaikista mahdollisista hyökkäyksistä ei ole riittävästi merkittyjä esimerkkejä.
• Mukautuva tutkimuslaskenta: Tutkijat voivat tarkastella, miten elävät neuroverkot reagoivat hallittuihin syötteisiin ja palautteeseen.
• Robotiikan ja pelien kokeilut: Cortical Labsin Melbournessa sijaitsevassa laitoksessa kerrotaan olevan yritys- ja yliopistoasiakkaita, jotka tutkivat tämänkaltaisia sovelluksia.

Nämä ovat kuitenkin vielä ehdotettuja tai kokeellisia käyttötapoja. Saatavilla olevat tiedot eivät osoita, että biologiset tietokoneet olisivat jo tuotantokäytössä päihittäneet piipohjaiset järjestelmät robotiikan tai kyberturvallisuuden työkuormissa. Tähän tarvitaan riippumattomia ja tehtäväkohtaisia vertailuja.

Energiankulutus kiinnostaa – mutta kokonaiskuva puuttuu

Cortical Labs kertoo, että yksi CL1 elossapitolaitteistoineen kuluttaa noin 30 wattia eikä tarvitse tavanomaista palvelinjärjestelmien jäähdytystä. Yhtiö on verrannut lukua Nvidia H100 SXM -kiihdyttimeen, jonka ilmoitettu enimmäisteho on 700 wattia, sekä kahdeksan H100:n palvelimeen, jonka kulutukseksi tukilaitteistoineen on raportoitu noin 10 200 wattia.

Luvut auttavat selittämään, miksi hanke herättää kiinnostusta Singaporessa. Datakeskusten osuus maan sähkönkulutuksesta oli 7 prosenttia vuonna 2020, ja sähkön sekä veden saatavuus on ollut osa keskustelua datakeskuskapasiteetin kasvattamisesta.

Yksittäisen laitteen pieni nimellisteho ei kuitenkaan vielä todista, että kokonaiskustannukset tai ympäristövaikutukset olisivat pienemmät. Julkisesti saatavilla olevat tiedot eivät sisällä kattavaa vesijalanjälkeä, elinkaarianalyysiä tai työkuorma työkuormalta tehtyä vertailua vastaavaan GPU-infrastruktuuriin. Kokonaisarviossa pitäisi huomioida myös ravinneliuokset, kaasujen hallinta, solujen tuotanto, laboratoriolaitteet ja ihmistyö.

Biologiset tietokoneet eivät syrjäytä grafiikkasuorittimia

CL1:n vahvin käyttötapaus on erikoistunut ja mukautuva laskenta, ei yleiskäyttöinen suurteholaskenta. Cortical Labsin toimitusjohtaja on myöntänyt, että pii on edelleen selvästi parempi nopeissa, täsmällisissä ja toistettavissa laskutoimituksissa, joita suuret kielimallit ja vastaavat työkuormat tarvitsevat.

Käytännössä järjestelmät täydentäisivät toisiaan:

• piiprosessorit hoitavat perinteisen suuren läpimenon laskennan;
• biologisia neuroverkkoja testataan tehtävissä, joissa mukautumisesta ja vähäisestä oppimisdatan tarpeesta voi olla hyötyä;
• ohjelmistot ja elektroniikka yhdistävät järjestelmät.

Ero on olennainen. Biologinen datakeskus ei tarkoita, että tavanomaiset pilvipalvelimet olisivat pian vaihtumassa elävistä soluista koostuviin telineisiin.

Kapasiteetti, kaupallinen käyttö ja hinta

Singaporen hanke alkaa 20 CL1-yksikön yhteisenä sisäisenä tutkimus- ja kehitysvaiheena. Prototyypin avulla yhteistyökumppanit kartuttavat käyttökokemusta ja selvittävät, millaista solujen tuotantoa, ylläpitoa ja tukipalveluja suurempi käyttöönotto edellyttäisi.

Teknisen validoinnin, bioturvallisuusvaatimusten ja viranomaishyväksyntöjen jälkeen DayOne ja Cortical Labs tutkivat vaiheittaista laajennusta, jossa Singaporessa sijaitsevaan kaupalliseen laitokseen voisi tulla enintään 1 000 yksikköä.

Cortical Labsin Melbournen laitoksessa toimii 120 CL1-yksikköä, ja siellä kerrotaan olevan noin 20 yritys- ja yliopistoasiakasta. Yhden CL1:n etäkäytön hinnaksi on raportoitu 2 200 Yhdysvaltain dollaria kuukaudessa. Vertailuksi tehokkaan tekoälypiirin kuukausivuokraksi suurissa pilvipalveluissa on raportoitu 4 300 dollaria.

Etäkäytön hinta on asiakkaalta perittävä maksu, ei biologisen tietokoneen tai NUS:n laitoksen todellinen käyttökustannus. Singaporen asennuksen ylläpidon kokonaiskustannuksia ei ole julkistettu.

Suurimmat ratkaisemattomat ongelmat

Biologiseen laskentaan liittyy useita avoimia kysymyksiä:

• Ylläpito: Neuronit tarvitsevat jatkuvaa ravinteiden, kaasujen ja ympäristöolosuhteiden hallintaa.
• Johdonmukaisuus: Elävä järjestelmä voi olla vähemmän ennustettava ja toistettava kuin digitaalinen laitteisto.
• Skaalautuvuus: Siirtyminen 20 yksikön tutkimustelineestä 1 000 yksikköön vaatisi toistettavaa solutuotantoa ja erittäin luotettavaa operointia.
• Sääntely ja bioturvallisuus: Kaupallinen laajentaminen edellyttää teknisen suorituskyvyn lisäksi viranomaishyväksyntöjä.
• Vertailumittarit: Väitteet oppimistehokkuudesta, energiankulutuksesta ja mukautuvuudesta on testattava riippumattomasti todellisilla työkuormilla.
• Ympäristövaikutukset: Pienempi sähkönkulutus ei yksin osoita, että vedenkulutus tai koko elinkaaren ympäristöjalanjälki olisi pienempi.

Siksi Singaporen asennusta käsitellään vaiheittaisena validointihankkeena, ei valmiina vaihtoehtona tavanomaiselle palvelinkeskukselle.

Mitä hanke merkitsee Singaporessa?

Singaporen biologinen datakeskus on ennen kaikkea strateginen koe. Jos väitteet vähäisellä datalla oppimisesta ja muuttuvien olosuhteiden sietämisestä kestävät riippumattomat testit, wetware-laskenta voisi tarjota maalle rajatun uuden tavan lisätä tiettyä tekoälykapasiteettia ilman, että jäähdytyksen ja sähkön tarve kasvaa samassa suhteessa kuin GPU-pohjaisessa infrastruktuurissa.

Tällä hetkellä näyttö tukee kuitenkin varovaisempaa johtopäätöstä: Singaporeen on rakennettu pieni elävien hermosolujen laskentaprototyyppi, jossa biologinen prosessointi yhdistyy piipohjaiseen ohjaukseen. Hankkeen merkitys riippuu siitä, osoittautuuko arkkitehtuuri hyödylliseksi, luotettavaksi ja kaupallisesti skaalautuvaksi – ei siitä, että biologiset palvelimet olisivat syrjäyttämässä valtavirran datakeskuksia.

Mitä biologinen datakeskus tarkoittaa?

Kyse on niin sanotusta hybridisestä wetware-laskennasta. Laskennan mukautuva osa perustuu eläviin hermosoluihin, mutta pii, ohjelmistot ja laboratoriolaitteet huolehtivat sähköisestä tiedonsiirrosta, syötteistä, ympäristön hallinnasta ja solujen ylläpidosta.

NUS:n järjestelmässä on yksi laiteteline, johon kuuluu 20 CL1-yksikköä. Yhteistyökumppanit kuvaavat sitä itsenäisesti toimivaksi biologisesti integroiduksi palvelintelineeksi elävässä tutkimusympäristössä. Tämä on ensimmäinen vaihe ennen mahdollista siirtymistä DayOnen kaupalliseen datakeskukseen.

Näin CL1 käsittelee dataa

Jokainen CL1 sisältää vähintään 200 000 laboratoriossa kasvatettua ihmishermosolua. Solut saadaan verisoluista, jotka ohjelmoidaan uudelleen kantasoluiksi. Tämän jälkeen neuronit kasvatetaan elektrodeilla varustetun piisirun päällä.

Elektrodit muodostavat kaksisuuntaisen rajapinnan:

1. Tavallinen tietokone muuntaa tiedon hermoverkolle annettaviksi sähköisiksi ärsykkeiksi.
2. Neuronit reagoivat ärsykkeisiin sähköisen aktiivisuuden kuvioilla.
3. Elektrodisto mittaa aktiivisuuden ja välittää sen ohjelmistolle tuloksena.

Suljettu palautesilmukka antaa elävälle hermoverkolle mahdollisuuden toimia simuloidussa ympäristössä ja muuttaa käyttäytymistään palautteen perusteella. Neuronit eivät siis ole järjestelmässä pelkkää biologista rekvisiittaa: ne muodostavat laskennan mukautuvan osan, kun taas pii toimii rajapintana ja ohjauskerroksena.

Miksi elossapitojärjestelmä on olennainen?

CL1 ei ole itsenäinen piipalvelin. Neuronien on pysyttävä elossa ja säilyttävä tarkasti hallituissa olosuhteissa.

Teknikot täydentävät soluille tarkoitettua ravinneliuosta kolmen päivän välein. Se sisältää muun muassa sokeria, hivenravinteita ja pH:ta tasapainottavia aineita. Kaasusekoitin syöttää järjestelmään hiilidioksidia, happea ja typpeä, ja muu laitteisto huolehtii soluviljelmän tarvitsemista olosuhteista.

Tekniikka ei siis tarkoita huoltovapaata laskentaa. Sähkön ja perinteisen palvelinjäähdytyksen tarve saattaa pienentyä, mutta tilalle tulevat laboratoriotarvikkeet, solujen biologinen ylläpito, valvottu ympäristö ja erikoistunut henkilöstö.

Mihin biologista laskentaa voisi käyttää?

Cortical Labsin mukaan biologiset neuroverkot saattavat oppia suhteellisen vähäisellä esimerkkimäärällä ja mukautua joustavammin tilanteiden muuttuessa. Tämä voisi olla hyödyllistä tehtävissä, joissa suurten ja huolellisesti merkittyjen aineistojen kerääminen on hankalaa.

Yhtiö ja sen yhteistyökumppanit ovat nostaneet esiin muun muassa seuraavia käyttötapoja:

• Humanoidirobotit: Kodeissa, toimistoissa ja julkisissa tiloissa toimivat robotit kohtaavat odottamattomia tilanteita, joita on vaikea kuvata etukäteen.
• Kyberturvallisuus: Biologisia järjestelmiä voitaisiin tutkia poikkeavan toiminnan tunnistamisessa silloin, kun kaikista mahdollisista hyökkäyksistä ei ole riittävästi merkittyjä esimerkkejä.
• Mukautuva tutkimuslaskenta: Tutkijat voivat tarkastella, miten elävät neuroverkot reagoivat hallittuihin syötteisiin ja palautteeseen.
• Robotiikan ja pelien kokeilut: Cortical Labsin Melbournessa sijaitsevassa laitoksessa kerrotaan olevan yritys- ja yliopistoasiakkaita, jotka tutkivat tämänkaltaisia sovelluksia.

Nämä ovat kuitenkin vielä ehdotettuja tai kokeellisia käyttötapoja. Saatavilla olevat tiedot eivät osoita, että biologiset tietokoneet olisivat jo tuotantokäytössä päihittäneet piipohjaiset järjestelmät robotiikan tai kyberturvallisuuden työkuormissa. Tähän tarvitaan riippumattomia ja tehtäväkohtaisia vertailuja.

Energiankulutus kiinnostaa – mutta kokonaiskuva puuttuu

Cortical Labs kertoo, että yksi CL1 elossapitolaitteistoineen kuluttaa noin 30 wattia eikä tarvitse tavanomaista palvelinjärjestelmien jäähdytystä. Yhtiö on verrannut lukua Nvidia H100 SXM -kiihdyttimeen, jonka ilmoitettu enimmäisteho on 700 wattia, sekä kahdeksan H100:n palvelimeen, jonka kulutukseksi tukilaitteistoineen on raportoitu noin 10 200 wattia.

Luvut auttavat selittämään, miksi hanke herättää kiinnostusta Singaporessa. Datakeskusten osuus maan sähkönkulutuksesta oli 7 prosenttia vuonna 2020, ja sähkön sekä veden saatavuus on ollut osa keskustelua datakeskuskapasiteetin kasvattamisesta.

Yksittäisen laitteen pieni nimellisteho ei kuitenkaan vielä todista, että kokonaiskustannukset tai ympäristövaikutukset olisivat pienemmät. Julkisesti saatavilla olevat tiedot eivät sisällä kattavaa vesijalanjälkeä, elinkaarianalyysiä tai työkuorma työkuormalta tehtyä vertailua vastaavaan GPU-infrastruktuuriin. Kokonaisarviossa pitäisi huomioida myös ravinneliuokset, kaasujen hallinta, solujen tuotanto, laboratoriolaitteet ja ihmistyö.

Biologiset tietokoneet eivät syrjäytä grafiikkasuorittimia

CL1:n vahvin käyttötapaus on erikoistunut ja mukautuva laskenta, ei yleiskäyttöinen suurteholaskenta. Cortical Labsin toimitusjohtaja on myöntänyt, että pii on edelleen selvästi parempi nopeissa, täsmällisissä ja toistettavissa laskutoimituksissa, joita suuret kielimallit ja vastaavat työkuormat tarvitsevat.

Käytännössä järjestelmät täydentäisivät toisiaan:

• piiprosessorit hoitavat perinteisen suuren läpimenon laskennan;
• biologisia neuroverkkoja testataan tehtävissä, joissa mukautumisesta ja vähäisestä oppimisdatan tarpeesta voi olla hyötyä;
• ohjelmistot ja elektroniikka yhdistävät järjestelmät.

Ero on olennainen. Biologinen datakeskus ei tarkoita, että tavanomaiset pilvipalvelimet olisivat pian vaihtumassa elävistä soluista koostuviin telineisiin.

Kapasiteetti, kaupallinen käyttö ja hinta

Singaporen hanke alkaa 20 CL1-yksikön yhteisenä sisäisenä tutkimus- ja kehitysvaiheena. Prototyypin avulla yhteistyökumppanit kartuttavat käyttökokemusta ja selvittävät, millaista solujen tuotantoa, ylläpitoa ja tukipalveluja suurempi käyttöönotto edellyttäisi.

Teknisen validoinnin, bioturvallisuusvaatimusten ja viranomaishyväksyntöjen jälkeen DayOne ja Cortical Labs tutkivat vaiheittaista laajennusta, jossa Singaporessa sijaitsevaan kaupalliseen laitokseen voisi tulla enintään 1 000 yksikköä.

Cortical Labsin Melbournen laitoksessa toimii 120 CL1-yksikköä, ja siellä kerrotaan olevan noin 20 yritys- ja yliopistoasiakasta. Yhden CL1:n etäkäytön hinnaksi on raportoitu 2 200 Yhdysvaltain dollaria kuukaudessa. Vertailuksi tehokkaan tekoälypiirin kuukausivuokraksi suurissa pilvipalveluissa on raportoitu 4 300 dollaria.

Etäkäytön hinta on asiakkaalta perittävä maksu, ei biologisen tietokoneen tai NUS:n laitoksen todellinen käyttökustannus. Singaporen asennuksen ylläpidon kokonaiskustannuksia ei ole julkistettu.

Suurimmat ratkaisemattomat ongelmat

Biologiseen laskentaan liittyy useita avoimia kysymyksiä:

• Ylläpito: Neuronit tarvitsevat jatkuvaa ravinteiden, kaasujen ja ympäristöolosuhteiden hallintaa.
• Johdonmukaisuus: Elävä järjestelmä voi olla vähemmän ennustettava ja toistettava kuin digitaalinen laitteisto.
• Skaalautuvuus: Siirtyminen 20 yksikön tutkimustelineestä 1 000 yksikköön vaatisi toistettavaa solutuotantoa ja erittäin luotettavaa operointia.
• Sääntely ja bioturvallisuus: Kaupallinen laajentaminen edellyttää teknisen suorituskyvyn lisäksi viranomaishyväksyntöjä.
• Vertailumittarit: Väitteet oppimistehokkuudesta, energiankulutuksesta ja mukautuvuudesta on testattava riippumattomasti todellisilla työkuormilla.
• Ympäristövaikutukset: Pienempi sähkönkulutus ei yksin osoita, että vedenkulutus tai koko elinkaaren ympäristöjalanjälki olisi pienempi.

Siksi Singaporen asennusta käsitellään vaiheittaisena validointihankkeena, ei valmiina vaihtoehtona tavanomaiselle palvelinkeskukselle.

Mitä hanke merkitsee Singaporessa?

Singaporen biologinen datakeskus on ennen kaikkea strateginen koe. Jos väitteet vähäisellä datalla oppimisesta ja muuttuvien olosuhteiden sietämisestä kestävät riippumattomat testit, wetware-laskenta voisi tarjota maalle rajatun uuden tavan lisätä tiettyä tekoälykapasiteettia ilman, että jäähdytyksen ja sähkön tarve kasvaa samassa suhteessa kuin GPU-pohjaisessa infrastruktuurissa.

Tällä hetkellä näyttö tukee kuitenkin varovaisempaa johtopäätöstä: Singaporeen on rakennettu pieni elävien hermosolujen laskentaprototyyppi, jossa biologinen prosessointi yhdistyy piipohjaiseen ohjaukseen. Hankkeen merkitys riippuu siitä, osoittautuuko arkkitehtuuri hyödylliseksi, luotettavaksi ja kaupallisesti skaalautuvaksi – ei siitä, että biologiset palvelimet olisivat syrjäyttämässä valtavirran datakeskuksia.