Компания D-Wave приближает «отставку» традиционных компьютеров, готовя к выпуску новую квантовую систему, по быстродействию в тысячу раз превышающую предыдущую. Компания предложит квантовый компьютер, состоящий из 2 тыс. кубитов, это вдвое больше, чем у нынешней модели D-Wave 2X, которая считается одной из самых передовых в мире.

Как заявил Джереми Хилтон, старший вице-президент D-Wave по системам, квантовый компьютер на 2 тыс. кубитов будет в 500-1000 раз быстрее, чем его предшественник. А через два-три года появится еще более мощная квантовая машина с процессором на основе совершенно новой конструкции, добавил он.

Многие современные ПК и серверы однажды могут быть вытеснены квантовыми компьютерами; исследования в этой области ведутся уже десятки лет. Проектированием квантовых систем помимо D-Wave сегодня активно занимается корпорация IBM.

Первый компьютер, считающийся квантовым, был введен в действие D-Wave в 2011 году. С тех пор системы компании купили Google, Lockheed Martin, НАСА и Лос-Аламосская национальная лаборатория.

В идеале квантовый компьютер должен стать универсальным с точки зрения круга поддерживаемых задач, и именно эту цель преследуют в IBM. Квантовый компьютер можно построить по-разному; система D-Wave рассчитана лишь на определенные задачи. В IBM же хотят создать машину, способную, подобно ПК, выполнять самые разные приложения.

Больший процессор позволит увеличить вычислительную мощность будущей системы D-Wave, которая сможет ускорять такие задачи, как машинное обучение, проектирование и контроль качества программных систем, объясняет Хилтон.

В D-Wave еще не определили весь круг возможных применений своей системы. В Лос-Аламосской национальной лаборатории приобрели квантовый компьютер для исследований в области новых компьютерных архитектур. В Google пользуются квантовой системой для машинного обучения и других задач. Кроме того, D-Wave предлагает удаленный доступ к своему компьютеру для тех, кто хочет принять участие в поиске новых применений для квантовых вычислений.

Машинное обучение представляется одной из наиболее перспективных областей, где могут найти применение квантовые системы. В самой D-Wave, в частности, разрабатывают модели, позволяющие оптимизировать классификацию, создание и анализ изображений. В компании также видят возможности использовать D-Wave в здравоохранении и финансовой отрасли.

С помощью квантовых компьютеров можно будет, к примеру, мгновенно распознавать людей на изображениях по мере загрузки этих изображений в социальных сетях.

D-Wave в ближайшее время проведет серию встреч с исследователями, чтобы подтолкнуть разработку программ для квантовых компьютеров. Писать приложения для системы D-Wave можно на стандартных языках, например, на C++, с использованием популярных моделей машинного обучения, таких как TensorFlow и Caffe, объясняют в компании.

По словам Хилтона, в D-Wave стремятся сделать переход на компьютер нового типа более простым для разработчиков благодаря применению традиционных моделей программирования.

Квантовые компьютеры, в отличие от традиционных вычислительных систем, основаны на ином аппаратном обеспечении, и они сложны в проектировании из-за непредсказуемости кубитов, применяемых в квантовом процессоре. Обычные компьютеры хранят данные в виде единиц и нулей, а кубиты одновременно могут находиться в нескольких состояниях, что позволяет выполнять больше вычислений в параллельном режиме.

Кубиты входят в суперпозицию состояний, подчиняясь законам квантовой механики, но они нестабильны и легко выходят из-под контроля под действием малейших внешних влияний. Подобная неустойчивость может негативно влиять на работу тех приложений, которым необходима надежная работоспособность в течение длительного времени.

Когда кубиты начинают взаимодействовать — «запутываться», их поведение и состояние спрогнозировать трудно. Но в D-Wave добились определенного уровня стабильности в работе кубитов за счет размещения их в контролируемой среде, охлажденной и находящейся под сильным давлением.

Исследователи до сих пор расходятся во мнении о том, является ли система D-Wave истинным квантовым компьютером, но, так или иначе, машины D-Wave обладают большой вычислительной мощностью.

По словам Хилтона, в компании работают над архитектурой универсального квантового компьютера, но краткосрочная цель — найти для нынешних систем как можно больше применений, в том числе в области машинного обучения.

Несмотря на всю шумиху вокруг квантовых компьютеров, традиционные ПК и серверы в ближайшее время на покой не уйдут, поскольку для создания универсального квантового компьютера нужно еще много исследований. Единственный реальный конкурент D-Wave сегодня — это IBM, которая предлагает доступ через облако к процессору из 5 кубитов.

В IBM приблизились к реализации замысла о разработке компьютера, обладающего «разумом» и способностью принимать решения, подобно человеку.

Созданный в корпорации чип под названием TrueNorth имитирует функции головного мозга человека. Сейчас в IBM тестируют TrueNorth, сопоставляя его по быстродействию и энергоэффективности с современными компьютерами.

Результаты «лобового» сравнения впечатляют. Как заявляют в IBM, TrueNorth может решать задачи глубинного обучения и, подобно людям, принимать решения исходя из ассоциаций и вероятностей. При этом чип расходует в разы меньше энергии, чем традиционные процессоры.

Способности чипа TrueNorth в области обучения и решения вычислительных задач «позволят наделить интеллектом робототехнику, автомобили, смартфоны, облачные платформы, суперкомпьютеры и весь вычислительный стек Интернета вещей», — говорится в посте IBM.

В текущем году процессор демонстрировался корпорацией в компьютере под названием NS16e, смоделированном по образу головного мозга. Он в состоянии справляться с распознаванием образов, речи и закономерностей с помощью процессорных модулей, объединенных в нейронную сеть.

В мозге человека 100 млрд нейронов, общающихся друг с другом по триллионам соединений, называемых синапсами. Область, носящая название коры, отвечает, помимо прочего, за обработку визуальной информации, другие зоны занимаются моторными функциями.

Подобно мозгу, у NS16e, оснащенного 16 чипами TrueNorth, есть свои цифровые «нейроны», только их меньше. В каждом процессоре TrueNorth миллион искусственных нейронов и 256 млн синапсов-проводников. NS16e обладает особой архитектурой памяти, вычислительных элементов и подсистем связи, которая обеспечивает энергоэффективную обработку данных.

Как сообщают в IBM, процессор TrueNorth способен классифицировать 1200-2600 изображений в секунду, расходуя при этом от 25 до 275 мВт. Чип также может обнаруживать закономерности в 50-100 параллельных видеопотоках по 24 кадра в секунду. Если бы эта задача выполнялась на смартфоне с процессором TrueNorth, аппарат мог бы работать несколько дней без подзарядки, утверждают в IBM.

Такой смартфон был бы энергоэффективнее, чем современные серверы на основе традиционных графических чипов, центральных процессоров и программируемых логических матриц FPGA. На подобных серверах в Facebook, Google и Microsoft работают системы глубинного обучения, предназначенные для распознавания образов и речи. Чаще всего графические процессоры, на которых функционирует соответствующее программное обеспечение, потребляют более 150 Вт.

В IBM для TrueNorth разработали алгоритмы и модели обучения, действующие по принципу распознавания шаблонов и выстраивания ассоциаций между текущими данными и полученными некоторое время назад. Чип можно использовать с существующими системами, например с MatConvNet — компонентом MATLAB для реализации сверточных нейронных сетей. Разработчики могут создавать в нем модели обучения, а TrueNorth будет выполнять фоновую обработку. Причем напрямую обращаться к процессору программистам не придется.

Эту ситуацию можно сравнить с той, что наблюдалась на заре разработки компьютерных игр, когда у разработчиков не было доступа к графическим процессорам и большинство еще не знало, как пользоваться их возможностями. Не так давно появился интерфейс программирования Vulkan, с помощью которого опытные программисты могут обращаться к функциям видеочипов напрямую.

Перспективы глубинного обучения видны на примере самоуправляемых автомобилей, мощные компьютеры которых обеспечивают безопасное вождение, распознавая сигналы светофора, дорожные знаки, разметку и пр. Подобно чипам в серверах и робомобилях, TrueNorth выполняет низкоуровневую обработку на индивидуальных нейронах, а затем комбинирует результаты, что позволяет идентифицировать объект на изображении или распознать звук. По тому же принципу строится работа специализированных процессоров Intel и Nvidia, но они, как утверждают в IBM, расходуют больше энергии, чем TrueNorth.

Работа над процессором-«мозгом» в IBM еще только началась. В корпорации хотят построить на чипах TrueNorth полный компьютерный аналог человеческого мозга, но вот создать программное обеспечение для машины таких огромных размеров будет весьма непросто.

Разрабатывать чипы, действующие по аналогии с мозгом, в IBM начали в 2004 году, а в 2009-м провели компьютерную симуляцию мозга кошки. Прототип TruNorth, созданный в 2011 году, имел всего 256 цифровых нейронов. Полноценный же компьютер, имитирующий человеческий мозг, скорее всего, появится еще не скоро.

В IBM на сегодняшний день идет работа над квантовым компьютером, который мог бы заменить нынешние ПК и серверы, чья архитектура была создана много десятилетий тому назад. А процессоры, имитирующие работу мозга человека, разрабатывают также в компании Hewlett-Packard Enterprise, в Стэнфордском, Гейдельбергском и Манчестерском университетах.

Корпорация IBM провела 14 сентября в Москве инфраструктурный форум, его лейтмотивом стало обсуждение роли ИТ в эпоху так называемого когнитивного бизнеса, который в IBM считают очередным этапом развития цифровых предприятий.

Когнитивные системы IBM основаны на технологических инновациях, позволяющих, помимо прочего, воспользоваться аналитическими инструментами в реальном времени, что становится мощным средством повышения эффективности бизнеса. Понятие «когнитивность» в IBM используют еще и как знак интеллектуальной эффективности своих технологий и продуктов. Стараниями корпорации этот маркетинговый зонтик приходит на смену используемой с начала 2000-х «адаптивности» и ряда других терминов, призванных охарактеризовать растущую ценность ИТ для бизнеса.

По оценкам IDC, мировой рынок когнитивных технологий в ближайшие годы будет расти в среднем на 55% в год, а его объем превысит к 2019 году 30 млрд долл. Аналитики полагают, что более 40% данного сегмента займут приложения анализа данных и текстов, поиска информации, машинного обучения, генерации гипотез, а также платформы разработки интеллектуальных программ. Следующим по значимости сегментом в IDC называют услуги и консалтинг в этой области. В IDC считают, что сегменты программных продуктов, используемых в когнитивных решениях, и аппаратных систем для них, в первую очередь серверов и массивов хранения данных, будут расти вполне сопоставимыми темпами.

К наиболее активным пользователям когнитивных систем в IDC относят финансовый сектор. В банках эти решения находят применение для анализа данных и противодействия угрозам, для разработки прогнозов и рекомендаций, борьбы с мошенничеством и других задач.

В начале сентября в IBM объявили о выходе трех моделей серверов серии Power Systems LC под управлением Linux, рассчитанных на рабочие нагрузки, характерные для когнитивных систем, и, как утверждают в корпорации, способных значительно повысить эффективность центров обработки данных.

В IBM полагают, что эти предлагаемые продукты должны увеличить производительность систем искусственного интеллекта, машинного обучения, высокопроизводительных вычислений, а также других приложений, занятых интенсивной обработкой данных. Новые серверы созданы совместно с партнерами по OpenPOWER Foundation. Члены сформированного три года назад консорциума имеют возможность разрабатывать процессорные решения на основе технологии IBM Power, получают необходимые спецификации и программное обеспечение, а также могут лицензировать процессорную архитектуру (см. «Платформа импортозамещения», Computerworld Россия № 20, 2015).

На форуме было объявлено о том, что компания Yadro, являющаяся членом OpenPOWER Foundation, стала первым российским OEM-партнером IBM, получившим сертификацию на компонентную сборку серверов на базе процессоров POWER под своей торговой маркой, а также систем хранения данных. (Yadro — бренд компании «КНС Групп», входящей в Национальную компьютерную корпорацию, см. «‘Ядро’ импортозамещения», Computerworld Россия, май 2015.)

По словам Александра Бакулина, коммерческого директора Yadro, чтобы получить этот статус и добиться соответствия требованиям системы качества IBM, потребовалось осуществить модернизацию и аттестацию размещенных в городе Шуя производственных мощностей, провести обучение специалистов и осуществить их стажировку на предприятиях корпорации, закупить оборудование и доработать регламенты.

Кроме того пришлось обеспечить такой же уровень детализации этапов производственных процессов в ERP-системе, как и в программных системах, используемых на заводах IBM.

В результате всех преобразований к 1 сентября в Шуе выпущен первый двухпроцессорный сервер на базе технологии POWER, который, как утверждают в компании, отвечает всем требованиям, предъявляемым к отечественным ИТ-продуктам. Производственные мощности позволяют собирать до 128 серверов в сутки.

Сборка включает полный производственный цикл — от установки критически важных компонентов в модулях, активации процессоров и памяти до комплексного тестирования изделий, инсталляции локализованного программного обеспечения и проверки электрической безопасности серверов.

Линия компонентой сборки организована в дополнение к уже имеющейся линии крупно-узловой сборки.

Ожидается, что первые партии новых серверов будут поставлены предприятиям госсектра.

Как считает Андрей Филатов, генеральный директор IBM в России и СНГ, развитие OEM-канала в России способствует экспорту передовых технологий в нашу страну и расширению экоситемы партнеров, поддерживающих деятельность корпорации. Ранее он утверждал, что после разработки собственных устройств российские члены OpenPOWER Foundation смогут поставлять свою продукцию даже в секторы, попавшие под санкции (см. «Есть ли жизнь после x86?», Computerworld Россия № 02, 2016).

Объем мирового рынка корпоративных систем хранения во втором квартале не изменился по сравнению с прошлым годом и составил 8,8 млрд долл. При этом общая емкость проданных за квартал систем выросла на 12,9% до 34,7 экзабайт. В сегменте ODM-производителей, реализующих продукцию непосредственно операторам гипермасштабируемых центров обработки данных, продажи упали на 21,5% до 794,7 млн долл. Продажи серверных систем хранения выросли на 9,8% почти до 2,4 млрд долл., а продажи внешних систем остались на прежнем уровне — 5,7 млрд долл.

Стоимость флеш-памяти снижается, что в сочетании с ростом числа вариантов использования, повышением плотности размещения и доступности систем на базе флеш-памяти привело к их быстрому внедрению, отмечают аналитики. Квартальные продажи в сегменте флеш-массивов (All Flash Array, AFA) достигли 1,1 млрд долл., увеличившись сразу на 94,5% по сравнению с тем же периодом прошлого года. Сегмент гибридных систем (Hybrid Flash Array, HFA) продолжает оставаться значительной частью общего рынка корпоративных систем хранения с суммарным объемом квартальных продаж, равным 2,3 млрд долл., и долей в 26,1%.

EMC и HPE разделили первое место в списке крупнейших производителей систем хранения данных, получив 18,1% и 17,6% рынка, соответственно. При этом у EMC продажи упали на 5,5% по сравнению с прошлым годом, а у HPE — выросли на 8,8% благодаря, в частности, началу партнерства с H3C в Китае. Dell заняла третье место (11,5%), а IBM и NetApp разделили четвертое (6,8% и 6,7%).

У когнитивной платформы IBM Watson, известной победой над людьми в телевикторине и помощью в работе онкологов, появится новая область применения — дом, — об этом представители IBM объявили на конференции IFA в Берлине.

В рамках новой инициативы IBM будет сотрудничать с производителем бытовой техники Whirlpool, с поставщиком телевизоров и камер Panasonic, с создателем «умных» беспроводных наушников Bragi, с Nokia, которая купила производителя медицинских мониторов Whithings, и другими.

Watson будет наделять бытовую технику новыми способностями. Например, стиральная машина сможет сообщить сушилке, какую программу включить для только что постиранной одежды, или попросить владельца заказать моющее средство, если оно заканчивается. Камерам безопасности Watson будет помогать отличать своих от чужих и распознавать подозрительную активность. А беспроводные наушники благодаря Watson смогут не только прочитать пользователю инструкцию по эксплуатации вслух, когда его руки заняты, но и перевести с другого языка при необходимости.

Кроме того, в рамках совместного проекта IBM и Nokia/Withings к Watson планируется подключать медицинские приборы для организации домашнего наблюдения за больными и престарелыми.

На конференции VMworld 2016 представители VMware и IBM объявили о реализации в облачной среде IBM Cloud сервиса VMware Cloud Foundation. Главная задача, которую стремятся решить партнеры — облегчение перевода в облако корпоративных систем, основанных на технологиях виртуализации VMware. При этом для снижения риска требуется сохранить и архитектуру приложений, и имеющиеся политики безопасности, подчеркивают в компаниях. Необходимо иметь и простой способ перемещения заданий из собственных систем в публичные облака и обратно. Перевод программно-конфигурируемой системы на базе VMware Cloud Foundation со всеми ее автоматизированными инструментами в облако IBM Cloud благодаря новым средствам должен занимать не больше нескольких часов, утверждает генеральный директор компании VMware Патрик Гелсингер.

IBM стала первым партнером VMware, реализовавшем в виде сервиса платформу Cloud Foundation. В IBM развернута одна из крупнейших в мире сред, основанных на технологиях VMware, отметил Гелсингер, а это значит, что корпорация располагает большим опытом работы с ними. Кроме того, в IBM сейчас обучают технологиям VMware свыше 4 тыс. сотрудников.

Используя технологию памяти с изменением фазового состояния (phase change memory, PCM), ученые из IBM представили искусственные нейроны и синапсы, моделирующие когнитивные способности мозга.

На основе материалов, меняющих фазовое состояние, исследователям из IBM Research впервые удалось получить нейроны с произвольным доступом, предназначенные для хранения и обработки данных. Это открытие является важным этапом в процессе разработки нейронных сетей высокой плотности с пониженным энергопотреблением, которые могли бы найти применение при организации когнитивных вычислений.

Новая технология может быть использована для улучшения вычислений, направленных на обнаружение корреляции данных в приложениях Интернета вещей, организацию биржевой торговли и ускорение распространения информации в социальных сетях.

Результаты исследования IBM были представлены в статье «Стохастические нейроны с изменением фазового состояния», опубликованной в рецензируемом журнале Nature Nanotechnology.

По словам ученого из IBM Евангелоса Элефтериу, до момента создания полноценного процессора PCM пройдет еще по крайней мере несколько лет, но совершенное открытие обещает стать важнейшим прорывом в ходе реализации этого проекта.

Имитация работы нейронов мозга

Томас Тума: «В микросхемах PCM все происходит в точности так же, как работает мозг: короткие электрические импульсы, проходящие через синапсы, возбуждают нейроны»

Вдохновленные примером человеческого мозга ученые на протяжении десятилетий разрабатывали теории о моделировании вычислительных возможностей крупных популяций нейронов. Однако реализовать их на практике с той же плотностью и минимальными по своей мощности электрическими импульсами, которые характерны для биологических систем, до сих пор так и не удалось.

Ключевое значение для технологии имеет случайная вариация искусственных нейронов или их стохастическое (случайное) поведение.

В статистике возможные результаты анализа данных определяются с помощью случайной переменной. Другими словами, рассчитывается вероятность корреляции данных.

«По сути, все должно работать так же, как работает мозг: короткие электрические импульсы, проходящие через синапсы, возбуждают нейроны, – пояснил ведущий сотрудник подразделения IBM Research в Цюрихе и один из авторов статьи Томас Тума. – Для изменения фазового состояния материала мы используем короткий импульс продолжительностью, скажем, в наносекунду. Стохастичность PCM играет ключевую роль при организации популяционных вычислений, где каждый нейрон реагирует на воздействие по-разному, открывая новые способы представления сигналов и вычислений. В обычной ситуации люди пытаются скрывать стохастичность. Для получения стохастичности хорошего качества вызывать ее нужно искусственно. Нам же благодаря пониманию процессов перехода ячеек в кристаллическое или аморфное состояние удалось продемонстрировать очень хорошую естественную стохастичность».

Размеры созданных искусственно нейронов с изменением фазового состояния составляют всего 90 нм, однако исследователи утверждают, что их вполне можно довести до 14 нм (нанометр – это одна миллиардная часть метра).

Ученые из IBM объединили сотни искусственных нейронов в «популяции», которые используются для представления быстрых и сложных сигналов. Было показано, что искусственные нейроны выдерживают миллиарды переключений, что позволяет говорить о возможности их многолетнего использования при частоте обновления 100 Гц. Энергия, требуемая для обновления каждого нейрона, не превышала пяти пикоджоулей, а средняя мощность – 120 микроватт. Для сравнения, чтобы зажечь 60-ваттную электрическую лампочку, требуется 60 миллионов микроватт.

Неврологические процессоры

Искусственные нейроны будут применяться для создания нейропроцессоров, которые станут важным дополнением для уже существующих, стандартных процессоров, избавляя их от нагрузки, связанной с решением аналитических задач.

«Мы показали, что ячейки с изменением фазового состояния позволяют создавать как синапсы, так и нейроны, – отметил Тума. – Это открытие имеет очень большое значение для вывода памяти с изменением фазового состояния на новый уровень и использования ее при организации вычислений».

Память PCM, известная также как память произвольного доступа с изменением фазового состояния (phase-change random access memory, PRAM), представляет собой энергонезависимую память, в основе работы которой лежит перевод стекловидного материала из кристаллического состояния в аморфное под воздействием электрического импульса.

При подаче напряжения ячейки памяти PCM переходят из одного состояния в другое, что соответствует нулям и единицам битов данных. При этом ячейки PCM могут принимать более двух состояний, не ограничиваясь только нулями и единицами.

Пытаясь создать новый тип энергонезависимой памяти, в IBM, Micron, Samsung и Everspin активно экспериментируют с технологией PCM, которая опережает флеш-память NAND по быстродействию в 100 раз и значительно превосходит ее по надежности. Конечно, памяти PCM еще предстоит доказывать свою состоятельность, в том числе и из-за дороговизны. Но в отличие от памяти NAND, хранящей в одной ячейке несколько битов данных, информация в ячейках PCM не разрушается.

Впрочем, последние исследования направлены на создание не нового типа энергонезависимой памяти, а нового типа процессоров.

«На протяжении десяти лет мы изучали материалы с изменением фазового состояния, на основе которых можно было бы создавать память, и в последние два года достигнутый прогресс был особенно заметен, – подчеркнул Элефтериу. – В этот период мы открыли новые технологии памяти, впервые записали в ячейку PCM три бита данных, а теперь демонстрируем мощные возможности искусственных нейронов, созданных на базе изменения фазового состояния».

Искусственные нейроны состоят из материалов с фазовым переходом, в том числе из теллурида сурьмы и германия. Из тех же материалов изготавливаются сегодня и перезаписываемые диски Blu-ray. Однако искусственные нейроны не хранят цифровой информации; они являются аналоговыми, точно так же, как синапсы и нейроны нашего мозга.

В ходе демонстрации команда исследователей воздействовала на искусственные нейроны серией электрических импульсов, которые вызывали прогрессивный переход материала в кристаллическое состояние, заставляя нейроны срабатывать. В нейробиологии эта функция известна как свойство интеграции и возбуждения (integrate-and-fire) биологических нейронов. Она является основой для вычислений на базе событий и похожа на реакцию мозга на наше прикосновение к чему-то горячему.

Обладая свойством интеграции и возбуждения, даже один нейрон может использоваться для поиска закономерностей и обнаружения корреляции потоков данных на основе событий в реальном времени.

Анализ за долю секунды

В мире Интернета вещей для ускорения составления прогнозов погоды можно использовать удаленные датчики, которые будут собирать большие объемы информации, подвергаемые анализу. Искусственные нейроны способны выявлять также закономерности в финансовых транзакциях при поиске расхождений и использовать данные из социальных сетей для поиска в реальном времени новых культурных тенденций. Большие популяции высокоскоростных нейронов наномасштаба с низким энергопотреблением могут быть использованы и в нейроморфных сопроцессорах, включающих в себя память и вычислительные блоки.

Отличительной особенностью искусственных нейронов IBM является также их способность к самообучению с последующим использованием в энергоемких приложениях анализа данных, позволяющих выявлять в социальных сетях или на фондовом рынке произвольные тенденции.

Например, торговля на бирже одними акциями может повлиять на другие, причем распознать эту корреляцию будет весьма непросто.

Для пояснения работы системы машинного обучения, построенной на базе искусственных нейронов, Элефтериу рассказал известную специалистам по прогнозному анализу байку о памперсах и пиве. Согласно легенде, исследование, проводившееся в универмаге, выявило связь между приобретениями мужской частью клиентов памперсов и пива. Набрав памперсов, покупатели тут же компенсировали характерную для женщин заботу о детях присущим мужчинам пристрастием к пиву.

Исследователи выяснили, что если в универмаге пиво будет находиться рядом с памперсами, продажи и того, и другого вырастут на 35%. Другие универмаги тоже последовали этому примеру.

«Используя искусственные нейроны, можно выявить и корреляцию между двумя видами акций, – добавил Элефтериу. – Каким образом они связаны друг с другом? Мы не знаем. Не знаем и почему так происходит, но данные свидетельствуют о наличии связи, а синапсы демонстрируют эту корреляцию».

Данные, собранные специалистами Synergy Research Group, показывают, что, несмотря на существование множества компаний, предоставляющих сервисы облачной инфраструктуры, больше половины мирового рынка принадлежит четырем американским компаниям: Amazon Web Services, Microsoft, IBM и Google. При этом AWS лидирует с большим преимуществом. Во втором квартале она получила 31% от мирового объема продаж сервисов облачной инфраструктуры. На втором месте оказалась Microsoft (11%), а за ней следуют IBM (8%) и Google (5%). Справедливости ради надо уточнить, что в Synergy Research учитывают как инфраструктурные и платформенные публичные облачные сервисы (IaaS и PaaS), так и услуги по размещению частных облачных систем.

Более того, лидеры рынка увеличивают отрыв от конкурентов. Во втором квартале их доходы в сумме выросли на 68%, тогда как доходы следующих двадцати крупнейших провайдеров — только на 41%. Доходы всех остальных провайдеров в сумме увеличились лишь на 27%, тогда как объем рынка в целом вырос на 51% и составляет, по оценкам Synergy Research, около 28 млрд долл.

Вместе с тем, доминирование американских компаний может в силу геополитических факторов подтолкнуть другие государства принимать действенные меры по стимулированию развития местных провайдеров, считают в Synergy Research.