neironne_seti_i_neirokompjuter (1085713), страница 26
Текст из файла (страница 26)
Кроме того, рабочая командаосуществляет организацию обмена данными между контроллером внешнейшины и локальной памятью.Внешний вид ППК показан на рис. П.4. Приложений.Основные тенденции в проектировании нейрокомпьютеров на ПЛИС –это увеличение плотности компоновки нейропроцессоров за счетуменьшения площади соединений и функциональных узлов цифровыхнейронов. Методика решения этой задачи применяется:§ в оптических связях для передачи информации между нейронами;§ длямодификациипрограммно-аппаратнойреализациифункциональных элементов нейровычислителей;§ для оптимизации представления промежуточных данных в слояхнейронов – нейронной сети со сжатой формой внутренних данных.Рассмотренныевариантынейрокомпьютеровобеспечиваютвыполнение ЦОС и нейроалгоритмов в реальном масштабе времени,ускорение векторных и матричных вычислений, по сравнению страдиционными вычислительными средствами, в несколько раз и позволяютреализовывать нейронную сеть с числом синапсов до нескольких миллионов.Еще больше повысить производительность нейрокомпьютеровданного типа можно при использовании одного из самых мощных на сегоднясигнальных процессоров – TMS320C80, TMS320C6ххх фирмы TexasInstruments.Нейрокомпьютер Neuro-Turbo фирмы FujitsuПримером реализации нейрокомпьютеров на ПЦОС фирмы Motorolaявляется нейрокомпьютер Neuro-Turbo фирмы Fujitsu.
Он выпускается наоснове четырех связанных кольцом 24-разрядных ПЦОС с плавающейточкой МВ86220 (основные параметры: внутренняя точность 30 разрядов,машинный цикл 150 нс, память программ – 25 Кслов х 2 (внутренняя), 64Кслов х 4 (внешняя), технология изготовления КМОП 1,2 мкм).Активационная функция нейронов ограничивается в диапазоне от 0 до 1, авозможные значения входов не превышают 16 разрядов, что обуславливаетдостаточную точность при 24-разрядной архитектуре. Построениенейрокомпьютера на основе кольцевой структуры объединения ПЦОСпозволяет снизить аппаратные затраты на реализацию подсистемыцентрализованного арбитража межпроцессорного взаимодействия.141PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.comРис.
5.5. Структура нейрокомпьютера Neuro-Turbo фирмы FujitsuНейрокомпьютер Neuro-Turbo (рис. 5.5) состоит из четырех ПЦОС,связанных друг с другом двухпортовой памятью (ДПП). Каждый из ПЦОСможет обращаться к двум модулям такой памяти (емкостью 2К слов каждая)и к рабочей памяти (емкостью 64К слов х 4 банка) в своем адресномпространстве. Вследствие того, что доступ к двухпортовой памятиосуществляется случайным образом одним из соседних ПЦОС, то передачаданных между ними происходит в асинхронном режиме. Рабочая памятьиспользуется для хранения весовых коэффициентов, данных ивспомогательной информации.
Для успешной работы нейронной сети142PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.comнеобходимо получение сверток во всех элементарных нейронных узлах.Кольцевая структура объединения ПЦОС обеспечивает конвейернуюархитектуру свертки, причем передача данных по конвейеру осуществляетсяпосредством ДПП. После того как ПЦОС загружает данные из одной ДПП,он записывает результаты своей работы в смежную ДПП, следовательно,кольцевая архитектура параллельной обработки обеспечивает высокуюскорость операции с использованием относительно простых аппаратныхрешений.Для выполнения функций общего управления используется Host-ЭВМна основе обычной вычислительной системы. Обмен данными междунейроплатой и Host-ЭВМ происходит через центральный модуль ДПП.Загрузка программ в ПЦОС осуществляется посредством памяти команд длякаждого ПЦОС.
Следовательно, архитектура нейрокомпьютера полностьюсоответствует параллельной распределенной архитектуре типа MIMD.Пиковая производительность системы 24 MFLOPS.Для реализации модели нейронной сети иерархического типа фирмойFujitsu выпущена нейроплата на основе ПЦОС МВ86232 с собственнойпамятью до 4 Мб, что позволяет осуществлять моделирование нейроннойсети, содержащей более 1000 нейронов. Структура нейронной сети включаетв себя входной, промежуточный и выходной уровни (наибольшее числоскрытых слоев – два (ограничение по памяти)). Для обучениянейрокомпьютера используются оригинальные алгоритмы:§ виртуального импеданса;§ скорректированного обучения;§ и расширенного обучения.Каждая из рассмотренных типовых структур нейронной сети можетмоделироваться на основе приведенных выше вариантов построениямультипроцессорных нейрокомпьютеров.
Так, для нейрокомпьютера наоснове ПЦОС TMS320C4x при реализации какой-либо из рассмотренныхсхем (кольцо, иерархическое дерево, гиперкуб и т.п.) достаточно толькоизменить назначения коммуникационных портов чтобы обеспечить гибкостьи масштабируемость при синтезе нейросетевых систем различнойархитектуры.Нейрокомпьютер ADP6701PCI компании Инструментальные системыКартыданнойсерииориентированынаприменениевтелекоммуникационных и навигационных системах, включая базовыестанции, в системах медицинской диагностики, позиционирования,мультимедиа, где требуется сверхвысокая вычислительная мощность.Структурная схема мультипроцессорной карты ADP6701PCI компании«Инструментальные системы» реализована на базе ПЦОС ТMS320C6701производительностью 1 GFLOPS.
Внешний вид карты представлен на рис.П.5 Приложений.143PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.comНейрокомпьютер имеет восемь параллельных вычислительных блокови обеспечивает выполнение БПФ на 1024 отсчета за 109 мкс.Отличительные особенности карты:§ буферная память тракта ввода 64 K × 32;§ буферная память тракта вывода 64 К × 16;§ двухпортовая статическая память 64 К × 32;§ синхронная динамическая память до 16 МБайт.Благодаря гибкому аппаратному интерфейсу на ПЛИС, обеспечиваетсяпрограммная совместимость различных субмодулей.Нейрокомпьютер DSP60V6 компании Инструментальные системыDSP60V6 - высокопроизводительный мультипроцессорный модульсбора и цифровой обработки сигналов, основанная на ПЦОСADSP-21060/62 SHARC (рис. П.6 Приложений).
Он позволяет выполнятьпрограммы SHARC во взаимодействии с устройствами, размещенными надочерней плате ADM, в качестве которой могут использоваться модули АЦПи ЦАП. ADP60V5 устанавливается в промышленные крейты с размером плат6U. Нейрокомпьютер может работать как автономно, так и с компьютером,имеющим шину VME. Программы ADSP-21060/62 и данные загружаютсячерез шину VME и/или через пользовательские выводы разъема J2/P2 (X2).Через данные интерфейсы осуществляется сброс ПЦОС, просмотр памяти иинициирование выполнения программ.Нейрокомпьютер построен на процессорном кластере из шести ПЦОСADSP2106x компании Analog Devices производительностью 120 MFLOPSкаждый.
В процессорном кластере устанавливается до 1М х 48 битоперативной статичеcкой памяти и до 16М х 32 бит оперативнойдинамической памяти. Кластер имеет в своем адресном пространстве VMEинтерфейс и FLASH память 4М х 8 бит. Нейрокомпьютер может работатьнезависимо от шины VME – в этом случае прием и передача данныхпроизводится по 6 коммуникационным портам.Нейрокомпьютер M1 компании МодульМодуль М1 выполнен на базе ПЦОС TMS320C40 компании TexasInstruments, связанных по высокоскоростным линкам. Имеется возможностькаскадирования – подключения к модулю аналогичных плат [15].Основные характеристики:§ ISA-интерфейс;§ до четырех TMS320C40 с частотой 50 МГц;§ пиковая производительность 100 MIPS, 200 MFLOPS, 1100 MOPS;§ объем SRAM 5 Мб (по 1 Мб на ПЦОС + 1 Мб разделяемый с ПК);§ время выборки 20 нс;§ объем DRAM – до 32 Мб;§ 8 внешних связей (скорость – 20 Мб/с).144PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.comНейрокомпьютер M2 компании МодульМногопроцессорный модуль М2 для ЦОС выполнен на основе ПЦОСTMS320C40 фирмы Texas Instruments Inc.
и представляет собойодноплатную многопроцессорную вычислительную систему.Нейрокомпьютер предназначен как для автономной работы, так и дляфункционирования в составе ПК с системной шиной VME-bus, в том числесостоящей из нескольких таких же модулей. Конструктивно блок выполненв соответствии с механическим стандартом на интерфейс VME-bus IEEE1014 (6U).Нейрокомпьютер М2 содержит:§ VME-bus контроллер;§ Master/Slave интерфейс;§ до шести TMS320C40 с частотой 50 МГц;§ до 2 Мб SRAM на процессор;§ до 64 Мб DRAM на плате;§ Flash-EPROM до 0,5 Мб;§ JTAG-интерфейс;§ RS-232-интерфейс.Общая производительность – до 300 MFLOPS.5.2.2. Нейрокомпьютеры, реализованные на базе нейрочиповНаряду с нейроускорителями на базе ПЛИС и ПЦОС в последнеевремя широкое распространение получают нейроускорители на базеспециализированных нейрочипов.Проанализируем особенности их реализации на конкретных примерах.Нейрокомпьютер МЦ4.01 (NM1) компании МодульВстраиваемый модуль МЦ4.01 (NM1) производства компании Модуль[15] предназначен для решения различных задач нейронными инейроподобными алгоритмами, а также задач ЦОС и ускорения векторноматричных вычислений.
Модуль (рис. 5.6) выполнен на основе нейрочипаNeuroMatrixR NM6403 и представляет собой одноплатный нейроускорительконструктивно выполненный в виде карты, вставляемой в стандартный слотшины PCI ПК. Он содержит:§ два нейрочипа NM6403;§ от 2 до 8 МБайт статической памяти (SRAM);§ 64 МБайт динамической памяти (EDO DRAM);§ четыре внешних COM-порта с темпом обмена 20 МБайт/с каждый.Производительность:§ векторные операции – 1,9 млрд операций в секунду;§ скалярные операции – до 320 млн операций в секунду.145PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.comКонструктивное исполнение – стандарт PCI (версия 2-1) с темпомобмена да 132 МБайт/сек.Нейроускоритель МЦ4.02 содержит один процессор NM6403, обладаетпроизводительностью от 40 до 11,500 ММАС и обеспечивает обработкуданных переменной разрядности от 1 до 64 бит.
Модуль предназначен дляработы в составе комплекса с системной шиной PCI, блок статическойпамяти модуля доступен для записи и чтения как со стороны ПЦОС, так и состороны шины PCI. На внешние разъемы модуля выведены двакоммуникационных порта, аппаратно совестимых с портами TMS320C4x.Соединение коммуникационных портов нескольких модулейпозволяет создавать мультипроцессорные системы различной конфигурации.Рис. 5.6. Структурная схема модуля МЦ4.01146PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.comНейрокомпьютер CNAPS/PC-128 компании Adaptive SolutionsКарта CNAPS/PC была выпущена в США в ноябре 1995 года иобладает рядом характеристик, которые на первый взгляд кажутсянедостижимыми.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
