Computerra Невронни процесори Intel

Постигането на глобално господство се основава на две основни стратегии: информационно превъзходство и технологично превъзходство. Що се отнася до последното, преходът към нова социално-икономическа формация на постиндустриално общество извежда на преден план такива технологии като генетика и биоинженерство, нанотехнологии и невроинформатика.

Невроинформатиката, базирана на принципите и механизмите на функциониране на мозъка, е в състояние да осигури както технологично, така и информационно превъзходство. Неслучайно днес неврокомпютрите заемат едно от най-важните места сред перспективните разработки на оръжия и военна техника.

Известни са няколко реализации в кристали на невропроцесори на различни модели невронни мрежи. Някои работят по-добре, други по-зле, но всички имат едно общо нещо – желанието да проникнат в тайните на човешкия мозък.

В продуктовите каталози на Intel се отличават две разработки, поръчани от DARPA (Агенция за напреднали изследователски проекти на отбраната): аналоговият невропроцесор i80170NX и цифровият i80160NC или Ni1000 [1].

Изкуственият неврон на McCulloch и Pitts, като първо приближение, имитира свойствата на биологичен неврон. Входът на такъв изкуствен неврон получава много сигнали, всеки от които е изход на друг неврон. Всеки входен сигнал се умножава по някакъв коефициент, отразяващприносът на този сигнал към стойността на изходния сигнал на неврона. Сигналите, получени от неврона и умножени по коефициентите, съответстващи на тях, се сумират и ако общият сигнал е по-голям от определен праг, невронът се активира и издава единичен импулс към невроните, свързани с него. Чрез промяна на стойностите на тегловните коефициенти на входовете на невроните по подходящ начин е възможно да се получи необходимата стойност на изхода на мрежата. Процесът на настройка на тежестите се нарича обучение на невронни мрежи. По аналогия с човешкото учене, обучението по невронни мрежи може да се проведе с учител или самостоятелно, чрез самоорганизация.

Простотата на предложения модел на неврон вдъхнови много изследователи, които се опитаха да проникнат в мистериите на човешкия мозък.

В края на 50-те години на миналия век американецът Ф. Розенблат, опитвайки се да обясни работата на биологичен неврон, предложи своя модел - персептрон. В началото на 60-те години математикът R. Block формулира теоремата за разпознаване, а радиоинженерът B. Widrow разработи и внедри първата изкуствена невронна мрежа, известна в литературата като "Adaline". Той също така създава алгоритъм, който я учи да разпознава изображения.

Въпреки това до средата на 80-те години невронните мрежи не са получили по-нататъшно развитие. Засегнатото изоставане на практиката от теорията и несъвършенството на технологиите. Използваните софтуерни модели не можеха да разкрият всички предимства на невронните мрежи, а създаването на тяхната хардуерна реализация изискваше огромни разходи на тогавашното ниво на технологиите. Традиционните големи компютри (мейнфрейми) се смятаха за по-обещаващи, но бързото нарастване на броя на много сложните задачи ни принуди отново да се обърнем към изкуствените невронни мрежи.

Intel е един от първите сред гигантите на компютърната индустрия, които се заеха сериозноинтересуват се от възможностите на изкуствените невронни мрежи. Работата по тази тема започва през 1988 г. През следващата година вече беше представен първият работещ образец на невропроцесора i80170NX [2]. Година по-късно Intel (съвместно с Nestor и с финансовата подкрепа на DARPA) започна разработването на цифровия неврочип Ni1000, който беше обявен през 1993 г. като i80160NC.

Процесорът за невронна мрежа i80170NX ETANN (Electrically Trainable Analog Neural Network) е уникална микросхема, предназначена да решава проблеми с разпознаването на образи [2]. Процесорът емулира работата на 64 биологични неврона [3]. Всеки процесорен неврон има 128 синапса (входове). На свой ред всеки синапс е свързан към входа на процесора с помощта на някакво устройство, което ви позволява да зададете коефициент, който характеризира силата на тази връзка, което е напълно в съответствие с модела, предложен от W. McCulloch и W. Pitts. Данните на входа и изхода на процесора са аналогови, но функциите за управление, настройка и отчитане на тегловните коефициенти са цифрови.

Неврочипът е напълно съвместим по отношение на работните нива на сигнала с CMOS и TTL микросхеми. Входният сигнал на неврон може да варира от 0 до 2,8 V. Теглата на синапсите също са представени от напрежения в диапазона от -2,5 до 2,5 V. Процесорът е произведен по лицензирана технология на Intel - CHMOS III EEPROM [3].

Силно паралелната архитектура, присъща на невронните мрежи, и редица характеристики на дизайна на процесора направиха възможно постигането на скорост от 2 милиарда операции в секунда! i80170NX е сърцето на платката за невронен ускорител за компютър. Производителността на такава платка с осем процесора е 16 милиарда операции в секунда! Доскоро такава производителност беше характерна само за суперкомпютрите!

Кратките технически данни на процесора са както следва:

производителност 2 милиарда op./s;

способен да разпознава 300 000 128-битови изображения в секунда;

моделира 64 неврона;

поддържа Hopfield, многослоен персептрон и модели на невронни мрежи Madaline III.

Друга разработка на Intel в областта на изкуствените невронни мрежи е процесорът i80160NC. Основната му разлика от i80170NX е, че е изцяло цифров.

Спецификации i80160NC:

вътрешна памет: 1 хиляди 256-битови изображения;

тип памет: Flash EPROM;

максимален хорариум: 64;

скорост на разпознаване: 33 хиляди изображения в секунда при честота 33 MHz.

Подобно на i80170NX, процесорът i80160NC се доставя на платка за ускоряване на компютърна невронна мрежа. Характеристиките на платката са както следва:

системна шина ISA;

работна честота 33 MHz;

скорост на обмен на шина 2 Mbps;

Поддържа се следният софтуер:

MS Visual C++, Borland C++.

Следните инструменти за разработка на приложения се доставят с платката:

Ni1000 емулатор Lib.;

Ni1000 HardWare Lib.

Програмата Ni1000 Emulator ви позволява да дебъгвате кода на приложението, без да използвате процесор, и в края на процеса на дебъгване незабавно да започнете да работите върху хардуера.

Основните характеристики на процесорите i80170NX и i80160NC са дадени в таблица. 1.