В.Н. Коновалов, М.О. Корлякова
6
Таким образом, реализация нейровычислительных систем и специа-
лизированных вычислителей с массовым параллелизмом на базе DSP и
ПЛИС эффективна при решении задач цифровой обработки сигналов,
обработки видео- и аудиоданных и построения технических систем
управления. При реализации нейровычислителей сегодня, как правило,
приоритетно используется гибридная структура, в которой блок мат-
ричных вычислений реализуется на базе кластерного соединения DSP-
процессоров, а логика управления — на основе ПЛИС.
Основной элементной базой перспективных нейровычислителей
являются нейрочипы. Их производят во многих странах мира, причем
большинство из них на сегодняшний день ориентированы на закры-
тое использование (были созданы для конкретных специализирован-
ных управляющих систем). В настоящий момент можно выделить
две базовые линии развития вычислительных систем с массовым па-
раллелизмом (ВСМП) [10]: с модифицированными последователь-
ными алгоритмами, характерными для однопроцессорных фонней-
мановских алгоритмов, и на базе принципиально новых сверхпарал-
лельных нейросетевых алгоритмов решения различных задач
(нейроматематики). В России разработан нейросигнальный процес-
сор Neuro Matrix NM6403 [11]. Основой Neuro Matrix NM6403 явля-
ется процессорное ядро NeuroMatrixCore, которое представляет со-
бой синтезабильную модель высокопроизводительного DSP-процес-
сора с архитектурой VLIM/SIMD (язык Verilog). Ядро состоит из
двух базовых блоков: 32-битного RISC-процессора и 64-битного век-
торного процессора, обеспечивающего выполнение векторных опе-
раций над данными переменной разрядности [12]. Базовыми для
нейропроцессора являются вычисления вида
,
,
1, ..., ;
1, ..., ,
i
i
i
j
ij
Z f Y f U X W i
M j
N
где
i
Z
— выходной сигнал
i
-гo нейрона;
f
— функция активации;
i
Y
—
сумма взвешенных входов
i
-го нейрона;
i
U
—
смещение
i
-гo
нейрона;
j
X
—
j
-й входной сигнал слоя;
ij
W
— весовой коэффици-
ент
j
-го входа 1-го нейрона;
N
— количество входных сигналов слоя;
М
— количество нейронов в слое. Операнды ,
i
Z
,
j
X
i
U
и
ij
W
пред-
ставлены в дополнительном параллельном коде и могут иметь произ-
вольную разрядность.
Основными особенностями рассматриваемого нейропроцессора
являются:
возможность работы с входными сигналами (синапсами) и весами
переменной разрядности (от 1 до 64 бит), задаваемыми программно, что
обеспечивает уникальную способность нейропроцессора увеличивать
производительность с уменьшением разрядности операндов;
