Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе
Элементная база нейрокомпьютеров
Практически все действующие нейрокомпьютеры используют традиционную элементную базу: микроэлектронные СБИС. Сотни миллиардов долларов, уже вложенные в развитие этой технологии, дают ей решающее преимущество перед другими альтернативами, такими, как оптические вычисления.
Современная электроника опирается, в основном, на цифровую обработку сигналов, устойчивую к помехам и технологическим отклонениям в параметрах базовых злементов. Цифровая схемотехника предоставляет нейро-конструкторам наиболее богатый инструментарий. Поэтому неудивительно, что наибольшее распространение получили именно цифровые нейрокомпьютеры. Это по существу - специализированные матричные ускорители, использующие матричный, послойный характер обработки сигналов в нейросетях. Широко используются стандартные процессоры обработки сигналов (DSP - Digital Signal Processors), оптимизированные под такие операции.
Примером современного DSP-процессора, приспособленного для ускорения нейро-вычислений является продукт Texas Instruments TMS320C80 производительностью 2 млрд. операций в секунду. Этот кристалл включает пять процессоров и реализует сразу две технологии - DSP и RISK (4 32-разрядных сигнальных процессора с фиксированной точкой и управляющий процессор с плавающей арифметикой).
Однако, сама природа нейросетевой обработки информации - аналоговая, и дополнительного выигрыша в скорости вычислений (по некоторым оценкам ~103-104) и плотности вычислительных элементов можно добиться, используя специализированную аналоговую элементную базу (Mead, 1989). Наиболее перспективны, по-видимому аналоговые микросхемы с локальными связями между элементами (т.н. клеточные нейросети, CNN - Cellular Neural Networks), например силиконовая ретина фирмы Synaptics. С другой стороны, разработка аналоговых чипов с использованием нетрадиционных схемотехнических решений требует дополнительных и немалых затрат. В настоящее время эти работы на Западе развернуты широким фронтом, например, в рамках проекта SCX-1 (Silicon Cortex - кремниевая кора).
Forekc.ru
Рефераты, дипломы, курсовые, выпускные и квалификационные работы, диссертации, учебники, учебные пособия, лекции, методические пособия и рекомендации, программы и курсы обучения, публикации из профильных изданий