Аналіз апаратних реалізацій штучних нейронних мереж. Аналогова та гібридна архітектури. Принцип дії систолічних, сигнальних та нейросигнальних процесорів. Програмовані логічні інтегральні схеми. Оцінки ризиків надійності апаратних реалізацій ШНМ.
Аннотация к работе
Підвищення відмовостійкості та надійності нейрокомпютерів може бути досягнуто шляхом: - зменшення розмірів елементної бази та, як наслідок, енергоспоживання апаратних засобів; Первинний підбір вагових коефіцієнтів виконується в емулюючому середовищі (наприклад, Intel Neural Network Training System), точна настройка ваг здійснюється з використанням працюючої НВІС апаратним способом (так званий chip-in-loop training). Основні переваги аналогових НВІС полягають у високій швидкодії, яка обмежується лише частотними характеристиками підсилювачів, а недоліки - в необхідності забезпечувати НВІС постійний температурний режим (перепади температури менше 1 °С на кожні 18 °С), а також використовувати стабілізовані джерела живлення, оскільки НВІС чутлива до зовнішніх умов. Недоліки подібних архітектур повязані зі складністю внесення будь-яких змін у вже створену архітектуру та жорстокою привязкою реалізацій до апаратних складових, а саме при перенесенні реалізацій на іншу елементну базу може призвести до несумісності роботи, збоїв у роботи мережі або повної її відмови. Принцип дії систолічних процесорів полягає у використанні процесорної матриці з набору простих за структурою обробляючих елементів, через яку йде безперервний потік даних, змінюваних кожним елементом.Використання зазначеної елементної бази дозволяє знизити ризик відмови системи через апаратні складові.
Вывод
Отже, одним із шляхів підвищення надійності апаратних реалізацій штучних нейронних мереж є використання ПЛІС-технологій. Використання зазначеної елементної бази дозволяє знизити ризик відмови системи через апаратні складові.
Сучасній ПЛІС-технології притаманні низька вартість, висока гнучкість та відмовостійкість, а тому вона є одним з ефективних засобів реалізації нейрокомпютерів.
Список литературы
1. Сравнительный анализ применения ПЛИС и микропроцессоров при разработке информационно-управляющих систем, важных для безопасности АЭС // Научно-технический отчет. НАУ им. Н.Е. Жуковского «ХАИ», НТСКБ «Полисвит», ИПМЭ им. Г.Е. Пухова НАН Украины, ИПММС НАН Украины. - 2005. - С. 47.
3. Аляутдинов М.А. Нейрокомпьютеры. От программной к аппаратной реализации / Аляутдинов М.А., Галушки А.И., Казанцев П.А., Остапенко Г.П. - СПБ: «Горячая линия - Телеком», 2008 г. - 393 с.
4. Круг П.Г. Нейронные сети и нейрокомпьютеры / Круг П.Г. - Москва: МЭИ, 2002 - 177 с.
5. Шахнов В. Нейрокомпьютеры - архитектура и реализация / Шахнов В., Власов А., Кузнецов А. /
6. Сергиенко А.М. VHDL для проектирования вычислительных устройств / Сергиенко А.М. - К.: ЧП «Корнейчук», ООО «ТИД ДС», 2003 г. - 187 с.
7. Федухин А.В. ПЛИС-системы как средство повышения отказоустойчивости / Федухин А.В., Муха А.А., Муха А.А. // Математичні машини і системи. - 2010. - № 1. - С. 198-204.