Транспьютероподобные микропроцессоры
Транспьютеры представляют собой микропроцессоры [22, 28], рассчитанные на работу в мультипроцессорных системах с однотипными процессорами и аппаратную поддержку вычислительных процессов. Особенностью транспьютеров является наличие коммуникационных быстрых каналов связи, каждый из которых может одновременно передавать по одной магистрали данные в процессор, а по другой – данные из него. Типичными представителями являются транспьютеры фирмы INMOS – T414 и Т800.
Примером отечественной разработки транспьютероподобных процессоров являются микропроцессоры серии «Квант» [8]. Это семейство 32-разрядных микропроцессоров с оригинальной архитектурой, сочетающей RISC-подход с методикой длинного командного слова. Семейство характеризуется высокой степенью внутреннего параллелизма процессов обработки, конвейерным выполнением команд, Гарвардской архитектурой памяти, наличием последовательных коммуникационных каналов - линков. Были выпущены две модификации микропроцессора [8, 29]:
• «Квант-10» по технологии 2,5 мкм на трех полузаказных матричных кристаллах 1537 ХМ2, спроектированных в НИИ «Квант» и изготовленных в НИИ точной технологии, г. Зеленоград;
• «Квант-20» по технологии 1,5 мкм на одном кристалле типа U1700 фирмы ZMD (ФРГ, Дрезден), спроектированном в НИИ «Квант» и изготовленном фирмой ZMD.
Микропроцессор работает с внешними раздельными кэш-памятями команд и данных и может использовать сопроцессор. Память данных микропроцессора содержит только данные, тогда как память команд может содержать как команды, так и данные (такая архитектура памяти получила название модифицированной Гарвадской).
Нейропроцессоры
Элементной базой нейрокомпьютеров являются нейрочипы [8, 29, 30]. Сейчас подобные устройства производят практически все развитые страны мира. Порадуемся вместе тому, что самые быстрые нейрочипы в мире - разработка российского научно-технического центра "Модуль". Первый опытный образец отечественного процессора NM 6403 был изготовлен на заводе компании Samsung, так как сделать на российских мощностях столь высокотехнологичное изделие невозможно. Впрочем, достаточно быстро лицензию на производство NM 6403 купила Fujitsu. Из иностранных компаний производителей нейрочипов можно назвать Siemens, Adaptive Solutions, Synaptics, Philips, Intel, IBM и др.
Обычно нейронный процессор состоит из двух блоков: скалярного и векторного. Первый блок играет роль универсального вычислительного устройства, и его основное назначение - подготовка данных для второго блока. Векторный же блок предназначен для выполнения сложных векторно-матричных операций, и он способен обрабатывать данные различной разрядности. Рассмотрим тот же NM 6403. Центральное звено - векторный блок, оперирующий 64-разрядными словами. Одновременно может обрабатываться до 32-х подобных слов. При этом на каждую инструкцию векторного процессора затрачивается от 1 до 32-х тактов. Примечательно, что векторные инструкции могут выполняться параллельно с инструкциями скалярного процессора. Следом за своим легендарным предшественником идет модель NM 6404 с тактовой частотой 133 МГц (у 6403 - 50 МГц). NM6404 - высокопроизводительный DSP-ориентированный RISC-процессор. По системе команд совместим с NM6403. Имеются два идентичных программируемых интерфейса для работы с внешней памятью различного типа и два коммуникационных порта для возможного построения многопроцессорных систем.
Конкурент российского NM 6403 - нейпроцессор MA16 от компании Siemens, изготовленный на основе комплементарных транзисторов с изолированным затвором. Состоит из 610 тыс. транзисторов и выполняет 400 млн. операций сложения и умножения в секунду. Работа процессора распараллелена на четыре одинаковых процессорных элемента. Используется в качестве элементной базы нейрокомпьютера Synaps 1 и нейроускорителей Synaps 2 и Synaps 3.
Всемирно известные компании IBM и Intel также занимаются разработкой нейпроцессоров. Продукт Intel ETANN 80170NX представляет собой сверхбольшую интегральную схему (СБИС) и содержит 64 нейрона. Каждый из 64-х входов соединен с 64-мя синапсами. Обучение проводится в два этапа, так как простого получения удовлетворительного уровня ошибки недостаточно для точного моделирования аналоговой работы схемы. Вторым этапом является CIL-trainig, в результате которого веса записываются в СБИС после каждого цикла, а выход сети используется в процессе обучения.
Разработка компании IBM, ZISC036, представляет собой нейропроцессор векторно-прототипной архитектуры и содержит 36 нейронов. Чип запоминает прототипные векторы весов, а затем соотносит их с входным вектором. Время загрузки входного вектора составляет 3,5 мс, время появления результата - 0,5 с.
Большинство современных реализаций нейронный вычислительных систем представляют собой мощный "традиционный" персональный компьютер с дополнительной нейро-платой. Именно такие системы делает компания Fujitsu. Кроме них, стоит вспомнить Mark I Розенблатта. Конечно, прекрасная идея и отличная разработка почти полвека назад не прошли незамеченными и реализовались в последующих моделях. Производством "Марков" сейчас занимается компания TRW.
Так, модель Mark III представляет собой рабочую станцию, содержащую до 15-ти процессоров семейства Motorola 68000 с математическими сопроцессорами. Все процессоры объединены шиной VME. "Старший брат" Mark IV - однопроцессорный суперкомпьютер с конвейерной архитектурой. Он поддерживает до 236 тыс. виртуальных процессорных элементов, что позволяет обрабатывать до 5 млн. межсоединений в секунду.
Известная американская компания Texas Instruments на основе разработок Кембриджского университета изготовила свой нейрокомпьютер - NETSIM с производительностью 450 млн. межсоединений в секунду. Другой нейрокомпьютер WIZARD/CRS 1000 от компании Computer Recognitiion Systems (CRS) широко используется в промышленных системах автоматического контроля.
В мире насчитывается свыше 50-ти случаев промышленного использования нейрокомпьютеров. Более того, это уже не далекие от жизни научные задачи, а реальность. Подобные системы управляют в реальном времени самолетами и ракетами и применяются в непрерывном производстве.
Нейротехнологии служат и обществу: для распознавания человеческих лиц, букв, сигналов радаров, отпечатков пальцев и т.д. С помощью нейрокомпьютеров составляются прогнозы погоды, курсы акций, решаются различные стратегические задачи. На основе нейронных сетей построены экспертные системы, широко используемые в медицине и геологии.
Вопросы для самоконтроля к главе 1
1. Перечислите основные типы архитектур универсальных микропроцессоров и характерные области их применения.
2. Укажите основных представителей микропроцессоров с архитектурой х86.
3. Что такое ММХ расширение системы команд?
4. В чем смысл введения отдельных шин для работы процессора с кэш памятью и основной памятью? Предложите свои варианты решения этой проблемы.
5. Перечислите составляющие технологии энергосбережения.
6. Как в рамках одной архитектуры сочетаются концепции RISC и CISC процессоров?
7. Особенности RISC процессоров.
8. Сопоставьте МП различных семейств по основным структурным и функциональным характеристикам: реализация устройства выборки команд, управление ветвлениями, работа с кэш-памятью, диспетчеризация и исполнение команд.
9. Сопоставьте подходы различных производителей к организации кэш-памяти микропроцессоров. Укажите тенденции развития. Проведите их анализ и предложите свои варианты.
10. Назовите число возможных одновременно выполняемых операций в разных микропроцессорах. Что препятствует увеличению этого числа и как решить эту проблему? На что влияет увеличение одновременно выполняемых операций?
11. Сравните механизмы реализации предсказания переходов в разных микропроцессорах. Назовите превалирующие тенденции их развития. Ваше мнение по этому вопросу.
12. Сопоставьте между собой методы диспетчеризации и выполнения команд в разных микропроцессорах и предложите свой подход к решению этой задачи.
13. Назовите основные архитектурные и структурные особенности устройств транспьютерного семейства.
14. Какие свойства позволяют рассматривать транспьютер в качестве элементной базы мультипроцессорных систем?
15. Отличительные особенности нейропроцессоров.
16. Способы повышения производительности нейропроцессоров.
17. Преимушества и недостатки нейропроцессоров Области их применения.
18. Медийные процессоры и их отличительные особенности.