СОВРЕМЕННАЯ ЭЛЕКТРОНИКА №9/2016

СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ 20 WWW.SOEL.RU СОВРЕМЕННАЯ ЭЛЕКТРОНИКА ◆ № 9 2016 Внедрение новых технологий микроэлектроники в разработки нейрокомпьютеров В статье описываются основные задачи, возникающие при развитии и внедрении новых технологий микроэлектроники в разработки перспективных нейрокомпьютеров, и предлагается методология их решения. Александр Галушкин (Москва) В ВЕДЕНИЕ Нейросетевые технологии, разви- ваемые с 1940-х гг., в настоящее вре- мя получили активное развитие. Это связано с ростом сложности решае- мых задач, что в свою очередь тре- бует отказа от классической фон Неймановской архитектуры вычис- лительных систем и перехода к рас- пределённым, в том числе, нейросе- тевым архитектурам. Решение сложных задач в нейро- сетевом логическом базисе нужда- ется в аппаратной поддержке, кото- рая в настоящее время реализуется на графических процессорах, ПЛИС и, во многих случаях, на цифровых, ана- логово-цифровых и аналоговых ИС. В настоящее время известные ограни- чения цифровых технологий и разви- тие нанотехнологий делают возмож- ным возврат к аналоговой обработке в рамках высокопараллельных нейро- сетевых алгоритмов и вычислительных структур. В течение многих лет кроме стан- дартной КМОП-технологии для раз- работки и изготовления нейрочипов имели место активные попытки при- менения и других технологий: ● мемристорной в сочетании с КМОП- технологией; ● оптической; ● квантовой; ● молекулярной; ● технологии вакуумных схем и др. Каждая технология накладывала существенные ограничения на струк- туру аппаратно-реализуемого фрагмен- та нейронной сети и, как следствие, на алгоритмы настройки коэффициен- тов и нейросетевые алгоритмы реше- ния задач. Известны российские разра- ботки аналогово-цифровых нейроком- пьютеров 1960–1970 гг., когда весовые коэффициенты реализовывались на потенциометрах, а сумматоры с нели- нейным преобразованием – на опера- ционных усилителях в составе анало- говых ЭВМ типа МН7 и МН14. Появление мемристоров позволяет разработать аналоговые нейрочипы с высоким быстродействием. В насто- ящее время не существует единой кон- цепции создания нейрочипов с исполь- зованием мемристоров. Например, ком- пания Hewlett Packard пошла по пути совмещения КМОП-технологии с мем- ристорными матрицами, а Intel исполь- зует совмещение матрицы мемристо- ров со спиновыми вентилями. Много- образие подходов к конструированию нейрочипов нового поколения свиде- тельствует о большом потенциале мем- ристорных элементов. Принципиальным отличием новых СБИС с мемристорами должна стать частотная модуляция сигнала. Такой подход не только позволит снизить энергопотребление, но и существен- но увеличить срок службы и повысить надёжность элементов. Данная статья посвящена методоло- гии создания нейрокомпьютеров с при- менением мемристоров, количество которых в СБИС может быть достаточ- но велико, что, в свою очередь, приве- дёт к специализации структуры фраг- мента аппаратно реализуемой нейрон- ной сети. В дополнительных материалах к ста- тье (см. на www.soel.ru) представлен перечень работ, необходимых для внед- рения новой технологии микроэлек- троники (на примере мемристорной) в перспективные нейрокомпьютеры. К ЛАССИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ Поводом для использования новых технологий микроэлектроники в высо- копроизводительных нейрокомпью- терах является актуальная задача или группа задач, которые можно разделить на два класса: формализуемые и нефор- мализуемые. Для формализуемых задач совмест- но с разработкой стандартного алго- ритма и его программированием на современной персональной ЭВМ оце- нивается время решения задачи. Если оно удовлетворяет заказчика (или заказчиков), то потребности во вне- дрении новой технологии микро- электроники не возникает. Если вре- мя решения задачи не удовлетворя- ет заказчика, то у разработчика есть два пути: 1. Переход к разработке и программи- рованию алгоритма для кластерной суперЭВМ. 2. Разработка нейросетевого алгорит- ма решения задачи. На первом пути анализируются сто- имость, габариты, энергопотребление и время решения задачи на кластерной суперЭВМ для различного числа узлов. Если эти характеристики удовлетворя- ют заказчика, то на этом работа завер- шается. Если не удовлетворяют, то необходимо разработать и запрограм- мировать алгоритм решения задачи на суперЭВМ с графическими процессо- рами. В этом случае, как и в предыду- щем, необходимо провести анализ стоимости, габаритов, энергопотре- бления и времени решения задачи на суперЭВМ с графическими процессо- рами. Если требования не выполняют- ся, необходимо произвести програм- мирование и реализацию классиче- ских алгоритмов решения задачи на базе ПЛИС. Реализации алгоритмов решения задачи, удовлетворяющие требовани- ям заказчика, которые не требуют вне- дрения новых технологий микроэлек- троники: ● на ПЭВМ; ● на кластерной суперЭВМ; ● на суперЭВМ с графическими про- цессорами; ● на базе ПЛИС. К разработке нейросетевых алгорит- мов необходимо переходить, когда: ● время решения задачи на персональ- ной ЭВМ не удовлетворяет заказчика; ● стоимость, габариты, энергопотре-