Современная электроника №1/2023

СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ 34 WWW.SOEL.RU СОВРЕМЕННАЯ ЭЛЕКТРОНИКА • № 1 / 2023 ● кодирование информации – ступен - чатое состояние спайка , до 32 бит на импульс ; ● внешние интерфейсы – стандартные протоколы SPI и AER, GPIO, Ethernet 1000BASE-KX, 2500BASE-KX. Готово базовое устройство для демонстрации возможностей Loihi 2. Оно называется Oheo Gulch и пред - ставляет собой плату с одним чипом Loihi 2, а также FPGA Intel Arria 10, предоставляющим интерфейс и уда - лённый доступ через Ethernet к ней - роморфному чипу ( рис . 10). Российская компания « Мотив НТ » разрабатывает собственный нейро - морфный процессор « Алтай ». Нейроморфный чип « Алтай » Энергоэффективный нейропроцес - сор для интеллектуальных устройств « Алтай » – « вычислительное » устрой - ство , функционирующее на принци - пах , схожих с биологическими нейрон - ными системами . Ключевые преимущества : ● высокая эффективность по энерго - потреблению , производительности и размерам ; ● возможность решения неформализу - емых и плохо формализуемых задач ; ● высокая масштабируемость , огра - ниченная только требованиями по энергопотреблению и массогабарит - ным параметрам ; ● отказоустойчивая архитектура ; ● отечественный . Основные модели применения : ● обработка большого потока раз - нородных сигналов с целью об - наружения аномалий в системах киберфизической безопасности и системах мониторинга физических объектов ; ● обработка видео - и аудиоизображений ; ● интегрирование и обработка сенсор - ной информации от различных дат - чиков и сенсоров в робототехнике ; ● обработка физиологических сигналов . Низкое энергопотребление , малый размер и высокая производительность позволяют применять нейрочип « Алтай » в оченьшироком спектре интеллектуаль - ных устройств ( рис . 11–13). Ключевые архитектурные решения чипа « Алтай »: ● полная цифровая реализация на со - временной монолитной кремниевой технологии ; ● универсальная , но простая в реали - зации на кристалле цифровая мо - дель нейрона ; ● параметры функционирования ней - ронов и структура сети формируют - ся вне кристалла ; ● многоядерная архитектура ; нейро - чип представляет собой масштаби - руемую сеть нейроядер ; ● нейрочип проектируется по модели GALS. Ядра являются синхронными схемами , каждое из которых функци - онирует в своём домене синхрони - зации . Все коммуникативные блоки нейрочипа являются асинхронными . Возможности , предоставляемые НП « Алтай »: ● исполнение произвольных импульс - ных нейронных сетей ; ● неограниченная масштабируемость сети ; ● обучение в процессе работы устрой - ства ; ● низкое энергопотребление по срав - нению с классическими вычисли - тельными устройствами ; ● высокая производительность – обра - ботка до 2000 кадров в секунду в за - дачах технического зрения ; ● компактный и недорогой чип . Изготовлен модуль нейроморф - ного акселератора с 8 прототипами нейроморфного процессора « Алтай » ( рис . 14). Недостатки современных полупро - водниковых нейрочипов для нейро - процессоров : ● кристаллы изготовлены с применени - ем кремниевой 2D- технологии с пла - нарными электрическими связями ; ● кристаллы устанавливаются на плату и ограничены по масштабированию электрическими связями ; ● кристаллы изготовлены на нанораз - мерной , не существующей в России технологической базе . Фотоника для ИИ и нейроморфные фотонные системы Созданные на сегодняшний день нейронные сети и нейроморфные про - цессоры весьма приближённо « копи - руют » работу биологических мозгов Рис . 9. Архитектура чипа Intel Loihi 2 Рис . 10. Базовое устройство для демонстрации возможностей Loihi 2 – Oheo Gulch Параллельный ввод - вывод Параллельный ввод - вывод Параллельный ввод - вывод Параллельный ввод - вывод Параллельный ввод - вывод Параллельный ввод - вывод Параллельные внечиповые интерфейсы • Настраиваемыесвязимеждучипамидля 3D- масштабирования • Поддержка стандартных синхронных протоколов Нейроморфное ядро • Программируемая модель нейрона • Программируемое обучение • Синаптическая память до 128 КБ • До 8192 нейронов • Асинхронный дизайн Микропроцессорные ядра • Эффективная коммуникация на основе спайков • Микропроцессорные ядра • Конфигурация сети Ткань NoC с низкими накладными расходами • 8×16- ядерная 2D- сетка • Масштабируемость до 1000 ядер • Порядок измерения перенаправлен • Два физических материала • Ускорение для подтверждения связи между ядрами Нейроморфная сетка