Научная статья на тему 'Исследование возможностей реализации базовых нейроноподобных модулей на микросхемах цифровой обработки сигналов'

Исследование возможностей реализации базовых нейроноподобных модулей на микросхемах цифровой обработки сигналов Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
128
46
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Исследование возможностей реализации базовых нейроноподобных модулей на микросхемах цифровой обработки сигналов»

Секция вычислительной техники

УДК 007.57:681

В.Ф. Гузик, Ю.В. Чериухии, М.А. Кизогло

ИССЛЕДОВАНИЕ ВОЗМОЖНОСТЕЙ РЕАЛИЗАЦИИ БАЗОВЫХ НЕЙРОНОПОДОБНЫХ МОДУЛЕЙ НА МИКРОСХЕМАХ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ

В связи с возрастающей необходимостью решения таких сложных задач, как моделирование глобальных процессов в экологических и социальных системах, распознавание изображений, адаптация, самообучение и т.д. широкое развитие получил нейрокомпьютерный подход.

Суть его состоит в разработке параллельных структур, обладающих способностью воспринимать и обрабатывать большие объемы информации с высокой эффективностью, однородностью технической реализации и тл.

В качестве элемента таких структур используется специальный вычислитель-нейропроцессор, реализующий математическую модель нейрона [1]. Совокупность параллельно работающих нейропроцессоров образует нейроноподобную сеть (НС), а вместе с системой управления -нейрокомпьютер.

Поскольку многочисленные алгоритмы работы нейрона различаются по степени сложности, а эффективность функционирования нейропроцессора зависит от конкретной задачи, был разработан и реализован в виде большой интегральной схемы (БИС) базовый нейроноподобный модуль (БНМ), выполняющий некоторый минимальный набор операций [1, 2].

Однако ввиду того, что специализированные БИС БНМ, построенные на базовых матричных кристаллах БМК-3000, серийно пока не производятся, в данной работе исследуется возможность построения БНМ на выпускаемых промышленностью интегральных микросхемах (ИМС) цифровой обработки сигналов (ЦОС) в целях оценки применимости таких ИМС при реализации нейроноподобных структур.

Выбор ИМС ЦОС обусловлен, прежде всего, конвейерным способом обработки информации, что существенным образом влияет на быстродействие такой высокопараллельной структуры, как НС, а также их невысокой стоимостью. Обобщенный разностный алгоритм БНМ можно представить в следующем виде:

1^1- \^(М) + Д\¥д;

N М

2) М + I Рк^;

]-1 к-1

3) У1Д= К[У^]; _____ _____ (1)

4) г(1+1^ = тах{0, У^}, У^ < Ушах;

5) 2(1+1) = sign[ViДt],

Секция вычислительной техники

где Wji, Wj(i-l) - n-разрядные значения синаптических весов в момента дискретного времени tj,

Д - дискретное приращение;

AWjj - n-разрядное приращение синаптического веса j-ro входа;

V|At — 2п-разрядный выход пространственного сумматора в момент времени ti;

Xj(j_l)At - n-разрядные приращения входных воздействий, поступающие на синаптические входы БНМ в моменты времени t(i—1);

At - квант дискретного времени, такой, что ti = t(i_l)+ At;

PkiAt — входы расширения пространственного сумматора (ПС), связанные с выходами ViAt других БНМ;

VjAt - квантованный (n-разрядный) выход ViAt;

К - функция квантования;

Z(i+l)At, Z(i+l) - n-разрядные нелинейные выходы БНМ;

max, sign — функции нелинейности, соответственно, линейная с ограничением и пороговая.

Рассмотрим возможности реализации БНМ (1) на конвейерных ИМС ЦОС серии К1815 [3].

Операционный блок БНМ можно построить, используя микросхемы двух типов: микропроцессор поразрядной обработки (МПО) К1815ВФЗ, который комбинационно обрабатывает последовательные коды данных, начиная со старших разрядов, представленные в избыточной знакоразрядной системе счисления; а также ортогональную регистровую память (ОРП) К1815ИР1, которая является матрицей для хранения 64 двоичных разрядов. Тактовая частота работы этой серии равна 8 мГц.

Требуемый набор операций МПО для реализации алгоритма БНМ имеет следующий вид:

1) А_ = (А + B)G;

2) А_ = (А - B)G;

3) А_ = тах{А, В}; (3)

4) В_ = (С + D)G;

5) В_ = (С - D)G,

где А, В, С, D, G - входы МПО, А_, В_ - выходы МПО; шах — максимальное значение.

С учетом максимальной загруженности оборудования на трех МПО можно реализовать алгоритм (1) при N=2, М=1 и отсутствии соотношения (5).

Максимальная разрядность данных, обрабатываемых МПО, равна 18, следовательно, ОБ БНМ можно реализовать на трех микросхемах К1815ВФЗ и трех микросхемах ОРП при разрядности данных R не больше восьми. Если 7<R<17, необходимо иметь пять корпусов К1815ИР1.

Время обработки алгоритма такого БНМ с масштабированием результата при условии получения на выходе ОБ параллельного кода равно:

Т = (16 + R) / f, (4)

где R — разрядность данных; £ — тактовая частота работы ОБ БНМ. Тогда при f=8 мГц и R=8 имеем Т=3мкс, а при R=16 Т=4 мкс.

Соотношение для оценки временных затрат при получении на выходе ОБ последовательного кода данных (при работе БНМ в составе нейропроцессора или нейропроцессорной сети) имеет вид

Т = 16 / {= 2 мкс, (5)

где Т - временной интервал от момента подачи на входы ОБ старших разрядов данных до получения их на выходе.

В качестве другой элементной базы рассмотрим микросхемы серии 4.К601ВЖЗ, ориентированные на цифровую обработку сигналов в высокопроизводительных мультипроцессорных системах. В состав серии входят МПО 4.К601ВЖЗ-0034 и ОРП 4.К601ВЖЗ-0032.

В отличие от серии К1815 данная серия обладает более высоким быстродействием (Ю мГц), меньшей потребляемой мощностью (в 5 раз), программируемой архитектурой; ОРП содержит в одном корпусе две матрицы по 64 разряда, что позволяет хранить 128 разрядов данных.

Из возможного набора операций МПО для реализации ОБ БНМ могут использоваться те же операции, что и МПО К1815ВФЗ (3).

Тогда на трех корпусах МПО и трех корпусах ОРП можно реализовать алгоритм (1) БНМ при К=М=2 и разрядности данных й<17.

Результат масштабируется программно. При переполнении производится ограничение результата по уровню 1.0. Время обсчета алгоритма БНМ имеет вид

Т = (38 + Я) / Г.

Тогда получаем: при К=8 Т=4.6 мкс, а при 11=16 Т=5.4 мкс. Для оценки времени распространения сигнала Ь момента подачи на вход первого разряда последовательного кода данных и до получения его на выходе используем соотношение

Т = 38 / Г = 3.8 мкс.

Более подробно результаты проведенных исследований описаны в работе [4]. Таким образом, на основании изложенного можно сделать вывод о возможности реализации модели БНМ на серийно выпускаемых конвейерных микросхемах и об их эффективном, с точки зрения временных затрат, применении, несмотря на высокие аппаратные затраты. Быстродействие таких БНМ оказывается выше, чем у модуля, реализованного на кристалле БМК-3000; кроме того, разрядность обрабатываемых данных увеличивается в два раза.

ЛИТЕРАТУРА

1. Чернухин Ю.В. Нейропроцессоры: Учебное пособие. Таганрог: ТРТУ, 1994. 175 а

2. Разработка, создание и исследование элементной базы параллельных цифровых нейрокомпьютеров: Отчет по НИР / НИИ МВС при ТРТУ; Руководитель темы Ю. В. Чернухин. Инв. N 02.9.10013007. Таганрог: ТРТИ, 1990. 163 с.

3. Белоус А.И., Подрубный О.В., Журба В.М. Микропроцессорный комплект БИС серии К1815 для цифровой обработки сигналов: Справочник / Под ред. А.И. Сухорукова. М.: Радио и связь, 1992. 150 с.

4. Разработка алгоритмических основ и исследование архитектурных решений нейросупертранспьютерной элементной базы для параллельных цифровых нейрокомпьютеров: Отчет по НИР (промежуточный) / НИИ МВС при ТРТУ; Руководитель темы Ю.В. Чернухин. Инв. N 02.9.40002095. Таганрог: ТРТУ, 1993. 172 с.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.