Давайте рассмотрим архитектуру системы.

Примечателен сам подход к проектированию вычислительной машины. Предлагаемое устройство состоит из регулярной матрицы из 50 чипов. Каждый чип имеет 20 микропроцессоров ARM968, причём 19 из них выделены непосредственно на моделирование нейронов, а оставшийся контролирует работу чипа и ведёт лог активности.

Системная диаграмма.

Каждый такой чип является завершённой подсистемой со своим маршрутизатором, внутренней синхронной динамической ОЗУ с режимом прямого доступа (32 Кбайта для хранения команд и 64 Кбайта для хранения данных) и своей собственной системой передачи сообщений с пропускной способностью в 8 Гбит в секунду. К тому же каждый чип имеет 1 Гбайт внешней памяти для хранения топологии сети. По утверждению разработчиков, соотношение центрального процессора, внутренней памяти и средств передачи данных позволяют моделировать до 1 000 нейронов в каждом микропроцессоре в реальном времени.

Отличительной особенностью данной системы является полное отсутствие синхронизации. Каждый нейрон, при достижении определённого внутреннего состояния, шлёт сигнал постсинаптическому нейрону, который соответственно отправляет или не отправляет (в зависимости от своего внутреннего состояния) новый сигнал последующему нейрону.

Достойна внимания возможность переконфигурации нейронной сети во время рабочего цикла. Таким образом это позволяет изолировать неисправные узлы, а также создавая возможность формирования новых связей между нейронами и вероятно даже позволяя появляться, по мере необходимости, новым нейронам.

До непосредственного начала самой симуляции конфигурационный файл загружается в систему, определяя расположение нейронов и начальные данные сети. Такой способ загрузки данных требует наличие простейшей операционной системы на каждом чипе. В рабочем состоянии машине необходима постоянная подача информации на входе, а результат подаётся на выходное устройство.

Тестовый чип.

Возникает необходимость в системе мониторинга за происходящими процессами внутри самой машины для поддержки, исправления ошибок и ручной реконфигурации системы. Для этой цели предусмотрена возможность ручной остановки машины с сохранением текущего состояния сети и после (по мере необходимости) соответствующих изменений загрузки уже новых конфигураций.

Чипы, которые имитируют работу головного мозга, опережают обычные микросхемы в плане качества и скорости выполнения важнейших функций компьютера. Пытаясь создать устройство, имитирующее работу головного мозга, ученые обычно стремятся создать программное обеспечение, которое ведет себя как группа нейронов.

Нейросетевое программное обеспечение.

Программное обеспечение, основанное на нейронной технологии, широко представлено на рынке. Есть все - от небольших бесплатных программок, работающих из командной строки, до промышленных нейросетевых комплексов масштаба предприятия. Условно бесплатные и бесплатные продукты, как правило, создаются студентами и аспирантами, изучающими данную проблему. В основном они предназначены для решения одной определенной задачи (например, обработки сигналов) и имеют примитивный интерфейс. Существуют также профессиональные продукты для моделирования на персональных компьютерах сложных нейронных сетей. Как правило, они поддерживают нейроускорители. Эти программные продукты отличают также наличие подробной документации и мощный графический интерфейс. Единственный недостаток - заоблачная цена. Другой вид нейросетевого программного обеспечения ориентирован на решение задач корпоративного уровня и оптимизирован под выполнение конкретных задач. Например, прогнозирование рыночных показателей, анализ степени благонадежности клиента и другие.