Тема 12. Перспективні технології нейрокомп’ютерів. Оптичні нейрокомп'ютери. Нейрокомп'ютери на пластині.

Перспективні технології нейрокомп’юторів. Оптичні нейрокомп'ютори. Основна ідея. Підвищення продуктивності розрахунків. Вартість оптичної елементної бази. Переваги оптичних нейрокомп’юторів. Недоліки. Перспективи на майбутнє.Нейрокомп'ютори на пластині. Доцільність розробки нейрокоп'ютерних пластин. Перші спроби реалізації нейрокомп’юторівна пластині. Систоличнаасинхрона мережа процесорів з статичним розподілом пам'яті. Особливості, переваги, продуктивність.

Оптична технологія і нейрокомп'ютери      Проникнення оптичних методів в обчислювальну техніку ведеться за трьома основними напрямками. Перше засноване на використанні аналогових інтерференційних оптичних обчислень для вирішення окремих спеціальних завдань, пов'язаних з необхідністю швидкого виконання інтегральних перетворень. Другий напрямок пов'язаний з використанням оптичних з'єднань для передачі сигналів на різних щаблях ієрархії елементів обчислювальної техніки, тобто створення суто оптичних чи гібридних (оптоелектронних) з'єднань замість звичайних, менш надійних, електричних з'єднань. При цьому в конструкції комп'ютера з'являються нові елементи - оптоелектронні перетворювачі електричних сигналів в оптичні і назад. Але найбільш перспективним напрямком розвитку оптичних обчислювальних пристроїв є створення комп'ютера, що повністю складається з оптичних пристроїв обробки інформації.

Цей напрямок інтенсивно розвивають з початку 80-х років провідні наукові центри (MTI, Sandia Laboratories і ін) і основні компанії-виробники комп'ютерного обладнання (Intel, IBM, AMD).      Весь набір повністю оптичних логічних пристроїв для синтезу більш складних блоків оптичних комп'ютерів реалізується на основі пасивних нелінійних резонаторів-інтерферометрів. В залежності від початкових умов (початкового положення піка пропускання і початкової інтенсивності оптичного випромінювання) в пасивному нелінійному резонаторі, нелінійний процес завершується встановленням одного з двох стійких станів пропускання падаючого випромінювання. А з декількох нелінійних резонаторів можна зібрати будь-який, більш складний логічний елемент (тригер). До теперішнього часу вже створені і оптимізовані окремі складові оптичних комп'ютерів - оптичні процесори, комірки пам'яті), однак до повної збірки ще далеко. Основною проблемою, що стоїть перед вченими, є синхронізація роботи окремих елементів оптичного комп'ютера в єдиній системі, оскільки вже існуючі елементи характеризуються різними параметрами робочої хвилі світлового випромінювання (інтенсивність, довжина хвилі), і зменшення його розміру. Якщо для конструювання оптичного комп'ютера використовувати вже розроблені компоненти, то звичайний PC мав би розміри легкового автомобіля.

Однак застосування оптичного випромінювання в якості носія інформації має ряд потенційних переваг у порівнянні з електричними сигналами, а саме:  світлові потоки, на відміну від електричних, можуть перетинатися один з одним;  світлові потоки можуть бути локалізовані в поперечному напрямку до нанометрових розмірів і передаватися по вільному простору;  швидкість поширення світлового сигналу вище швидкості електричного;  взаємодія світлових потоків з нелінійними середовищами розподілено по всій середовищі, що дає нові ступені свободи (в порівнянні з електронними системами) в організації зв'язку та створенні паралельних архітектур.

Взагалі, створення більшої кількості паралельних архітектур, у порівнянні з напівпровідниковими комп'ютерами, є основною гідністю оптичних комп'ютерів, воно дозволяє подолати обмеження по швидкодії і паралельної обробки інформації, властиві сучасним ЕОМ. Розвиток оптичних технологій все одно буде продовжуватися, оскільки отримані результати важливі не тільки для створення оптичних комп'ютерів, але також і для оптичних комунікацій та мережі Internet.

Взагалі, Створення більшої кількості паралельних архітектур, у порівнянні з напівпровідніковімі комп'ютерами, є основною гідністю оптичних комп'ютерів, воно дозволяє подолати обмеження по швідкодії и паралельної ОБРОБКИ інформації, властіві сучасности ЕОМ. Розвиток оптичних технологій все одно буде продовжуватіся, оскількі Отримані результати важліві НЕ Тільки для Створення оптичних комп'ютерів, альо кож и для оптичних комунікацій та Мережі Internet.

Для оцінки продуктивності нейрообчислювачів використовуються наступні показники: CUPS (connections update per second) - число змінених значень ваг в секунду (оцінює швидкість навчання). CPS (connections per second) - число з'єднань (множень з накопиченням) в секунду (оцінює продуктивність). CPSPW = CPS / Nw, де Nw - число синапсів в нейроні. CPPS - число з'єднань прімітовов в секунду, CPPS = CPS * Bw * Bs, де Bw, Bs - розрядність вагів і синапсів. MMAC - мільйонів множень з накопиченням в секунду.

Нейросігнальний процесор NeuroMatrix NM6403 (фірма Модуль [9]

Основой NeuroMatrix NM6403 является процессорное ядро NeuroMatrixCore (NMC), которое представляет собой синтезабильную модель высокопроизводительного DSP процессора с архитектурой VLIM/SIMD (язык Verilog). Ядро состоит из двух базовых блоков: 32-битного RISC процессора и 64 битного векторного процессора, обеспечивающего выполнение векторных операций над данными переменной разрядности (патент РФ.N2131145). Имеются два идентичных программируемых интерфейса для работы с внешней памятью различного типа и два коммуникационных порта, аппаратно совместимых с портами ЦПС TMS320C4x, для возможности построения многопроцессорных систем.

VECTOR-співпроцесор змінна 1-64-розрядна довжина векторних операндів і результатів; формат даних - цілі числа, упаковані в 64-розрядні блоки, у формі слів змінної довжини від 1 до 64 розрядів кожне; підтримка векторно-матричних і матрично-матричних операцій; два типи функцій насичення на кристалі; три внутрішніх 32x64-розрядних RAM-блоку. продуктивність: скалярні операції: 50 MIPS; 200 MOPS для 32-розрядних даних; векторні операції: від 50 до 50.000 + MMAC (мільйонів множень з накопиченням в секунду); I / O інтерфейси з пам'яттю: пропускна здатність двох 64-розрядних інтерфейсів з пам'яттю - до 800 Мбайт / сек; I / O комунікаційні порти - до 20 Мбайт / сек кожний.

Технічні характеристики: число вентилів на кристалі - 100.000; розмір кристала - 10 мм * 10.5 мм при технології 0.7 мкм; споживана потужність - не більше 3 Вт; пікова продуктивність для байтних операндів - 720 MCPS (мільйонів з'єднань або множень з накопиченням в сек.) при тактовій частоті 30 Мгц; при бінарних операціях - 8640 MCPS.

Тема 13. Молекулярні комп'ютери. Основа недискретного біокомп'ютора. Живлення біокомп'ютора. Особливості архітектури біомолекулярних пристроїв. Структурні особливості. Комірки активного середовища. Дифузійна довжина. Зв'язок комірок. Керування режимами активного середовища. Реакція типу Белоусова-Жаботинського. Динаміка середовищ типу Белоусова-Жаботинського. Середовища типу Белоусова-Жаботинського. Відгук середовища.

Основа недискретного біокомп´ютора – активне середовище, тобто біомолекулярна система, поведінка якої визначається нелінійними динамічними механізмами (рисунок 2.9).

Рисунок 2.9 Принципіальна схема недискретного біомолекулярного процесора.

Вводити інформацію в збуджене середовище можна, використовуючи зовнішні стимули (електромагнітне та світлове випромінювання, електричні або магнітні поля та інші), які переводять інформацію що вводиться з макрорівня, тобто послідовність символів чи зображень. Щоб ввести інформацію, необхідно виміряти просторове розподілення концентрацій компонентів системи, використовуючи, наприклад, локальні спектральні виміри.

Зміна стану середовища, тобто зміна її складу та (або) температури, керує роботою біокомп’ютора.

Живитися біокомп’ютор може субстратами процесу, що використовується, наприклад, біохімічної реакції. Продукти цього процесу повинні видалятися з збудженого середовища, що дозволить забезпечити безперебійну роботу пристрою.

Принциповою відмінністю такого біокомп’ютора є недискретний характер збереження та переробки інформації. Данні, що вводяться в біокомп’ютор перетворюються в безперервний просторовий розподіл концентрацій компонентів системи і не переводяться в цифрову форму для подальшої обробки. Цим біокомп’ютер схожий з розповсюдженими раніш та використовуваними до цих пір аналоговими пристроями.

В ідмітимо особливості архітектури біомолекулярних пристроїв, що засновані на нелінійних динамічних механізмах обробки інформації. Будемо при цьому виходити з простої по своїй структурі однорідній квазиплоскої реалізації вирішального середовища – тонкого шару реагенту, в якому протікають нелінійні процеси (рисунок 2.10).

Рисунок 2.10 Схемотехнічне представлення нейромережної архітектури активного середовища. Кінетичні рівняння відповідають точковій кінетиці (верх) та реакційно-дифузійному середовищу (низ).

В цьому випадку можна відмітити ряд структурних особливостей, що визначають інформаційні можливості активного середовища:

1. Комірки активного середовища, що по своїм розмірам порівняно з дифузійною довжиною можуть розглядатися як елементарні процесори, відгуки яких на керуючий сигнал визначаються точковою нелінійною кінетикою. Якщо розглядати ці комірки як незалежні, ці відгуки зводяться до трігерного та оселяторного режиму.

Дифузійна довжина визначається як l_D = (DT)^1/2, де D – середній коефіцієнт дифузії компонентів середовища; T – характерестичний час процесів, що проходять в середовищі, с.

2. Зв’язок комірок проходить за рахунок дифузії. Це приводить до суттєвого ускладнення динаміки середовища та появи складних режимів її функціонування.

3. Керування режимами активного середовища здійснюється зміною її складу та температури. Один з найбільш дієвих варіантів керування застосований до середовищ, що має з світлочутливі компоненти. В цьому випадку склад серидовища і його температура можуть змінюватися (в тому числі і локально, в довільній її точці) світловою дією. Ступінь зміни легко контролюється експозицією випромінювання.

4. Взагалі кажучи, дифузійний зв’язок комірок розповсюджується на всі комірки середовища. Але при цьому їх взаємодія відбувається з часовою затримкою, що пропорційна відстані між комірками, а його сила зменшується пропорційно цій відстані.

5. В росповсюдженій моделі не приймається до уваги те, що активні середовища є не дискретними, а неперервними розподілами системи. Більш точна модель повинна бути інваріантною до нескінченно малих здвигів вздовж поверхні середовища.

Таким чином, розглянутий варіант біомолекулярного пристрою являє собою реалізацію нейроної мережі локальними латеральними зв’язкими. Більш точний аналіз показує, що ці системи еквівалентні по своїм інформаційним можливостям нейроним мережам з зворотніми зв’язками між елементарними процесорами, що характеризуються збудженням в центрі рецептивного поля та подавленням збудження на його переферії.

В останні роки була виконана спроба оцінити практичну здійсненість концепції недискретного біомолекулярного комп’ютора. Найбільш ефективний шлях зробити це – виконати експерементальне моделювання інформаційно-логічних можливостей нелінійних динамічних середовищ. Виявляється, що в якості модельного об’єкта, що дозволяє оцінити експлуатаційні характеристики активних середовищ, можна використовувати середовища, основані на хімічних реакціях типу Белоусова-Жаботинського. Їх динаміка близька динаміці відомих біомолекулярних і простих біологічних систем.

Реакція типу Белоусова-Жаботинського являє собою каталітичне окислення органічної речовини (зазвичай мадонової кислоти) броматом калія або яким-небудь іншим окислювачем. Механізм цього процесу визначається нелінійною кінетикою проміжних стадій процесу та дифузією продуктів реакції.

Динаміка середовищ типу Белоусова-Жаботинського достатньо складна для того, щоб середовище могло демонструвати різноманітну та складну поведінку. В той же час вона представляє собою стабільну систему. Робоча область температур і часових характеристик процесу зручні для вивчення серидовища доступними фізико-хімічними методами.

Середовища типу Белоусова-Жаботинського з світлочутливим каталізатором найбільш зручні для вивчення інформаційних процесів. В ході реакції каталізатор змінює електроний стан, коли система переходить з одного стійкого стану в інший. Внаслідок цього середовище змінює колір (з червоного на синій або навпаки). Тому легко візуалізувати процес і спостерігати його просторово-часову еволюцію.

Розглянемо основні результати експериментального моделювання інформаційно-логічних можливостей біомолекулярних середовищ.

Д ля моделювання використовувався найпростіший хімічний динамічний процесор, що являє собою плоский шар реагенту, що неперемішується типу Белоусова-Жаботинського з світлочутливим каталізатором. В якості інформаційно-логічних операцій були вибрані операції обробки зображень, які важливі з практичної точки зору і яким в той же час відповідає достатньо висока обчислювальна складність. Для вводу інформації в середовище, зображення що вивчається проектувалося на поверхню середовища. Результати перетворень зображення збудливим середовищем записувались відеокамерою. Більш детально схема обробки зображень показана на рисунку 2.11.

Рисунок 2.11 Апаратура для вивчення інформаційних характеристик збуджуваних нелінійних динамічних серидовищ.

Важливою властивістю збуджуваного середовища виявилося те, що вона запам’ятовує і достатньо довго зберігає введену інформацію. Після, вводу інформації в середовищі виникає періодичний процес, в ході якого багатократно повторюється типічна для поточного стану серидовища еволюція введеного зображення.

Кожний період цього процесу являє собою вигадливе переплетення трьох основних відгуків середовища на світлове збудження:

виділення контурів фрагментів введеного зображення;

чередування позитивного та негативного зображення введеної картини;

зникнення малих особливостей зображення.

Відгук середовища на світлове збудження визначають елементарні інформаційно-логічні операції, які можуть виконуватися середовищем. Ці операції виявляються збіжними з основними елементарними операціями людського зору і можуть бути розділені на дві групи:

1. Операція переносу уваги на загальні особливості зопраження в цілому. Вона включає в себе виділення загального виду зображення (рисунок 2.12,а), видалення малих особливостей зображення, включаючи фільтрацію шумів (рисунок 2.12,б), операції доповнення до цілого і, в частковості, відновлення зображень, підданих спотворенням (рисунок 2.12,в).

2. Операції переключення уваги на часткові особливості зображення. В неї входить виділення контура (рисунок 2.12,г), сегментація зображення, тобто розділення його на більш прості частини (рисунок 2.12,д), виділення “скелета” зображення, підсилення малих особливостей зображення (рисунок 2.12,е).

Кожний набор образів на рисунку являє собою вихідне зображення що вводиться (верх) та результат його перетворення збудженим середовищем (знизу).

В иконання будь-якої конкретної операції визначається заданням стану середовища, температури та характером зображення що вводиться.

Рисунок 2.12 Елементарні операції обробки зображення, що виконується збудливим середовищем.

Вище розглядалось моделювання інформаційно-логічних функцій дуже простих біомолекулярних середовищ, складність поведінки яких не дуже висока. Сьогодні відомі біомолекулярні та прості біологічні системи з набагато більш складною поведінкою, принципи організації яких можуть бути, покладені в основу розробки біо комп’юторів, які будуть володіти значно вищою ступінню “інтелекту”.

Тема 14.Нанонейрокомп'ютори. Основні базові елементи квантових інтегральних схем. Квантова точка. Квантовий диполь. Квантовий дріт. Квантовий транзистор. Швидкодія квантових елементів. Швидкодія схем з нейронів. Приклад структури розрахунку квантового нейрона та його елементів.

Единою технологією апаратної реалізації нейроних мереж, здатною в майбутньому прийти на зміну оптиці та оптоелектроніці є нанотехнологія, заснована на молекулярній збірці квантової елементної бази (квантових польових транзисторів, резонансно-тунельних діодів, одномірних квантових дротів, квантових точок тощо) за допомогою модернізованого скануючого тунельного мікроскопа (СТМ).

Нанотехнологія здатна забезпечити не тільки фізично граничну можливу ступінь інтеграції субмолекулярних квантових елементів (СМКЕ, розміри СМКЕ: l= 1...10 нм, а міжатомна відстань h= 0,3...0,5нм з фізично гранично можливою швидкодією f_такт=10...100 ТГц), але й так необхідну для апаратної реалізації нейроної мережі трьохмірну архітектуру.

Нанотехнологія збірки СМКЕ зо допомогою модернізованого СТМ не є інтегральною технологією. Субмолекулярні квантові елементи збираються зондом СТМ (v_такт=1 МГц) послідовно, один за одним, і зразу тестуються. Якщо виготовляємий СМКЕ “не вийшов”, його можна розібрати, зробити поновому протестувати. Таким чином можна забезпечити 100%-й вихід гідних виробів.

Наростивши на підкладинку один двомірний шар СМКЕ, апаратно реалізуючих двомірну матрицю входів або нейронів, можно його замаскувати і наростити другий двомірний шар СМКЕ апаратно реалізуючих двомірну матрицю нейронів. При вирощуванні маскуючого шару можна вбудувати в нього чотирьохмірну систему синопсів з ваговими коефіцієнтами. Одномірні квантові дроти надто тонкі (d= 1...3 нм), щоб заважати один одному в трьохмірній товщі маскуючого шару. Повторюючи описані вище операції, можна виростити трьохмірний пристрій, що апаратно реалізує багатошарову нейрону мережу, з двомірними матрицями входів та виходів.

Нанотехнологію безумовно можна назвати абсолютною, кінцевою технологією, яка зробить значний вплив на інші технології, а можливо й витіснить їх. Однак субмолекулярна квантова елементна база тільки-тільки створиться. Великим успіхом рахується створення примітивних СМКЕ, що мають здібність не деградувати на протязі перших трьох годин після створення. В лютому 1996 р. в Росії був створений квантовий польовий нанотранзистор, який би зберігав (без деградації) свої ВАХ по крайній мірі на протязі трьох тижнів.

Промислової технології виготовлення наносхем зараз ще неіснує, САПР для проектування наносхем також відсутнє. Від презинтації перших транзисторів до масового використання НВІС на їх основі пройшло приблизно 40 років. На основі викладеного можна припустити що нанотехнологія буде розвиватися значно швидше, чим розвивались напівпровідникова електроніка.

В нинішній час в Росії над реалізацією перспективних нейрокомп’юторів працюють декілька колективів.

Сучасні нанотехнологічні комплекси дозволяють створювати об’єкти з характерними розмірами в декілька нанометрів.

Основними базовими елементами квантових інтегральних схем служить квантова точка, квантовий диполь та квантовий дрот.

Квантова точка являє собою групу атомів, вбудованих в задню область базової матриці, і може бути створена в вигляді:

області з пониженнім рівнем потенційної енергії в квантово-розмірній плівки що, проводить, локальної дії на неї електричного поля між голкою СТМ і підкладинкою;

кластерів з провідного матеріалу в діелектрикі;

області перетину квантових дротів.

Квантова точка використовується для підвищення ефективності взаємодії електроних потоків що проходять через неї.

Квантовий диполь являє собою сполучення двох та більше квантових точок, що створені шляхом їх нанотехнологічної збірки на відстанях, що співрозмірні з довжиною хвилі електронів.

Квантовий диполь володіє властивістю переключення з одного в другий стійкий стан під дією зовнішніх електричних сигналів без розсічення енергії.

Квантовий дріт, який характеризується дискретним енергетичним спектром електронів та одномірною їх провідністю вздовж цього ланцюга, являє собою ланцюг атомів, утворених шляхом створення лінійної області з пониженим рівнем потенціальної енергії в квантово-розмірній плівці під дією електричного поля; осадження ланцюгу атомів (зв’язаних кластерів з провідного матеріалу).

Система з квантових дротів створює активну структуру – квантовий транзистор (рисунок 2.13), в якому наявність збиткового відємного заряду в одному з дротів обумовлює винекнення потенційного бар’єру в іншому і, як наслідок, призводить до відбиття від цього бар’єру електронів що розповсюджуються в дроті.

Р исунок 2.13 Схематичне зображення польового транзистора на основі атомного ланцюга: 1-діелектрична підкладинка; 2,4- квантові дроти витоку та стоку; 4-нанозатвір; 5-атомна (кластерний ланцюг)

Вирішення проблеми “тиранії міжз’єднань” може бути здійснено декількома шляхами. Одним з таких шляхів є, наприклад, створення системи з чотирьох квантових дротів, що розділені тунельно-прозорим для електронів відповідної пари дротів діелектричними зазорами (1-3, 2-4 на рисунку 2.14). Так як ймовірність тунелювання електронів через зазор експоненційно залежить від ширини ззору, то електронні потоки між дротами 1-2, 1-4, 2-3, 3-4 будуть практично відсутні. Крім того, зв’язок між елементами схеми та її частинами може здійснюватися не тільки шляхом направленого розповсюдження електронів в квантових дротах, але і на основі інших фізичних принципів – електростатичної та електромагнітної взаємодії. Це дозволяє успішно вирішити традиційні проблеми створення великої кількості зв’язків між елементами н ейросхеми.

Рисунок 2.14 Квантово-розмірна система міжз’єднань квантових дротів: 1-4- квантові дроти; 5- діелектричні барьєрні області (діафрагми електроних потоківJ₁,J₂)

Ш видкодія квантових елементів, що визначається часом прольоту та релаксації електронів не перевищує 10^-12 с. Габаритні розміри елементів складають 19...10² нм, що дозволяє досягнути густини їх інтеграції порядку 10¹⁵...10¹⁸ ел/см².

Рисунок 2.15 Модель кванового нейрона:

1 а-с- квантові дроти – входи нейрону; 2 а-с- входи керування ваговими коефіцієнтами; 3- квантова точка; 4- квантові диполі; 5 а-с- квантові дроти – виходи нейрона (Пунктирними лініями на рисунку позначені атомні ланцюги)

На основі квантових елементів створюються базові елементи нейрокомп’ютора – нейрони з кількістю керованих входів N ≥3, де N- кількість нейронів в схемі. Модель квантового нейрона, синтезованого на основі просторової комбінації квантових точок, квантових диполів та квантових дротів, представлена на рисунку 2.15. Різниця вагових коефіцієнтів задається просторовим розташуванням елементів, а також зміною зарядів на керуючих входах. Середній об’єм нейрона при цьому складає 10^-3 мкм³, що відкриває можливості розміщення 10¹² елементів в об’ємі, меншим 1 мм³ в вигляді нейроної мережі. В якості прикладу квантової нейроної мережі на рисунку 2.16 приведена схема нейрона з пам’яттю на основі квантового транзистора.

Р исунок 2.16 Схема нейрона з пам’яттю

Ш видкодія схем з нейронів, що визначається процесом зміни просторового розташування електронів та реакції по енергії, не перевищує 10^-12 с. При констроюванні елементівособлива увагаприділяється проблемі енергорозсіювання. Проблему енергорозсіювання пропонується переборювати за рахунок мінімальних втрат енергії в квантових дротах і в процесах перемиканя квантових диполів в логічні стани з однаковою енергією.

Рисунок 2.17 Структура розрахунку квантової нейромережі

Приклад структури розрахунку квантового нейрона та його елементів для визначення ефективності зв’язку динаміки процесу перемикання та розрахунку енергорозсіювання приведений на рисунку 2.17. Спочатку проводиться моделювання роботи ансамблю квантових нейронів. На основі розрахунків що проводяться визначаються вимоги до різних елементів. Далі здійснюється молекулярне моделювання квантоворозмірних структур на основі C, CN, W, BN. Результати моделювання дозволяють показати реальне розташування атомів в просторі і величини енергії зв’язку, розподілення енергетичного потенціалу. На основі вище вказаного розраховуються технологічні режими формування квантоворозмірних наноструктур атомної збірки на базі скануючого тунельного мікроскопу.

В підсумку відмітимо, що використання електроних систем керування вводу-виводу інформації в квантових нейрокомп’юторахна основі системи смужкових хвилеводів, ймовірно, забезпечить пропускання більше 10¹⁶ біт/с. Комп’ютор повинен розташовуватися на алмазоподібній підкладинці з високою теплопровідністю. Поверхність квантового нейрокомп’ютора повинна закриватися алмазоподібною плівкою, що забезпечує електроізоляцію та ефективну тепловіддачу. Розвиток техніки СТМ дозволить створювати квантові схеми на площі порядку 1 см², що відкриває можливість достатньо ефективного тепловідводу при великій інтеграції нейронів. Крім того, подібні конструкції з розвиненою площиною відкривають можливість вводу-виводу випромінення в оптичному діапазоні на основі прийомі та генерації випромінення в квантоворозмірних метало-діелектричних структурах.