Нейрокомпьютеры

Нейрокомпьютерами называют ВС, построенные на принципах параллельной обработки информации в распределенных нейронных сетях, моделирующих работу человеческого мозга. И хотя о ней известно не так много, существует множество моделей, имитирующих внешние проявления этой работы.

Базовым элементом нейронной сети служит линейный пороговый элемент (ЛПЭ), называемый искусственным нейроном. Сигнал на выходе ЛПЭ определяется соотношением

y = f(w_i x_i),

где x_i– входные сигналы, каждому из которых соответствует определенное значение весового коэффициентаw_i. Функцияfносит название пороговой.

Множество ЛПЭ группируются в линейные матрицы, называемые уровнями или слоями, которые в свою очередь группируются в сети. Информация в сети может передаваться в направлении от предыдущего уровня к последующему (такая сеть называется сетью с прямыми связями) и в обоих направлениях (сеть с обратными связями).

Нейронные сети способны запоминать образцы и взаимосвязи между данными без программирования: они «обучаются» путем ввода объектов и сравнивают входные образцы с хранящимися в их памяти. Такая сеть анализирует и классифицирует хранящиеся образцы в сравнении с входными, формирует новые весовые коэффициенты и, таким образом, обеспечивает самообучение.

Нейронные сети или нейрокомпьютеры обычно реализуют в виде программных моделей, а для сокращения длительности выполнения этих программ применяют специализированные сопроцессоры.

9.6 Проблемно-ориентированные системы

К числу специализированных и проблемно-ориентированных принято относить системы, предназначенные для работы в самых разных сложных условиях, высокая производительность в которых достигается при решении только определенных задач. Специализированные системы часто выполняют встроенными; они предназначены для решения узкого класса специфических задач и, как правило, не могут использоваться для других целей без переделок. Проблемно-ориентированные системы способны выполнять задачи более широкого класса; они могут строиться на базе RISC-процессоров и персональных компьютеров, а их ориентация определяется специфическими программами.

Примерами специализированных систем могут стать бортовые вычислительные машины, применяемые в автомобилестроении и авиации для решения задач навигации, управления различными радиолокационными устройствами, контроля бортовых систем, автоматического управления движением и т.п. Такие системы обычно работают в режиме реального масштаба времени, обладают высокой надежностью и содержат множество специализированных периферийных устройств. Эти системы должны многократно выполнять одни и те же программы. Чаще всего исходная информация для них бывает представлена в аналоговом виде; ее нужно преобразовать в цифровую форму, а после обработки – вновь преобразовать к аналоговому виду.

Вторым примером может служить система обработки графической информации при машинном проектировании, моделировании, в компьютерной мультипликации, на телевидение. Системы обработки графической информации строятся как проблемно-ориентированные. Такая система должна формировать произвольные двумерные и трехмерные цветные изображения, выполнять операции масштабирования, переноса, формирования проекций, исключения невидимых фрагментов, осуществлять раскраску и выделение отдельных фрагментов.

Наконец, третьим примером могут стать системы для работы с базами данных (БД), призванные ускорить выполнение некоторых функций по управлению БД и повысить производительность ВС при решении информационно-логических задач и задач искусственного интеллекта. Эти системы могут быть как специализированными, так и проблемно-ориентированными.

Рассмотрим подробнее структуру сигнальных процессорови пример построения анализатора спектра на базе двух таких процессоров. Сигнальные процессоры, т.е. процессоры, предназначенные для обработки аналоговых сигналов, выпускаются в виде БИС и могут содержать в себе аналого-цифровые и цифро-аналоговые преобразователи (АЦП и ЦАП). Так, простейший микропроцессор К1813 для обработки сигналов, структура которого изображена на рисунке 9.х, содержит цифровую и аналоговую части. В цифровую часть входят: ПЗУ программ на 192 слова длиной в 24 разряда, двухпортовое статическое ОЗУ на 40 слов длиной в 25 разрядов, память констант на 16 слов и специальный регистр СР, используемый для преобразования входных напряжений, и операционное устройство. Операционное устройство содержит 25-разрядное АЛУ и масштабирующее устройство МУ. Кроме того, цифровая часть содержит устройство управления и синхронизации УСИ с обычным для компьютеров счетчиком команд и тактовым генератором.

В аналоговую часть этой БИС входят ЦАП, компаратор К, а также два мультиплексора: входных (М_Вх) и выходных (М_Вых) сигналов со схемами выборки-хранения. Схема цифрового обмена (ЦСО) переводит работу аналоговых входов в режим последовательного ввода.

Рисунок 9.х Структура аналогового процессора К1813

Система команд отражает специфику данного процессора, ориентированного на обработку аналоговых сигналов. Формат команды имеет длину 24 бита и разбит на 5 полей:

КОпАЛУ[3],АдрА[6],АдрВ[6],Сдвиг[4],АнК[5]

Поле кода аналоговой операции АнК предназначено для управления аналоговой частью, а остальные четыре поля – цифровой. Масштабирующее устройство позволяет быстро за счет сдвига производить умножение цифровой информации на константу. Число операций невелико: 8 арифметико-логических, 2 команды перехода и возврата, а также 5 команд условной арифметико-логической обработки. Условные команды в поле АнК содержат номер бита регистра СР, значение которого определяет условие выполнения цифровой команды.

В более сложной БИС процессора TMS320 аналоговых элементов нет. Преобразователи сигналов подключаются к этой БИС в качестве внешних устройств. В дополнение к внутренней памяти программ можно подключать дополнительную внешнюю память. Операционная часть содержит 32-битное АЛУ с аккумулятором, сдвиговые регистры, матричный умножитель 16х16, а также внутреннюю память данных емкостью 144х16.

На базе такого процессора можно строить мультипроцессорные системы, в качестве примера которых приведем двухпроцессорный анализатор спектра, рисунок 9.х. Каждый процессор использует внешнюю память программ.

Рисунок 9.х Двухпроцессорный анализатор спектра

Примером специальной ВС для обработки графических изображений может служить система «Титан», в состав которой входят четыре векторных процессора и дополнительные графические средства, рисунок 9.х. Векторный процессор использует принцип конвейерной обработки и наделен большим регистровым файлом, объединенным с целочисленным процессором и процессором обработки элементов изображения. Собственно операции с дисплейным файлом осуществляются целочисленным процессором. Одна часть разделенной шины служит для загрузки векторного процессора, а вторая – для обмена данными между целочисленным процессором, векторным процессором, памятью, графической подсистемой и портами ввода-вывода. Процессоры обладают кэш-памятью объемом 16 Кбайт.

Рисунок 9.х. Мультипроцессорная ВС «Титан»

Эта специализированная ВС позволяет строить трехмерные изображения со скоростью до 600 тысяч векторов/c.

Наконец рассмотрим некоторые особенности машин баз данных (МБД). Машина баз данных – это аппаратные средства, предназначенные для ускорения работы ВС с базами данных. В них реализованы многие рассмотренные выше архитектурные и структурные принципы параллельной обработки информации. Такие системы должны сохранять данные во внешней памяти в течение длительного времени, поэтому помимо средств ускорения доступа к этим данным должны быть предусмотрены меры, обеспечивающие нормальную работу ВС при сбоях или отказах дисковых накопителей. Такие меры рассмотрены в последней главе.

Любое обращение к базе данных (БД) – это обращение к внешней памяти, требующее значительного времени. Поэтому вначале МБД представляли собой специализированные аппаратные средства, предназначенные для повышения производительности ВС при решении информационно-логических задач и уменьшения времени реакции системы при запросах к БД. Впоследствии на МБД стали возлагать и другие функции: управление запросами, распределение данных, выполнение реляционных отношений и т.п.

МБД принято характеризовать числом рабочих мест и затратами времени на обработку запросов к БД. Обычно МБД предназначаются для большого числа рабочих мест, а затраты времени в общем случае зависят от числа одновременно находящихся в системе запросов. Чаще всего МБД характеризуют временем реакции и пропускной способностью системы.

Время реакции системы – это интервал между моментом завершения ввода запроса пользователя к БД и началом поступления ответного сообщения. Этот интервал в основном определяется длительностью поиска информации в БД и временем ее обработки.

Пропускная способность МБД определяется числом обработанных запросов за единицу времени. Оба этих показателя зависят от текущей нагрузки на ВС, т.е. ее увеличение приводит к повышению пропускной способности, но и к ухудшению реакции системы.

В заключение рассмотрим возможную структуру МБД и приведем ряд примеров. На рисунке 9.х показана обобщенная структурная схема МБД. Запросы (З) от пользователей поступают в блок трансляции запросов (БТЗ), где формируются последовательности внутренних команд МБД. Эти последовательности (К) передаются на исполнение в ПЭ, ориентированные на выполнение реляционных операций. Команды, связанные с поиском информации на дисках, передаются в контроллер ввода-вывода (КВВ), где и происходит ее поиск. Найденная информация передается через ОП в процессорные элементы для реализации запрошенных операций.

Рисунок 9.х. Структурная схема МБД

Для ускорения операций по ассоциативному поиску данных во внешней памяти и сокращения объемов передаваемой информации между ПЭ и накопителями на дисках служат так называемые фильтр-процессоры. Они обладают оперативной памятью значительного объема, где может разместиться информация из нескольких секторов. После завершения первого цикла «фильтрации» информация может быть вновь записана на диск для продолжения многокритериального поиска.

В дальнейшем создавались многопроцессорные МБД, в которых огромные БД хранились на нескольких автономных дисковых накопителях. Нужно, однако, помнить, что характеристики таких МБД будут зависеть от распределения информации по накопителям. Для ускорения и повышения надежности таких машин можно хранящуюся на дисках информацию дублировать. К таким МБД относятся DBC/1012 фирмыTeradata,iPSC/IIфирмыIntelи ряд других.

Большинство современных МБД обладают рядом общих черт, несмотря на различие их структуры. Они поддерживают реляционную модель данных, подключаются к ведущему компьютеру в качестве ведомой машины и позволяют не только уменьшить время реакции на запрос к БД, но и повысить пропускную способность системы. Однако такие МБД целесообразны только при очень больших базах данных; кроме того, время реакции системы зависит от типа запроса и распределения данных по дисковым накопителям.