НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ - АРХИТЕКТУРА И РЕАЛИЗАЦИЯ

DSP - как элементная база нейровычислителей.


Цифровые сигнальные процессоры (DSP) вот уже на протяжении нескольких десятилетий являются элементной базой для построения как нейроускорителей, так и контура логики общесистемного управления нейрокомпьютеров. Какие же DSP могут использоваться для реализации нейроускорителей? - Да практически любые, все зависит лишь от вашей фантазии и возможностей, мы проанализируем лишь МП трех видущих производителей: Analog Devices, Motorola и Texas Instruments, с позиций построения на их основе нейровычислительных систем.

Выбор того или иного процессора - многокритериальная задача, однако, следует отметить предпочтительность процессоров Analog Devices [7] для приложений, требующих выполнения больших объемов математических вычислений (таких как цифровая фильтрация сигнала, вычисление корреляционных функций и т.п.), поскольку их производительность на подобных задачах выше, чем у процессоров компаний Motorola и Texas Instruments. В то же время для задач, требующих выполнения интенсивного обмена с внешними устройствами (многопроцессорные системы, различного рода контроллеры), предпочтительнее использовать процессоры Texas Instruments [8], обладающие высокоскоростными интерфейсными подсистемами. Компания Motorola является лидером по объему производства сигнальных микропроцессоров, большую часть которых составляют дешевые и достаточно производительные 16- и 24-разрядные микропроцессоры с фиксированной точкой. Расширенные коммуникационные возможности, наличие достаточных объемов внутрикристалльной памяти для данных и программы, возможность защиты программы от несанкционированного доступа, поддержка режима энергосбережения делают эти микропроцессоры привлекательными для использования не только в качестве специализированных вычислителей, но и в качестве контроллеров, в бытовых электронных приборах, в системах адаптивной фильтрации и т.д.

Большая производительность, требуемая при обработке сигналов в реальном времени, побудила Texas Instruments и Analog Devices выпустить транспьютероподобные семейства микропроцессоров TMS320C4x и ADSP2106x, ориентированные на использование в мультипроцессорных системах.
В сигнальных процессорах реализуется аппаратная поддержка программных циклов, кольцевых буферов. Один или несколько операндов извлекаются из памяти в цикле исполнения команды.

Реализация однотактного умножения и команд, использующих в качестве операндов содержимое ячеек памяти, обуславливает сравнительно низкие тактовые частоты работы сигнальных процессоров. Специализация не позволяет поднимать производительность за счет быстрого выполнения коротких команд типа R,R->R, как это делается в универсальных процессорах. Этих команд просто нет в программах цифровой обработки сигналов.

Сигнальные процессоры различных компаний-производителей образуют два класса, существенно различающихся о цене: более дешевые микропроцессоры для обработки данных в формате с фиксированной точкой и более дорогие микропроцессоры, аппаратно поддерживающие операции над данными в формате с плавающей точкой.

Типичные DSP операции требуют выполнения множества простых сложений и умножений.

сложение и умножение требуют:

  • произвести выборку двух операндов
  • выполнить сложение или умножение (обычно и то и другое)
  • сохранить результат или удерживать его до повторения

    Для выборки двух операндов за один командный цикл необходимо осуществить два доступа к памяти одновременно. Но в действительности кроме выборки двух операндов необходимо еще сохранить результат и прочитать саму инструкцию. Поэтому число доступов в память за один командный цикл будет больше двух и следовательно DSP процессоры поддерживают множественный доступ к памяти за один и тот же командный цикл. Но невозможно осуществить доступ к двум различным адресам в памяти одновременно, используя для этого одну шину памяти. Существует два вида архитектур DSP процессоров позволяющих реализовать механизм множественного доступа к памяти:

  • Гарвардская архитектура
  • модифицированная архитектура фон Неймана


    Содержание раздела