НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ - АРХИТЕКТУРА И РЕАЛИЗАЦИЯ


Введение - часть 2


Кроме широко спектра фирм и корпораций (таблица 1), исследования в области современных нейропроцессоров проводят многие лаборатории и университеты, среди которых можно отметить [2]:

  • В США: Naval Lab, MIT Lab, Пенсельванский Университет, Колумбийский Университет, Аризонский Университет, Иллинойский Университет и др.
  • В Европе: Берлинский Технический Университет, Технический Университет в Карлсруе и др.
  • В России: МФТИ, Ульяновский Государственный Технический Университет, МГТУ им.Н.Э.Баумана (более десятка лабораторий занимающихся вопросами нейровычислителей на четырех факультетах: "Информатики и систем управления", "Специального машиностроения", "Радиоэлектроники и лазерной техники", "Биомедицинских систем"), Красноярский Государственный Технический Университет, Ростовский Государственный Университет и др.

Для оперативного информарования научной общественности и создании единого образовательного пространства в области нейроинформатики на кафедре "Конструирование и технология производства электронной аппаратуры" в рамках программ министерства образования России: Научно-методическая программа "Научно-методическое обеспечение дистаницонного образования" и Научно-технической программы "вычислительная техника, автоматизация, и интеграция сетей" проводятся работы по созданию интерактивной глобальной информационно-обучающей системы в области нейрокомпьютеров и нейроинформатикии (http://neurnews.iu4.bmstu.ru, http://cdl.iu4.bmstu.ru).

Разработка нейрочипов ведется во многих странах мира. На сегодня [2] выделяют две базовые линии развития вычислительных систем с массовым параллелизмом (ВСМП) : ВСМП с модифицированными последовательными алгоритмами, характерными для однопроцессорных фоннеймановских алгоритмов и ВСМП на основе принципиально новых сверпараллельных нейросетевых алгоритмов решения различных задач (на базе нейроматематике).

Таблица 1. Характеристики нейрочипов.

НаименованиеФирма изготовительРазряд-ность, битМаксимальное количество синапсов*Максимальное число слоев**Примечание
MA16Siemens48 (умножители и сумматоры)- -400 ММАС.
NNP (Neural Networks Processor)Accurate AutomationNx16--MIMD, N - число процессоров.
СNAPS-1064Adaptive Solutions16128 Кбайт 64
100 NAP ChipHNC32512 Кбайт4Плав. Арифм. 4 процессорных элемента
Neuro Matrix NM6403, Такт. частота 50 МГц.Модуль, Россия64 (вект. процессор), 32 RISC ядро4096 шт.24 Совместим с портами TMS320C4x
Neuro Matrix NM6404, Такт. частота 133 МГц.Модуль, Россия64 (вект. процессор), 32 RISC ядро4096 шт.~48 Совместим с портами TMS320C4x
CLNN 32 CLNN 64Bellcore32
64
496
1024
32 нейрона108 перекл./с 2 x 108 перекл./с
NC 3001NeuriGam164096 шт.32  
ZISC 036 (Zero Instruction Set Computer)IBM64 разр. входного вектора-36 нейроновЧастота 20МГц, Векторно-прототипный нейрочип
ETANN 80170NWIntel64 входаДва банка весов 64х8064 нейрона в слое, 3 слоя.Аналоговая
MD-1220 Micro Devices1664 шт.8 8 нейронов
MT 19003 - Neural Instruction Set Processor Micro Circuit Engineering (MCE)16 разр. Умножитель 35 разр. сумматор -1RISC МП c 7 специальными командами
Neuro FuzzuNational Semiconductor- -- 
NI 1000Nestor5-16 (одного нейрона)-1024 прототипных 256 мерных векторов Векторно-прототипный нейрочип
NLX420 (NLX 110, 230)Adaptive Logic161 Мбайт1616 процессорных элементов
OBL ChipOxford Computer1616 Мбайт - 
L-Neuro 1.0
L-Neuro 2.3
Philips 16
16

1536
16 нейронов
192 (12х16)
26 МГц
60 МГц
RSC (Speech Recognition Chip) - 164Sensory Circuits--- 
ORC 110xx (Object Recognizer Chip)Synaptics--- 
Pram-256 ChipUCLi Ltd.8 (одного нейрона)-256 нейронов33МГц.
SANDDatafactory16-4200 MCPS
ACC 16-- 
ГеркулесРоссия161 Мбайт64 
Neuro ClassifierУниверситет Твента, DESY70 вх. нейронов -6 (внутр) 1 вх., 1 вых.2 х 1010 перекл./с
ANNAAT&TЧисло нейроннов 16-2564096 весов -Число входов у нейрона 256-16.
WSC (Wafer Scale Integration)Hitachi - 64 связи на нейрон576 нейронов  
SASLM2Mitsubishi2 (одного нейрона)-4096(64x64) нейронов50 МГц
TOTEMKent (Univer UK), di Trento (Italy)16 (одного нейрона)-64 нейрона30 МГц
Neuron 3120, Neurom 3150Echelon (США)8 бит (шина данных)--Наличие параллельных, последовательных и коммуникацинных портов