Secara singkat tentang arsitektur prosesor neuromorfik: tampilan dalam

Peneliti IBM telah menerbitkan aplikasi paten dengan struktur chip TrueNorth neuromorfik. Kami memutuskan untuk melihat dokumen ini dan berbicara tentang cara kerja prosesor IBM.


/ Flickr / Riset IBM / CC

Tentang TrueNorth


TrueNorth adalah prosesor neuromorfik yang dikembangkan pada tahun 2014 oleh IBM dengan dukungan DARPA. Istilah "neuromorfik" berarti bahwa arsitektur chip didasarkan pada prinsip-prinsip otak manusia.

Perangkat seperti itu mengemulasi kerja jutaan neuron dengan proses - dendrit dan akson . Yang pertama bertanggung jawab atas persepsi informasi, sedangkan yang kedua bertanggung jawab untuk pengirimannya. Selain itu, semua neuron saling terhubung oleh sinapsis - kontak khusus yang melaluinya sinyal listrik (impuls saraf) ditransmisikan.

Menurut pengembang IBM, tujuan TrueNorth adalah untuk mempercepat pembelajaran jaringan saraf. Prosesor neuromorfik, tidak seperti yang klasik, tidak perlu mengakses memori (atau register) setiap waktu dan mengekstrak data dari sana - semua informasi sudah disimpan dalam neuron buatan.

Seperti apa chip itu di dalam


TrueNorth diproduksi menggunakan teknologi proses 28-nanometer. Prosesor ini mengandung 5,4 miliar transistor dan 4096 core. Setiap inti dilengkapi dengan penjadwal tugas, SRAM, dan router. Struktur ini memungkinkan kami untuk mensimulasikan kerja satu juta neuron dan 256 juta sinapsis.

Dalam patennya , IBM mengutip skema berikut:


Prinsip-prinsip chip dapat diwakili oleh contoh jaringan saraf convolutional untuk pengenalan gambar. Prosesor adalah lapisan neuron. Ketika neuron mengidentifikasi data, misalnya, kontur gambar, impuls dihasilkan. Setiap dorongan seperti itu, secara konvensional, menunjukkan satu piksel dari gambar.

Selanjutnya, lapisan pertama neuron mentransmisikan data ke lapisan berikutnya (melalui semua pulsa yang sama). Jadi, lapis demi lapis, jaringan mengenali gambar - pertama kontur dan detail, dan kemudian seluruh gambar.

Bahasa konvensional tidak cocok untuk memprogram inti neurosinaptik. Oleh karena itu, IBM mengembangkan Corelet bahasa khusus. Ini memiliki sifat dasar OOP: enkapsulasi, pewarisan, dan polimorfisme dan didasarkan pada MATLAB. Dengan itu, kernel didefinisikan sebagai kelas untuk membuat mengelola pekerjaan mereka lebih mudah. Pengembang memberikan kode sampel dalam presentasi mereka ( hlm. 17 ).

Solusi serupa


Prosesor neuromorfik bekerja tidak hanya di IBM. Intel telah mengembangkan chip Loihi sejak 2017. Ini terdiri dari 130 ribu neuron buatan dan 130 juta sinapsis. Tahun ini, raksasa TI menyelesaikan produksi prototipe teknologi proses 14-nm. Menurut hasil tes pertama, chip mengenali data 3D dari sudut yang berbeda, dalam beberapa detik asimilasi set data untuk pelatihan.

Proyek serupa lainnya sedang dikembangkan oleh Brainchip. Sistem Akida mereka mengandung 1,2 juta neuron dan 10 miliar sinapsis. Prosesor ini dilengkapi dengan antarmuka untuk mengenali gambar, data audio dan sinyal analog. Diagram perangkat sistem disajikan di situs web proyek .

Tugas apa yang cocok untuk neurochip


Teknologi serupa dirancang untuk mempercepat pelatihan jaringan saraf convolutional , "diasah" untuk pengenalan gambar. Sebagai contoh, pada tahun 2017, peneliti menguji TrueNorth dan kamera DVS (Dynamic Vision Sensor), yang prinsipnya menyerupai operasi retina. Jaringan saraf mengenali sepuluh gerakan dengan akurasi 96,5%.

Selain itu, sistem pertahanan dunia maya akan dibuat berdasarkan prosesor. Para peneliti dari IBM telah mengusulkan konsep solusi True Cyber ​​Security, yang mendeteksi intrusi ke dalam jaringan komputer dalam 90% kasus (dalam 80% di antaranya menentukan jenis serangan).

Seperti yang dikandung oleh para pengembang neuroprosesor, sistem MO yang didasarkan pada teknologi ini tidak harus terus terhubung ke jaringan untuk pelatihan, karena semua algoritma akan diimplementasikan secara lokal. Properti ini akan memungkinkan chip untuk digunakan di telepon pintar, pusat data, dan perangkat pintar berdasarkan sistem AI.

Para peneliti belum mengembangkan solusi yang akan membuatnya mudah untuk memprogram chip untuk melakukan tugas-tugas tertentu. PM khusus hanyalah langkah pertama untuk pengembangan seluruh ekosistem. Karena itu, tidak perlu membicarakan implementasi teknologi skala besar di perangkat pengguna.



PS Kami memiliki saluran Telegram - di sana kami menulis tentang teknologi virtualisasi dan IaaS:

Source: https://habr.com/ru/post/id426737/


All Articles