Нейронны працэсар

Нейронны працэсар ( або ШІ-паскаральнік )- гэта спецыялізаваны клас мікрапрацэсараў і  (якія часта з’яўляюцца ), які выкарыстоўваецца для  працы алгарытмаў , камп’ютарнага зроку, , машыннага навучання і іншых метадаў штучнага інтэлекту.

 Апісанне 
Нейронныя працэсары ставяцца да вылічальнай тэхнікі і выкарыстоўваюцца для  эмуляцыі работы  і  у . Як правіла, нейрапрацэсар утрымлівае , блокі  магазіннага тыпу,  і вылічальная прылада, якая змяшчае матрыцу множання, , трыгеры і .

На сучасным этапе (па стане на 2017 год) да класа нейронных працэсараў могуць ставіцца розныя па будове і спецыялізацыі тыпы чыпаў, напрыклад:

 Нейраморфныя працэсары — пабудаваныя па   архітэктуры, распрацаванай у Карнельскім універсітэце (прынцыпова адрознай ад фон Нэйманаўскай і  камп’ютарных архітэктур, якія выкарыстоўваюцца апошнія 70 гадоў у IT-галіне). У адрозненне ад традыцыйных вылічальных архітэктур, логіка нейраморфных працэсараў першапачаткова вузкаспецыялізаваная для стварэння і распрацоўкі розных відаў . У будове выкарыстоўваюцца звычайныя транзістары, з якіх будуюцца  (кожнае ядро, як правіла, змяшчае планавальнік заданняў, уласную памяць тыпу  і маршрутызатар для сувязі з іншымі ядрамі), кожнае з ядраў эмулюе працу некалькіх сотняў нейронаў і, такім чынам, адна інтэгральная схема, якая змяшчае некалькі тысяч такіх ядраў, алгарытмічна можа ўзнавіць масіў з некалькіх сотняў тысяч нейронаў і на парадак больш сінапсаў. Як правіла, такія працэсары ўжываюцца для алгарытмаў глыбокага машыннага навучання.
  — прылады, як правіла, з’яўляюцца , якія кіруюцца цэнтральным працэсарам, што аперуюць  — аб’ектамі, якія апісваюць пераўтварэнні элементаў адной лінейнай прасторы ў іншую і могуць быць прадстаўлены як шматмерныя масівы лікаў, апрацоўка якіх ажыццяўляецца з дапамогай такіх праграмных бібліятэк, як, напрыклад, . Яны, як правіла, абсталёўваюцца уласнай убудаванай аператыўнай памяццю і аперуюць нізкаразраднымі (8-бітнымі) лікамі, і вузкаспецыялізаваныя для выканання такіх аперацый, як матрычнае множанне і , выкарыстоўваная для эмуляцыі , якія выкарыстоўваюцца для задач машыннага навучання.
  — шмат у чым падобныя на тэнзарныя працэсары, але яны вузкаспецыялізаваныя для паскарэння працы алгарытмаў , у якіх выкарыстоўваюцца метады  (CNN) і  (SIFT). У іх робіцца вялікі акцэнт на распаралельванне патоку дадзеных паміж , уключаючы выкарыстанне мадэлі  — як у  , і яны гэтак жа, як тэнзарныя працэсары, выкарыстоўваюцца для вылічэнняў з нізкай дакладнасцю, прынятай пры .

 Вобласць прымянення 
250px|міні|Nvidia .

  — напрыклад, у гэтым кірунку развівае свае платы  кампанія Nvidia.
 Беспілотны лятальны апарат — напрыклад, навігацыйная сістэма заснаваная на чыпах  паспяхова кіруе аўтаномнымі беспілотнымі лятальнымі апаратамі.
 Дыягностыка ў ахове здароўя.
 Машынны пераклад.
 Апрацоўка натуральнай мовы.
 Пошукавая сістэма — NPU павышаюць  , і даюць магчымасць выкарыстоўваць усё больш складаныя запыты.
 Прамысловы робат — NPU дазваляюць пашырыць спектр задач, якія магчыма аўтаматызаваць, шляхам дадання прыстасоўвальнасці да зменлівых сітуацый
  — напрыклад, у мабільных тэлефонах выкарыстанне тэхналогіі 
  — напрыклад, барацьба з пустазеллем без прымянення хімічных сродкаў.

 Прыклады 

 Існуючыя прадукты 
250px|міні|16-ядзерны чып Adapteva Epiphany (E16G301) на однаплатным камп’ютары для .

 :
 Intel , які з’яўляецца  ШІ-паскаральнікам, заснаваным на -архітэктуры, з дапоўненымі вузламі, прызначанымі для апрацоўкі відэа.
  — гэта спецыялізаваны працэсар, які паскарае апрацоўку алгарытмаў машыннага гледжання для выкарыстання ў беспілотным аўтамабілі.
 :
  () — прадстаўлены як паскаральнік для сістэмы Google , якая шырока ўжываецца для згорткавых нейронных сетак. Сфакусаваны на вялікім аб’ёме арыфметыкі 8-бітнай дакладнасці.
 Huawei Ascend 310/Ascend 910 — першыя два чыпы аптымізаваныя пад рашэнні задач штучнага інтэлекту з лінейкі Ascend кампаніі Huawei.
 Intel  () — гэта першы камерцыйна даступны тэнзарны працэсар, прызначаны для пабудовы сетак глыбокага навучання, кампанія Facebook была партнёрам у працэсе яго праектавання .  Cloud AI 100 — паскаральнік штучнага інтэлекту, прызначаны для выкарыстання ў складзе хмарных платформаў, які падтрымлівае праграмныя бібліятэкі , , ,  і .
 Нейраморфныя працэсары:
 IBM  — нейраморфны працэсар, пабудаваны па прынцыпе ўзаемадзеяння нейронаў, а не традыцыйнай арыфметыкі. Частата імпульсаў прадстаўляе інтэнсіўнасць сігналу. Па стане на 2016 год сярод даследчыкаў ШІ няма кансенсусу, ці з’яўляецца гэта правільным шляхам для прасоўвання, але некаторыя вынікі з’яўляюцца шматабяцальнымі, з прадэманстраванай вялікай эканоміяй энергіі для задач машыннага зроку.
  — прызначаны як супрацэсар, уключае мадэль  , падыходзіць да мадэлі праграмавання патокам інфармацыі, якая павінна падыходзіць для многіх задач машыннага навучання.
 ComBox x64 Movidius PCIe Blade board — плата пашырэння  з максімальнай шчыльнасцю VPU Intel Movidius (MyriadX) для інферэнса звышдакладных нейронавых сетак у ЦАД
  Mlu100 — карта пашырэння PCI Express з ШІ-працэсарам магутнасцю 64 TFLOPS з палавіннай дакладнасцю або 128 TOPS для вылічэнняў INT8.
  (WSE, CS-1) — эксперыментальны суперпрацэсар кампаніі , змяшчае 1,2 трлн транзістараў, арганізаваных у 400 000 ШІ-аптымізаваных вылічальных ядраў і 18 Гбайт лакальнай размеркаванай памяці  і ўсё гэта звязана ячэістай сеткай з агульнай прадукцыйнасцю 100 петабіт у секунду. Чып Cerebras ― гэта фактычна суперкамп’ютар на чыпе, дзе вылічальныя ядры SLAC (Sparse Linear Algebra Cores) ― цалкам праграмуемыя і могуць быць аптымізаваныя для працы з любымі нейроннымі сеткамі.
  — працэсар кампаніі , прызначаны для працы ў сістэмах распазнання маўлення і іншых галінах машыннага навучання, ён выкарыстоўвае злучальную тэхналогію LambdaFabric і дазваляе аб’ядноўваць у адзіную сістэму да 512 тысяч працэсараў.

 GPU-прадукты 
міні|250px| C870.

  — серыя спецыялізаваных -прадуктаў кампаніі Nvidia:
 Nvidia  —  (GPU) архітэктуры Volta (2017 год) кампаніі Nvidia (такія як Volta GV100), утрымліваюць да 640 спецыяльных ядраў для тэнзарных вылічэнняў.
 Nvidia  — графічныя працэсары архітэктуры Turing (2018 год) кампаніі Nvidia (такія як NVIDIA TU104), утрымліваюць да 576 спецыяльных ядраў для тэнзарных вылічэнняў.
  — спецыялізаваны сервер, які складаецца з 2 цэнтральных працэсараў і 8 GPU Nvidia  (5120 тэнзарных ядраў), звязаных праз хуткую шыну NVLink. Спецыялізаваная  ў гэтай сістэмы з’яўляецца асабліва прыдатнай для пабудовы сетак .
 AMD  — спецыялізаваная  — плата кампаніі AMD, прапанаваная як паскаральнік для задач глыбокага навучання.

 ШІ-паскаральнікі ў выглядзе ўнутраных супрацэсараў (апаратных ШІ-блокаў) 
міні|250px|6-ядзерны  Apple  з 

 Cambricon-1A — NPU-блок у -чыпах Huawei Kirin 970, распрацаваны кампаніяй .
  NeuPro — сямейства ліцэнзуемых ШІ-працэсараў для глыбокага навучання кампаніі .
  — ІІ-паскаральнік ўнутры ARM-чыпаў Apple  і  .
  2nx NNA (Neural Network Accelerator) — сямейства ліцэнзуемых IP-модуляў для машыннага навучання кампаніі .

 Навуковыя даследаванні і прадукты, якія распрацоўваюцца 

  распрацоўвае паскаральнік на імпульсных нейронах для новых сістэм архітэктуры , накіраваных на апрацоўку вялікіх даных на серверных сістэмах.
  — распрацоўка, накіравана на  з ужываннем блакнотнай памяці і сеткавай архітэктуры ў межах крышталя.
  — шматблочны і шмат’ядравы супрацэсар кампаніі  які выкарыстоўвае вылічэнні з нізкай дакладнасцю і прызначаны для глыбокага машыннага навучання.
  — нейраморфны працэсар кампаніі Intel, які спалучае працэсы навучання, трэніроўкі і прыняцця рашэнняў у адным чыпе, дазваляючы сістэме быць аўтаномнай і «кемлівай» без падлучэння да . Напрыклад, пры навучанні з дапамогай базы дадзеных MNIST (Mixed National Institute of Standards and Technology) працэсар Loihi аказваецца ў 1 млн разоў лепш, чым іншыя тыповыя спайкавыя нейронныя сеткі.
  — паказала  і паведаміла аб павышэнні эфектыўнасці згорткавых нейронных сетак у параўнанні з .
 SpiNNaker —  камп’ютарная архітэктура, якая спалучае ядры традыцыйнай  з удасканаленай сеткавай структурай, спецыялізаванай для мадэлявання буйной нейроннай сеткі.
  — распрацоўка кампаніі Qualcomm, накіраваная непасрэдна на прыўнясенне магчымасцей распазнання размовы і малюнкаў у мабільныя прылады.
 IVA TPU — тэнзарны працэсар, над стварэннем якога працуе расійская кампанія Iva Technologies. У кастрычніку 2020 года былі апублікаваныя вынікі тэставання архітэктуры паскаральніка разліку нейронных сетак IVA TPU, праведзенага міжнародным кансорцыумам MLPerf (заснаваны ў 2018 годзе Baidu, Google, Harvard University, Stanford University, University of California, Berkeley).

 Спасылкі 



Катэгорыя:Машыннае навучанне
Катэгорыя:ШІ-паскаральнікі
Катэгорыя:Нейракамп’ютары
Катэгорыя:Тэхналогіі працэсараў