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 
 .]]

*  — 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 
* :
** 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. Qualcomm 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 
*  — 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) 
  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).

## Крыніцы 
## Спасылкі 
* 

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