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)
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