עתידו של עיצוב מיקרו-מעבד עם עקרונות מחשוב נוירומורפיים

אדריכלות מיקרו-מעבדים באמצעות עיצוב נוירומורפי

המרדף הבלתי פוסק של מהיר יותר, מחשוב יעיל יותר הוביל עיצוב מיקרו-מעבדים במשך עשרות שנים, לאחר מסלול של מור & #8217; חוק ו- Dennards קנה מידה אטומית, אדריכלות מסורתית פון נוימן לבחון את מגבלות הגוף והכוחיות. בתגובה, החוקרים והמהנדסים החומריים פונים לגישה שונה לחלוטין: מחשוב עצבי באמצעות הלוואות ממערכות ביולוגיות, מחפשות שונות, אך ורק כדי ליצור שבבים מתקדמים, אך ורק כדי לבצע פעולות חישוביות מחשבי מחשבי מחשבי מחשבי מוח, אך ורק כדי לבצע פעולות חישוביות, כגון, אך ורק כדי לבצע פעולות חישוביות סטנדרטיות, אך ורק כדי לבצע פעולות חישוביות מורכבות, אך ורק כדי לבצע פעולות חישוביות מורכבות, כגון עיבוד קיטורנטיות, אך ורק כדי לבצע עיבוד קיטורנטיות, אך ורק כדי לבצע פעולות חישוביות, אך ורק כדי לבצע פעולות חישוביות, אך ורק כדי לבצע עיבוד עצביות, אך ורק כדי לבצע פעולות חישוביות מורכבות, כגון עיבוד עצביות, אך ורק כדי לבצע עיבוד קיטוראליות, כגון עיבוד מחשבתיות, כגון עיבוד מחשבתיות, אך ורק כדי לבצע פעולות חישוביות מורכבות, אך ורק כדי לבצע פעולות חישוביות מורכבות, כגון עיבוד מחשבתיות, אך ורק כדי לבצע פעולות חישוביות מורכבות, אך ורק כדי לבצע

גבולות עיצוב מיקרומעבדים לאמנה

אדריכלות מיקרו-מעבדית קלאסית, המבוססת על מודל פון נוימן, מפרידה בין יחידות זיכרון ועיבוד.הנתונים נעים הלוך ושוב ביניהם, ויוצרת צוואר בקבוק הידוע בשם TheFLT:0on Neuvman בקבוקוני 17FLT:1 (בעוד שמהירויות השעון הגיעו וספירות ה- SIM-S) עדיין נעוות יותר ויותר, העלות האנרגטית של נתונים נעים הפכה לגורם דומיננטי בצריכת חשמל מודרנית, כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, כמו גם כמות גדולה של תפקודים של נתונים מקבילים ומשתנים, לעומת זאת, לעומת זאת, לעומת זאת, לעומת זאת, כלומר, וגרסאות שונות של מקבילה, אך ורק יותר ויותר, לא היורד-D2, אך ורק יותר ויותר, לעומת זאת, לא היורד-82, יותר ויותר, יותר ויותר, כלומר, יותר ויותר, לא היורדוניים, יותר ויותר, אך ורק יותר ויותר, לא היורד-סינרמולידי מתודולוגיים, יותר ויותר, יותר ויותר, אך יותר ויותר, יותר ויותר, יותר ויותר, כך, כך שכמות גבוהה יותר ויותר, לא מופעלים של נתונים קבועים של נתונים קבועים של נתונים קבועים של חומרת כוח, יותר ויותר, אם כן, אך ורק יותר ויותר, אך יותר ויותר, אך

ארכיון תגיות: Neuromorphic Computing

מחשוב נוירו-מורפי, מונח שטבע קארבר מאד בסוף שנות השמונים, מתייחס לתכנון מערכות אלקטרוניות המחקות את המבנים העצביים והסנפטיים של מערכות העצבים הביולוגיות במקום לייצג מידע כמדינות בינאריות (0 או 1) ומעבד אותו בהוראות חישוביות, מערכות עצביות של שימוש ב-FLT:0spiking רשתות עצביות (NN) מקודמות באמצעות תזמון חשמלי נוקשה (Dyects) ו-Sectsects) באמצעות תזמון חשמלי שלילי (Dyects) תזמון זה יכול להיות מקודשוני אבטחה טמפרטורות אלקטרו-D) טמפרטורות).

השראה ביולוגית חשובה

• (ב) נוירונים:0 (Spiking נוירונים:0) 1 נוירונס בחומרה נוירומורפית רק אש כאשר קלט עולה על סף, הפקת אירוע (spike) זה חישוב מונח כי המערכת נותרה ללא פעילות במידה רבה עד הנדרש, חיסכון באנרגיה.
• (FLT:0) סטיות פלסטיות סינתטיות: FLT:1 משקל סינתטי מותאם על בסיס התזמון היחסי של ספייקטים טרום-סינפריים, המאפשרים למידה ישירות על החומרה.
• (FLT:0) מקבילות ממצה: 1FLT:1 מוח אחד מכיל מיליארדי נוירונים וטריליון סינפסות, כל אלה פועלים במקביל. שבבי נוירומורפי משכפלים את המקבילה הזו עם מגוון של מעגלים עצביים וקשתות צלב מסנפסות.
• (FLT:0) אזהרות מסונכרוניות: FLT:1 שלא כמו מעגלים דיגיטליים מעופים, מערכות נוירומורפיות משתמשות לעתים קרובות בתקשורת מסונכרונית או מונעת אירוע, ובכך מבטלות את הכוח מבוזבז על ידי משיכת שעון גלובלי.

כיצד תוכנת ה-Normorphic Hardware Differs from Conventional Processors

(הדברים הגדלים) מבצעים הוראות באופן זמני (או עם מקבילות מוגבלות באמצעות צינורות ורב-קריאה) ומבוססים על שעון מדויק.זיכרון הוא גישה דרך היררכיה של צ'יפים ו- DRAM, תוך שמירה על מהירויות ועונשי אנרגיה בלתי יעילים יותר, לעומת זאת, שבבים עצביים נוצרים בדרך כלל כ-FLT:0crossbarsFLTs של מערכות זיכרון לא-מתאים (כמוני) אשר משמשות, כלומר, כמו זיכרון נוירו-אופטימי (מתאים).

Digital לעומת Analog Neuromorphic Implementation

שבבים נוירומורפיים יכולים להיות מעוצבים בתחומים דיגיטליים או אנלוגיים (או עיצובים עצביים) דיגיטליים, כגון Intel & #8217;s Loihi 2, מייצגים דינמיקות עצביות עם מספרים דיסקרטיים ולהשתמש לוגיקה דטרמיניסטית.הם מציעים חסינות טובה יותר, יכולת מדרגיות, ושילוב קל יותר עם מערכות דיגיטליות קונבנציונליות.

יתרונות מרכזיים למיקרו-מעבדים עתידיים

אנרגיה בלתי צפויה

היתרון המשכנע ביותר של מחשוב נוירומורפי הוא הפוטנציאל שלו להפחית את צריכת האנרגיה על ידי פקודות של עומסי עבודה מסוימים.מוח ביולוגי פועל על כ-20 וואט, בעוד מחשבי העל המודרניים דורשים מגהוואט כדי לדמות אפילו חלק מפעילות עצבית זו. שבבי נוירומורפילטיים להשיג יעילות זו כי הם רק לצרוך כוח כאשר ספייקטים מתרחשים, לא במהלך תקופות של idle.

עיבוד בזמן אמת

חיישני נוירומורפי, כגון מצלמות מבוססות אירועים (למשל, חיישן חזון דינמי), זרמי פלט של אירועי ספייק ולא מסגרות מלאות בקצב קבוע. מעבד נוירומורפי יכול לעבד את האירועים האלה כפי שהם מגיעים, להגיב עם נטייה מיקרו-שנית.זה אידיאלי עבור רובוטיקה מהירה, בקרת רכב אוטונומית ואוטומציה תעשייתית שבו עיבודים מבוססי מסגרת סטנדרטיים מציגים עיכובים מדויקים ורמת מעקב מהירה של תמונות מהירות של מהירות של מעקב.

על-ידי למידה והתאמה

מיקרומעבדים מסורתיים להפעיל רשתות עצביות מוגבלות; למידה מתבצעת באופן לא מקוון על חומרה נפרדת (בדרך כלל GPUs) שבבי נוירומורפילי יכולים ליישם כללי למידה מקומיים כגון STDP ישירות בחומרה, ומאפשרת למערכת להסתגל לנתונים חדשים בזמן אמת מבלי לדרוש מחשב מארח.זה מאפשר למידה מתמשכת, שבו המכשיר יכול לעדכן את הידע שלו על זבוב, מה שהופך אותו אידיאלי עבור משתמשים מותאמים אישית, זיהוי, וסביבות מתפתחות.

סובלנות ורובוסטנס

מכיוון שחשיבה עצבית מבוזרת ומפולגת, מערכות נוירו-מורפיות הן בלתי סובלניות לחלוטין.אובדן של נוירון יחיד או סנכרון ברשת בדרך כלל מסיטות ביצועים בחסד במקום לגרום לכישלון קטסטרופלי. הנכס הזה הוא בעל ערך למשימות חלל ארוכות טווח, חקר עמוק בים, או כל יישום שבו תיקון חומרה הוא בלתי אפשרי.

מעבדים עצביים ופרויקטים

אינטל לוי 2

(IBt ’s Loihi 2 הוא מעבד מחקר נוירו-מורפי דיגיטלי התומך עד 1 מיליון נוירונים ו-120 מיליון סינפסות שבב.It כולל עיכובים סינפטיים, ספייקים מדורגים, ונוירונים מרובים תאים. Loihi 2 גם מציג ממשק יליד ל- Intel & #8217;s ל-Lva Software מסגרת תוכנה, המאפשרת לחוקרים לפתח אלגוריתמים SNNNNREL.

IBM True North

IBM ’s True North, שהוצג בשנת 2014, מכיל 4096 ליבות נוירו-סינפיליות, כל אחד עם 256 נוירונים ו 256 & #215;256 סינפסות צלב, הכולל 1 מיליון נוירונים ו 256 מיליון סינפסים.זה פועל בעוצמה נמוכה מאוד (גיל 70 mW) ומשתמש בארכיטקטורה מונחה על ידי אירועים. בעוד שצפון אמיתי תוכנן בעיקר עבור מחקר קוגניטיבי, הראה את האפשרות של אינטגרציה עצבית.

BrainScales ו- SpiNaker

פרויקטים אירופיים אלה נוקטים גישות שונות. BrainScales (Heidelberg) היא מערכת נוירו-מורפית אנלוגית שפועלת 10,000x מהר יותר מהזמן הביולוגי, מה שהופך אותו שימושי ללימוד דינמיקות עצביות ארוכות טווח. SpiNaker (Manchester) היא מערכת דיגיטלית המיועדת לסימולציה בזמן אמת של רשתות עצביות גדולות, תוך שימוש בליבות ARM רבות המחוברות לרשת משולבת אישית הן חלק מפרויקט המוח האירופי.

אתגרים מול נוירומורפפים

Algorithmic ותוכנות Mismatch

רוב תוכנות הבינה המלאכותית הנוכחיות בנויות עבור רשתות עצביות קונבנציונליות, שאינן ממושכות (CNN, RNN) להמיר אלה ל- SNNs לעתים קרובות מעכבות אובדן דיוק או דורשות אימון מחדש.יתר על כן, אימון SNNs עם גיבוי הוא מאתגר בשל האופי הלא-שונה של אירועי ספייקט.

סקלאלה ומרקו

בעוד שבבים נוירו-מורפיים ניתן לגוון באמצעות תהליכים סטנדרטיים של CMOS, שילוב של מעבורות ממושכות עם מעגלים עצביים CMOS מציג מורכבות הייצור.הגמישות וסיבולה של מכשירים זיכרון לא-וולגנטיים מתעוררים (מממריסים, PCM, STT-RAM) עדיין לא נמצאים ברמת הנדרשת לייצור מסחרי-נפח.

חוסר אדריכלות סטנדרטית

בניגוד למודל פון נוימן, שיש לו מערכת הדרכה מוגדרת היטב וממשק זיכרון, ארכיטקטורות נוירומורפיות משתנות באופן נרחב.כל קבוצת מחקר מיישמת מודלים עצביים שונים, כללי למידה ומערכות תקשורת.הפיצול הזה מקש על פיתוח תוכנה ניידת או השוואת ביצועים. Efforts כמו אינטל & #8217; מסגרת Lava ותוכנת BrainScaleS-2 שואפת לספק כמה תצורה מופשטת, אך מאוחדת היא סטנדרטית.

דרישות כלליות מוגבלות - Furpose Capability

מעבדים נוירומורפיים מצטיינים במשימות בהשראת עצבי, אך מבצעים גרועות בעומסי עבודה מסורתיים (למשל, עיבוד מילים, מסדי נתונים, מתמטיקה צף) כתוצאה מכך, הם עשויים לשמש כמעבדים או מאיצים לצד CPUים קונבנציונליים, כמו GPUs היום. integrating הן ביעילות על אותו מת או מציב אתגרים ברמת המערכת, כולל אתגרים זיכרון, מודלים לניהול חשמל.

אינטגרציה: מערכות מחשוב היברידיות

העתיד הריאליסטי ביותר לטווח קצר עבור מעבדי נוירומורפי הוא כמו מאיצים מיוחדים בתוך פלטפורמות מחשוב heterogeneous.לדוגמה, מערכת נייד-על-צ'יפ עשוי לכלול CPU קונבנציונלי עבור משימות מטרות כלליות, GPU עבור גרפיקה ועומס עבודה במקביל, ואת הליבה נוירו-מורפית לעיבוד ולהתאים בהתקן זה מאפשר למינוף של כל אחת מחברות פיתוח xphic כמו אופטימיזציה סטנדרטית, כמו שבבים מתקדמים, כמו אופטימיזציה של מחשבי מחשבי מחשבי מחשבי מחשבי מחשב עצביים, ו- IBM, כמו גם סורקים מתקדמים, כמו שבבים מתקדמים, ו-x.

יישומים מפוצצים לטרנספורמציה

צוק איתן ואינטרנט של דברים

מעבדים עצביים של כוח נמוך מאפשרים ל-AI ישירות על חיישנים המופעלים על סוללות, מצלמות ומיקרופון ללא קישוריות בענן.לדוגמה, שבב נוירומורפי במכשיר בית חכם יכול להקשיב באופן רציף למילות תוך כדי צריכת מיקרו-וואט, המאפשר פקודות קוליות תמיד ללא סוללות ניקוז. בדומה, חיישני IoT תעשייתיים יכולים לזהות אנומליות בתדר או טמפרטורה בזמן אמת, לפני כישלונות.

רכב אוטונומי ורובוטיקה

חזון מבוסס אירועים בשילוב עם עיבוד נוירומורפי מציע תפיסה אולטרה-נמוכה של כלי רכב אוטונומיים. שבב נוירומורפילרפי יכול לעבד כל אירוע פיקסל ממצלמת DVS כפי שהוא קורה, המאפשר הימנעות ממכשולים בזמנים תגובה מילימטריים.בנוסף, בקרים עצביים יכולים ליישם לולאות מוטוריים כי להסתגל כל הזמן לסביבות משתנות, מחקים רפלקסים ביולוגיים.

אסתטיקה רפואית וצמחית

חומרה נוירומורפית באופן טבעי ממשקים עם רקמות עצביות ביולוגית.חוקרים מפתחים ממשקי מוח-מכונה המשתמשים שבבים נוירומורפיים כדי לפענח אותות עצביים בזמן אמת, שליטה על גפיים סטטיות או ⁇ מחשבים.הכוח הנמוך וגורם צורה קטן גם להפוך אותם מתאימים למכשירים מושתלים, כגון גירוי עמוק אדפרטיביים שתאים תבניות גירוי בהתבסס על משוב עצבי.

סימולציה מדעית

שבבי נוירומורפיליים יכולים להאיץ סימולציות של רשתות עצביות בקנה מידה גדול, סיוע מחקר נוירו-מדעי מסורתי על מחשבי העל הם איטיים ועוצמה כי הם מחקים כל סינפסה ונירון בתוכנה. חומרת נוירומורפילרפית מפעילה את המודלים האלה, המציעה מהירות של מספר הזמנות של פרויקטים כמו BrainaleS ו- SpiNaker כבר בשימוש עבור מודלים כדי ללמוד, זיכרון וזיכרון.

תחזית לעתיד: Beyond Silicon

בעוד שבבי נוירו-מורפי הנוכחיים מסתמכים על CMOS וזיכרונות מתעוררים, החזון לטווח ארוך כולל חומרים חדשים והמכשירים שמאוד מחקים סינפסות ביולוגיים באופן הדוק יותר:0MemristureFLT:1, לדוגמה, יכולים לאחסן רצף של מצבי התנהגות וחיקוי של סינתזה סינפטית ישירות.

מאמצי סטנדרטיזציה יזרזו גם את אימוץ ארגונים כמו ה-FLT:0Neuromorphic מחשוב Consortium ConsortiumFLT:1 ו- IEEE קבוצות עבודה מפתחים מבחנים, מדדים ופרוטוקולים תקשורתיים.לאחר מיקרומעבדים סטנדרטיים, נוירו-מורפיים יכולים להיות יותר בקלות בהשוואה ו משולבים לתוך מערכות גדולות יותר, בדומה לאופן שבו CUDA סטנדרטי מחשוב GPU.

מסקנה

העתיד של עיצוב מיקרו-מעבד קשור באופן מורכב לעקרונות של מחשוב נוירו-מורפי. בעוד ארכיטקטורות קלאסית תמשיך לשלוט על משימות מטרות כלליות, הביקוש הגובר לחסכוני באנרגיה, בזמן אמת, ואינטליגנציה הסתגלותית היא להניע שינוי פרדיגמה. מעבדים עצביים מציעים נתיב סביב קיר הכוח ובקבוק פון נוימן על ידי אימוץ חישוב של אלגנטיות ביולוגית, נשארות כמו קצב עצבי, אך לא ניתן לצפות לאלגוריתמים מתקדמים, אלא לאלגוריתמים מתקדמים, אך ורק לאלגוריתמים של כל דבר, אך ורק לאלגוריתמים, אך ורק לאחר מכן, כמו אלגוריתמים, בעודנומיטיביים, כמו גם לאלגוריתמים, בעודנו, בעודנומטרה, לא יכולים לצפות, בעודנו, בעודנו, כמו אלגוריתמים, בעודנו, בעודנומיטיביים, בעודנו, בעודנו, בעודנו, בעודנומטר, בעודנומטרה, בעודנומיטיביים, בעודנומיטיביים, לא יכולים לצפות, בעוד שמשתנים, כמו קצב ליבה, בעוד שמשתנים, כמו גם באלגוריתמים, בעוד שמשתנים, בעוד שמשתנים, כמו גם, לא יכולים לצפות, בעוד שמשתנים, בעוד שמשתנים, לא יכולים לצפות, כמו אלגוריתמים, בעוד שמשתנים, בעוד שמשתנים, כמו