Применение DSP для построения нейросред.

Цифровые сигнальные процессоры в настоящее время наиболее часто применяются для реализации нейросетевых сред. Причин для такого положения дел несколько:

1. Низкая стоимость оборудования. Рынок DSP сложился уже достаточно давно, отработаны технологии производства и сбыта продукции, действует весьма жесткая конкуренция. Это означает постоянное снижение цен на DSP при улучшении их характеристик. Кроме того, для DSP не нужно дорогостоящее окружение (система ввода/вывода, система внешней памяти, система синхронизации и т.д.).
2. Низкая стоимость разработки. Производители DSP сопровождают свои системы развитыми средствами разработки и отладки. Для многих систем разработаны компиляторы языка C, эмуляторы, средства внутрисистемной отладки и программирования. Уже наработан большой объем готовых процедур для наиболее часто встречающихся задач.
3. Универсальность и гибкость. DSP не накладывают особо жестких ограничений на вид реализуемой нейросети, разработчик может построить сеть практически любой топологии и размеров, подключение внешней памяти позволяет при желании увеличить число нейронов и слоев. Так как в DSP-системах реализация нейронной сети идет на программном уровне, то нет ограничений на алгоритм работы сети и ее обучения. Если возникает необходимость внести изменения в работу готового устройства, то в большинстве случаев это может быть сделано ценой малых усилий.
4. Малое энергопотребление и тепловыделение. В настоящее время нейронные сети все чаще применяются в промышленности для создания сложных датчиков и организации систем управления, в бортовых и переносных радиолокационных и измерительных устройствах и системах связи. Реализуются нейросистемы для автоматического наблюдения за транспортными потоками, то есть все чаще возникает задача построения промышленно применимой, компактной, автономной нейросистемы. В подобного рода задачах очень большое значение имеет низкое потребление энергии и малое тепловыделение конструируемого устройства, а в этой области у DSP есть большие преимущества. Например, энергопотребление DSP компании Analog Devices семейства SHARC составляет 1.5Вт при напряжении 3.3В, а у чипов C6201 компании Texas Instruments - 7Вт при 2.5В.

DSP-процессоры в нейросистемах могут выполнять две функции: реализацию самой нейронной сети или реализацию контура логики общесистемного управления нейрокомпьютера.

Для реализации нейросреды может быть использован практически любой DSP, но наибольшее распространение получили семейство DSP TMS320C6xx компании Texas Instruments с фирменной архитектурой VelociTI и ADSP2106x компании Analog Devices с архитектурой SHARC. Эти цифровые сигнальные процессоры обладают достаточной производительностью для обработки сигналов в реальном времени, они ориентированы на использование в мультимикропроцессорных системах.

Рассмотрим архитектуру этих DSP с позиции применимости для построения сложных нейросистем.

Дата добавления: 2015-09-05