Нейрокомпьютеры
В нейрокомпьютерах используются принципы обработки информации, осуществляемые в реальных нейронных сетях. Это принципиально новые вычислительные средства с нетрадиционной архитектурой позволяют выполнять высокопроизводительную обработку информационных массивов большой размерности. В отличие от традиционных вычислительных систем нейросетевые вычислители, аналогично нейронным сетям, дают возможность с большей скоростью обрабатывать информационные потоки дискретных и непрерывных сигналов, содержат простые вычислительные элементы и с высокой степенью надежности позволяют решать информационные задачи обработки данных, обеспечивая при этом режим самоперестройки вычислительной среды в зависимости от полученных решений.
Вообще говоря, под термином "Нейрокомпьютер" в настоящее время подразумевается довольно широкий класс вычислителей. Это происходит по той простой причине, что формально нейрокомпьютером можно считать любую аппаратную реализацию нейросетевого алгоритма от простой модели биологического нейрона до системы распознавания символов или движущихся целей. Нейрокомпьютеры не являются компьютерами в общепринятом смысле этого слова. В настоящее время технология еще не достигла того уровня развития, при котором можно было бы говорить о нейрокомпьютере общего назначения (который являлся бы одновременно искусственным интеллектом). Системы с фиксированными значениями весовых коэффициентов - вообще самые узко специализированные из нейросетевого семейства. Обучающиеся сети более гибки к разнообразию решаемых задач. Таким образом, построение нейрокомпьютера - это каждый раз широчайшее поле для исследовательской деятельности в области аппаратной реализации практически всех элементов НС.
В начале 21-го века, в отличие от 40-50-х годов прошлого столетия, есть объективная практическая потребность научиться делать нейрокомпьютеры, т.е. необходимо аппаратно реализовать довольно много параллельно действующих нейронов, с миллионами фиксированных или параллельно адаптивно модифицируемых связей-синапсов, с несколькими полносвязными слоями нейронов. В то же время технология интегральной электроники близка к исчерпанию своих физических возможностей. Геометрические размеры транзисторов больше нельзя физически уменьшать: при технологически достижимых размерах порядка 1 мкм и меньше проявляются физические явления, незаметные при больших размерах активных элементов - начинают сильно сказываться квантовые размерные эффекты. Транзисторы перестают работать как транзисторы.
Для аппаратной реализации НС необходим новый носитель информации. Таким новым носителем информации может быть свет, который позволит резко, на несколько порядков, повысить производительность вычислений.
Единственной технологией аппаратной реализации НС, способной в будущем прийти на смену оптике и оптоэлектронике, является нанотехнология, способная обеспечить не только физически предельно возможную степень интеграции субмолекулярных квантовых элементов с физически предельно возможным быстродействием, но и столь необходимую для аппаратной реализации НС трехмерную архитектуру.
Длительное время считалось, что нейрокомпьютеры эффективны для решения так называемых неформализуемых и плохо формализуемых задач, связанных с необходимостью включения в алгоритм решения задачи процесса обучения на реальном экспериментальном материале. В первую очередь к таким задачам относилась задача аппроксимации частного вида функций, принимающих дискретное множество значений, т. е. задача распознавания образов.
В настоящее время к этому классу задач добавляется класс задач, иногда не требующий обучения на экспериментальном материале, но хорошо представимый в нейросетевом логическом базисе. К ним относятся задачи с ярко выраженным естественным параллелизмом обработки сигналов, обработка изображений и др. Подтверждением точки зрения, что в будущем нейрокомпьютеры будут более эффективными, чем прочие архитектуры, может, в частности, служить резкое расширение в последние годы класса общематематических задач, решаемых в нейросетевом логическом базисе. К ним, кроме перечисленных выше, можно отнести задачи решения линейных и нелинейных алгебраических уравнений и неравенств большой размерности; систем нелинейных дифференциальных уравнений; уравнений в частных производных; задач оптимизации и других задач.
- Лекция 1. Базовые понятия информации Введение
- Информация, энтропия и избыточность при передаче данных
- Информационные процессы
- Основные структуры данных
- Обработка данных
- Способы представления информации и два класса эвм
- Представление данных в эвм.
- Вопросы и задания
- Лекция 2. Компьютер – общие сведения
- Центральное процессорное устройство
- Устройства ввода/вывода
- Классификация запоминающих устройств
- Оперативная память
- Основные внешние устройства компьютера
- Основные характеристики персональных компьютеров
- Вопросы и задания
- Лекция 3. Многоуровневая компьютерная организация
- Архитектура компьютера
- Классическая структура эвм - модель фон Неймана
- Особенности современных эвм
- Специальное
- Библиотеки стандартных программ и ассемблеры
- Высокоуровневые языки и системы автоматизированного программирования
- Диалоговые ос и субд
- Прикладные программы и case – технологии
- Компьютерные сети и мультимедиа
- Операционные системы
- Лекция 5.Вычислительные системы - общие сведения Введение
- Общие требования
- Классификация компьютеров по областям применения
- Персональные компьютеры и рабочие станции
- Суперкомпьютеры
- Увеличение производительности эвм, за счет чего?
- Параллельные системы
- Использование параллельных вычислительных систем
- Закон Амдала и его следствия
- Назначение процессора и его устройство
- Устройство управления
- Микропроцессорная память
- Основная (оперативная) память - структура адресной памяти
- Интерфейсная часть мп
- Тракт данных типичного процессора
- Команды уу
- Базовые команды
- Трансляторы
- Архитектура системы команд и классификация процессоров
- Микроархитектура процессора Pentium II
- 512 Кбайт
- Вопросы и задания
- Лекция 6 Структурная организация эвм - память Общие сведения
- Верхняя
- Верхняя память (Upper Memory Area) – это 384 Кбайт, зарезервированных у верхней границы системной памяти. Верхняя память разделена на несколько частей:
- Первые 128 Кбайт являются областью видеопамяти и предназначены для использовании видеоадаптерами, когда на экран выводится текст или графика, в этой области хранятся образы изображений.
- Видеопамять
- Иерархия памяти компьютера
- Оперативная память, типы оп
- Логическая организация памяти
- Связывание адресов
- Функции системы управления памятью
- Тэг Строка Слово (байт)
- Способы организации кэш-памяти
- 1. Где может размещаться блок в кэш-памяти?
- 2. Как найти блок, находящийся в кэш-памяти?
- 3. Какой блок кэш-памяти должен быть замещен при промахе?
- 4. Что происходит во время записи?
- Разновидности строения кэш-памяти
- Вопросы и задания
- Лекция 7 Логическая организация памяти Введение
- Адресная, ассоциативная и стековая организация памяти
- Стековая память
- Сегментная организация памяти.
- Косвенная адресация
- Операнд 407 суммируется с
- Типы адресов
- Понятие виртуальной памяти
- Страничное распределение
- Свопинг
- Вопросы и задания
- Лекция 8 Внешняя память компьютера Введение
- Жесткий диск (Hard Disk Drive)
- Конструкция жесткого диска
- Основные характеристики нмд:
- Способы кодирования данных
- Интерфейсы нмд
- Структура хранения информации на жестком диске
- Кластер
- Методы борьбы с кластеризацией
- Магнито-оптические диски
- Дисковые массивы и уровни raid
- Лазерные компакт-диски cd - rom
- Вопросы и задания
- Лекция 9 Основные принципы построения систем ввода/вывода
- Физические принципы организации ввода-вывода
- Интерфейс
- Магистрально-модульный способ построения эвм
- Структура контроллера устройства
- Опрос устройств и прерывания. Исключительные ситуации и системные вызовы
- Организация передачи данных
- Прямой доступ к памяти (Direct Memory Access – dma)
- Логические принципы организации ввода-вывода
- Структура системы ввода-вывода
- Буферизация и кэширование
- Заключение
- Структура шин современного пк
- Мост pci
- Вопросы и задания
- Лекция 10. Bios и его настройки Введение
- Начальная загрузка компьютера
- Вход в bios и основные параметры системы
- Общие свойства – стандартная настройка параметров
- Свойства bios
- Свойства других чипсетов
- Свойства интегрированных устройств
- Свойства слотов pci
- Управление питанием
- Лекция 11 Особенности архитектуры современных вс
- Область применения и способы оценки производительности мвс
- Классификация архитектур по параллельной обработке данных
- Вычислительные Системы
- Параллелизм вычислительных процессов
- Параллелизм на уровне команд – однопроцессорные архитектуры
- Конвейерная обработка
- Суперскалярные архитектуры
- Мультипроцессорные системы на кристалле Технология Hyper-Threading
- Многоядерность — следующий этап развития
- Многопроцессорные архитектуры – параллелизм на уровне процессоров
- Векторные компьютеры
- Использование параллельных вычислительных систем
- Закон Амдала и его следствия
- Вопросы и задания
- Лекция 12 Архитектура многопроцессорных вс Введение
- Smp архитектура
- Mpp архитектура
- Гибридная архитектура (numa)
- Организация когерентности многоуровневой иерархической памяти.
- Pvp архитектура
- Кластерная архитектура
- Проблемы выполнения сети связи процессоров в кластерной системе.
- Лекция 13 Кластерные системы
- Концепция кластерных систем
- Разделение на High Avalibility и High Performance системы
- Проблематика High Performance кластеров
- Проблематика High Availability кластерных систем
- Смешанные архитектуры
- Лекция 14 Высокопроизводительные процессоры
- Ассоциативные процессоры
- Конвейерные процессоры
- Матричные процессоры
- Клеточные и днк процессоры
- Клеточные компьютеры
- Трансгенные технологии
- Коммуникационные процессоры
- Процессоры баз данных
- Потоковые процессоры
- Нейронные процессоры
- Искусственные нейронные сети
- Нейрокомпьютеры
- Процессоры с многозначной (нечеткой) логикой
- Лекция 15 Многомашинные системы – вычислительные сети Введение
- Простейшие виды связи сети передачи данных
- Связь компьютера с периферийным устройством
- Связь двух компьютеров
- Многослойная модель сети
- Функциональные роли компьютеров в сети
- Одноранговые сети
- Сети с выделенным сервером
- Гибридная сеть
- Сетевые службы и операционная система
- Лекция 16. Файловая система компьютера Введение
- Общие сведения о файлах
- Типы файлов
- Атрибуты файлов
- Организация файлов и доступ к ним
- Последовательный файл
- Файл прямого доступа
- Другие формы организации файлов
- Операции над файлами
- Директории. Логическая структура файлового архива
- Разделы диска. Организация доступа к архиву файлов.
- Операции над директориями
- Защита файлов
- Контроль доступа к файлам
- Списки прав доступа
- Заключение
- Лекция 17. Сети и сетевые операционные системы Введение
- Для чего компьютеры объединяют в сети
- Сетевые и распределенные операционные системы
- Взаимодействие удаленных процессов как основа работы вычислительных сетей
- Основные вопросы логической организации передачи информации между удаленными процессами
- Понятие протокола
- Многоуровневая модель построения сетевых вычислительных систем
- Проблемы адресации в сети
- Одноуровневые адреса
- Двухуровневые адреса
- Удаленная адресация и разрешение адресов
- Локальная адресация. Понятие порта
- Полные адреса. Понятие сокета (socket)
- Проблемы маршрутизации в сетях
- Связь с установлением логического соединения и передача данных с помощью сообщений
- Синхронизация удаленных процессов
- Заключение
- Лекция 18. Система счисления и архитектура эвм Введение
- Системы счисления и их роль в истории компьютеров
- «Золотое сечение» и компьютер Фибоначчи
- Геометрическое определение "золотого сечения"
- Алгебраические свойства золотой пропорции
- Рассмотрим теперь "золотую пропорцию"
- Фибонччи и компьютеры
- "Троичный принцип" Николая Брусенцова.
- Список литературы: