СУПС

В вычислительной нейробиологии SUPS ( синаптические обновления в ) секунду ) искусственного соединений или ранее CUPS ( в секунду науки это — , , мера производительности нейронной сети, полезная в нейробиологии , когнитивной обновления интеллекта областях и информатика .

Вычисление [ править ]

Для процессора или компьютера, предназначенного для моделирования нейронной сети, SUPS измеряется как произведение смоделированных нейронов. $N$ и средняя связность $c$ (синапсов) на нейрон в секунду:

$SUPS=c\times N$

В зависимости от типа моделирования оно обычно равно общему количеству моделируемых синапсов.

В «асинхронном» динамическом моделировании, если нейрон $\upsilon$ Гц, средняя частота синаптических обновлений, вызванных активностью этого нейрона, равна $\upsilon cN$ . В синхронном моделировании с шагом $\Delta t$ количество синаптических обновлений в секунду будет ${\frac {cN}{\Delta t}}$ . Как $\Delta t$ должен быть выбран значительно меньшим, чем средний интервал между двумя последовательными афферентными спайками, что предполагает $\Delta t<{\frac {1}{\upsilon N}}$ , что дает среднее число синаптических обновлений, равное $\upsilon cN^{2}$ . Таким образом, синаптическая динамика, управляемая спайками, приводит к линейному масштабированию вычислительной сложности O (N) на нейрон по сравнению с O (N ²) в «синхронном» случае. ^[1]

Записи [ править ]

Разработанный в 1980-х годах чип цифрового параллельного процессора CNAPS-1064 компании Adaptive Solutions представляет собой полную нейронную сеть (NNW) . Он был спроектирован как сопроцессор хоста и имеет 64 подпроцессора, расположенных в виде одномерного массива и работающих в режиме SIMD . Каждый субпроцессор может эмулировать один или несколько нейронов, а несколько чипов могут быть сгруппированы вместе. На частоте 25 МГц он способен работать с частотой 1,28 GMAC . ^[2]

После презентации однонейронного чипа RN-100 (12 МГц) в Сиэтле в 1991 году компания Ricoh разработала многонейронный чип RN-200. Он имел 16 нейронов и 16 синапсов на нейрон. Чип имеет встроенную способность обучения с использованием запатентованного фонового алгоритма. Он имел 257-контактную инкапсуляцию PGA и потреблял максимум 3,0 Вт. Он был способен работать с 3 GCPS (1 GCPS на частоте 32 МГц). ^[3]

В 1991–97 годах компания Siemens разработала чип MA-16, нейрокомпьютер SYNAPSE-1 и SYNAPSE-3. MA-16 представлял собой быстрый матричный умножитель, который можно комбинировать для формирования систолических массивов . Он мог обрабатывать 4 шаблона по 16 элементов каждый (16 бит) с 16 значениями нейронов (16 бит) со скоростью 800 MMAC или 400 MCPS на частоте 50 МГц. SYNAPSE3-PC Карта PCI содержала 2 MA-16 с пиковой производительностью 2560 MOPS (1,28 GMAC); 7160 MOPS (3,58 GMAC) при использовании трех плат. ^[4]

В 2013 году компьютер K использовался для моделирования нейронной сети из 1,73 миллиарда нейронов с общим числом синапсов 10,4 триллиона (1% человеческого мозга). Моделирование длилось 40 минут, чтобы имитировать 1 с активности мозга при нормальном уровне активности (в среднем 4,4). Для моделирования потребовался 1 петабайт памяти. ^[5]

См. также [ править ]

Ссылки [ править ]

^ Маурицио Маттиа; Паоло Дель Джудиче (1998). «Асинхронное моделирование больших сетей импульсных нейронов и динамических синапсов». Иканн 98 . Перспективы нейронных вычислений. стр. 1045–1050. CiteSeerX 10.1.1.56.272 . дои : 10.1007/978-1-4471-1599-1_164 . ISBN 978-3-540-76263-8 .
^ Вычисления в реальном времени: значение для микропроцессоров общего назначения Чип Уимс, Стив Дропшо
^ Л. Алмейда; Луис Б. Алмейда; С. Бовери (2003). Интеллектуальные компоненты и инструменты для приложений управления 2003 (SICICA 2003) . Эльзевир. ISBN 9780080440101 .
^ Оборудование нейронной сети Кларк С. Линдси, Брюс Денби, Томас Линдблад, 1998 г.
↑ Суперкомпьютер Fujitsu имитирует 1 секунду активности мозга Тим Хорняк, CNET, 5 августа 2013 г.

[Mattia1998-1] Маурицио Маттиа; Паоло Дель Джудиче (1998). «Асинхронное моделирование больших сетей импульсных нейронов и динамических синапсов». Иканн 98 . Перспективы нейронных вычислений. стр. 1045–1050. CiteSeerX 10.1.1.56.272 . дои : 10.1007/978-1-4471-1599-1_164 . ISBN 978-3-540-76263-8 .

[Weems-2] Вычисления в реальном времени: значение для микропроцессоров общего назначения Чип Уимс, Стив Дропшо

[Almeida2003-3] Л. Алмейда; Луис Б. Алмейда; С. Бовери (2003). Интеллектуальные компоненты и инструменты для приложений управления 2003 (SICICA 2003) . Эльзевир. ISBN 9780080440101 .

[Lindsey1998-4] Оборудование нейронной сети Кларк С. Линдси, Брюс Денби, Томас Линдблад, 1998 г.

[CNET20130805-5] Суперкомпьютер Fujitsu имитирует 1 секунду активности мозга Тим Хорняк, CNET, 5 августа 2013 г.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]