НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ - АРХИТЕКТУРА И РЕАЛИЗАЦИЯ

       

Основные особенности ПЛИС Xilinx:


  • значительный объём ресурсов - до 4 млн. системных вентилей на кристалл
  • высокая производительность с системными частотами до 300МГц
  • технологические нормы - до 0.18 мкм на шести слоях металла
  • высокая гибкость архитектуры с множеством системных особенностей: внутреннее распределённое и блочное ОЗУ, логика ускоренного переноса, внутренние буфера с третьим состоянием и т. д.
  • возможность инициализации и верификации через JTAG
  • возможность программирования непосредственно в системе
  • широкая номенклатура кристаллов по типу исполнения
  • конкурентоспособная стоимость
  • низкое энергопотребление
  • короткий цикл проектирования и быстрое время компиляции
  • развитые и недорогие средства проектирования
  • возможность перевода проектов в заказные схемы Xilinx

    При изготовлении ПЛИС фирмой Xilinx используются три основные технологии:

  • на основе SRAM (тип FPGA), при этом конфигурация ПЛИС хранится во внутреннем "теневом" ОЗУ, а инициализация осуществляется из внешнего массива памяти. По данной технологии выполнены серии: Spartan, Virtex, XC3000, XC4000, XC5200.
  • на основе FLASH (тип CPLD), в данном случае конфигурация сохраняется во внутренней энергонезависимой FLASH - памяти и в любой момент времени может быть перегружена непосредственно из PC. По данной технологии выполнена серия XC9500.
  • на основе EEPROM (тип CPLD), в данном случае конфигурация сохраняется во внутренней энергонезависимой EEPROM - памяти и в любой момент времени может быть перегружена непосредственно из ПЭВМ. По данной технологии выполнена серия CoolRunner.

    Реализация нейровычислителей на основе ПЛИС требует участия эксперта на топологической стадии проектирования. Это обусловлено тем, что автоматизированный режим разводки пока не позволяет достигать 60-100% использования ресурсов кристала по разводке, а это является принципиальным для сильносвязанных схем, к которым относятся и нейросетевые вычислители. Характеристики ПЛИС с точки зрения реализации нейросетевых парадигм представлены в таблице 4 [10]:

    Таблица 4. Особенности реализации нейровычислителей на ПЛИС.

    Тип ПЛИСПроизводитель Сложность кристалла, макроячеек (CLB) Максимальное
    число нейронов
    1XC4005E/XLXILINX196 (14x14)6
    2XC4013XLAXILINX576 (24x24)18
    3XC4020XLAXILINX784 (28x28)24
    4XC4044XLAXILINX1600 (40x40)50
    5XC4062XLAXILINX2304 (42x42)72
    6XC4085XLXILINX3136 (56x56)97
    7XC40250XVXILINX8000200
    8EPF10K20ALTERA1444
    9EPF10K50EALTERA36011
    10EPF10K100EALTERA62419
    11EPF10K250EALTERA152050
    12M4LV-96/48AMD9663
    13M4LV-192/96AMD1926
    14M5LV-256AMD2568
    15M5LV-512AMD51216

    Построение нейровычислителей на их основе хотя и дает высокую гибкость создаваемых структур, но пока еще проигрывает по производительности, по сравнению с другими решениями.



    Содержание раздела