Оглавление
УЖИНЫ
-
Определение и измерение SUPS
- SUPS (скорость обновления синапсов в секунду) – ключевой показатель производительности нейронных сетей.
- Измеряется как произведение количества нейронов и средней связности на один нейрон в секунду.
-
Типы моделирования и их влияние на SUPS
- В асинхронном моделировании скорость обновления синапсов пропорциональна частоте активации нейрона.
- В синхронном моделировании скорость обновления зависит от частоты обновления и количества синапсов.
- При выборе Δt меньше среднего интервала между афферентными всплесками, скорость обновления синапсов увеличивается линейно с количеством нейронов.
-
Примеры нейронных чипов
- CNAPS-1064 от Adaptive Solutions – полноценный нейронный чип с 64 подпроцессорами, работающими в режиме SIMD.
- RN-100 и RN-200 от Ricoh – одно- и многонейронные чипы с возможностью обучения и низким энергопотреблением.
- MA-16 от Siemens – быстрый матрично-матричный умножитель, способный обрабатывать большие объемы данных.
- SYNAPSE-1 и SYNAPSE-3 от Siemens – нейрокомпьютеры с высокой производительностью, способные обрабатывать большие объемы данных.
-
Масштабирование вычислительной сложности
- В асинхронном моделировании сложность увеличивается линейно с количеством нейронов.
- В синхронном моделировании сложность увеличивается квадратично с количеством нейронов.
-
Пример моделирования
- В 2013 году компьютер K использовался для моделирования нейронной сети с 10,4 триллионами синапсов, что эквивалентно 1% человеческого мозга.
- Моделирование длилось 40 минут и требовало 1 петабайта памяти.
Полный текст статьи: