Page 37 - 4143

На шостому етапі проводиться оцінка продуктивності НК на

конкретній задачі з вибором конкретної технологічної реалізації.
Приклади існуючих нейрокомпьютеров в порядку збільшення їх
продуктивності наступні:
o програмна емуляція за одно процесорною ЕОМ;

o трансп'ютерна реалізація різної конфігурації мережі;
o реалізація нейронної архітектури на стандартних
мікропроцесорних НВІС;

o реалізація на аналогових і аналого-цифрових НВІС;
o реалізація на оптоэлектронных НВІС;
o реалізація на пластині.
Не дивлячись на сплеск досліджень і розробок

напівпровідникових, оптичних, оптоэлектронных, магнітно-
електронних, біомолекулярних НМ і НК, питання вибору

пріоритетних і самих конкурентоздатних напрямів дотепер
відкрито.
Розробка функціональне складних НВІС із спеціалізованою
структурою, орієнтованою на апаратну реалізацію однієї або

декількох найбільш часто парадигм нейронних мереж, що
використовуються, привела до створення паралельної
нейромережевих прискорювальної платні для різних базових

обчислювальних платформ. Прикладом такої реалізації є розробка
фірмою Telmat (Франція) нейромережевої прискорювальної плати
на базі спеціалізованої НВІС L-Neuro.
L-Neuro — цифрова схема для моделювання дискретних

нейромережевих алгоритмів – виконана за 1,5 мкм каскадною
КМОН- технологією. Вона сумісна з інтерфейсом пам'яті
трансп'ютера фірми Inmos і апаратно реалізує паралельне виконання

базових нейромережевих операцій в режимах розпізнавання і
навчання для нейрона, що має 16 входів і один вихід. Наявність
локальної пам'яті вагових коефіцієнтів об'ємом 1 Кбайт з

довільною вибіркою, і 32-байтного регістра станів нейронів,
забезпечує можливість моделювання нейромережевих структур від
фрагментів з 32 нейронів з входами у 32 байт до фрагментів з

чотирьох нейронів з 256 бітовими входами. Ефективну реалізацію
різних нейромережевих парадигм і правил навчання забезпечує
набір з 47 команд L-Neuro.
У складі НВІС L-Neuro можна виділити наступні структурні

елементи:
37