Сергей Бобровский
С 18 по 20 февраля в Москве в Институте проблем управления прошла Всероссийская конференция по нейротехнологиям, в которой приняли участие несколько сотен специалистов. В течение трех дней работали 14 секций, было заслушано около 300 докладов по самым разным темам: теория нейросетей (НС), нейроматематика, нейробиологические модели, применение нейрокомпьютеров (НК) в обработке сигналов, распознавании изображений, в финансовой деятельности, медицине и т. д.
Прикладные задачи, в принципе недоступные обычным компьютерам и требующие использования теории НС, появились в 80-х годах, а нейротехнологии, с помощью которых их можно решить, активно развиваются на наших глазах. Ежегодный прирост рынка НК составляет 50% (рост рынка обычных ПК - 15%). Увеличивается интерес и к литературе по нейросетям. На конференции был зачитан длинный список книг по этой тематике, готовящихся к изданию в России.
Во многих странах ведутся разработки собственных нейрочипов (НЧ). У европейской школы НС очень хорошие традиции, и страны Старого Света имеют возможность сравняться с США в области суперкомпьютерных технологий, что называется, малой кровью. Очень важно, что в создании хороших НЧ большую роль играют в первую очередь заложенные в них алгоритмы, а не технологии производства микросхем.
НЧ обладают рядом несомненных преимуществ перед обычными процессорами. Кроме исполнения жестко заданной программы они поддерживают также режим обучения, фактически представляющий собой программирование в терминах предметной области, понятное и доступное рядовому пользователю.
НЧ реализуют технологии массовых параллельных вычислений, когда одновременно обрабатывается большое число машинных слов. Предполагается, что с помощью НЧ удастся решить математические задачи, недоступные обычным компьютерам. На базе НЧ создаются системы распознавания речи и изображений. Они используются для создания роботов второго и третьего поколений, способных видеть, слышать, понимать рукописные тексты и человеческую речь. Очень актуально применение НЧ при управлении самолетами, когда требуется в реальном масштабе времени решать системы нелинейных дифференциальных уравнений (что не под силу последовательным компьютерам) в комплексах управления многофункциональными радиолокаторами, которые очень дороги и сложны. Пока подобные задачи решаются эвристически и не очень успешно. НЧ найдут широкое применение в физике высоких энергий, космической технике, в химии, работе со сложными нелинейными структурами, и во многих других областях.
Предполагается, что наиболее перспективным будет создание проблемно-ориентированных НЧ (с отказом от узкоспециализированных НЧ, предназначенных для решения конкретной задачи) и чипов с фрагментами НС. Интересно, что новые поколения НЧ, возможно, будут аналоговыми и по скорости работы значительно обгонят цифровые нейрочипы.
17 февраля, в МИФИ состоялся семинар по нейросетям, который проводил НТЦ “Модуль” (www.module.vympel.msk.ru). Одно из направлений работы этой фирмы - фундаментальные исследования в области НС и создание различных НЧ, в том числе по заказу ВПК, для обработки телевизионных изображений, речи, больших массивов информации, поступающих от электронных, оптических и акустических систем, шифрования информации в Сети, использования в Интернет-телефонии и т. д.
Первые НС эмулировались на ПК, но этот подход оказался малоэффективным, поэтому вполне закономерным было появление на рынке несколько лет назад аппаратных нейронных ускорителей. Сегодня создавать их во всем мире могут считанные компании, так как для этого надо приобрести очень дорогое ПО и быстродействующие компьютеры (“Модуль” использует ПК фирмы Sun), а кроме того, иметь сильных специалистов.
Недавно “Модуль” закончил проектирование нейрочипа NM6403, от начала до конца разработанного в России. Фирма Sumsung взялась за его изготовление на своих заводах по 0,5-микронной технологии. 64-разрядный NM6403 создавался в течение двух лет. Он способен работать с динамически изменяющейся разрядностью данных. В NM6403 реализованы суперскалярный RISC-процессор и нейропроцессор для работы с векторными данными длиной от 1 до 64 бит (задается программно). Все операции над подсловами соответствующей длины выполняются одновременно. Для построения сетей из большого числа процессоров NM6403 поддерживает стандартный протокол фирмы Texas Instruments.
В этом нейрочипе имеется программный интерфейс для работы с внешней памятью - программируется время обращения к ней. Дополнительно в NM6403 реализованы три блока внутренней памяти для быстрого вычисления частей НС. Сравнительные тесты показывают превосходство в скорости работы NM6403 над зарубежными аналогами: при суммировании векторов - в 2 раза, при умножении вектора на матрицу - в 5,6 раза.
“Модуль” в содружестве с МГУ разработал компилятор Си++ (консольное приложение для Windows 95), прошедший 6 тыс. международных тестов на соответствие стандарту Си++ и позволяющий создавать параллельные приложения для NM6403, а также сборщик, эмулятор команд, символьный отладчик и ассемблер. Кроме того, созданы оригинальная библиотека векторно-матричных вычислений, позволяющая обмениваться массивами данных с НЧ, и средства синхронизации. В настоящее время разрабатывается оптимизирующий компилятор.
В целом ситуация с нейросетями в России вселяет определенные надежды на дальнейшее развитие этого направления ИТ. Очень хорошую и регулярно обновляющуюся информацию по НС на русском языке можно найти на Web-узле МГТУ им. Н. Э. Баумана (www.bmstu.ru).
Телефон НТЦ “Модуль”: (095) 152-9697.
