І. Г. Цмоць, Б. В. Штогрінець, І. Я. Казимира, А. А. Литвин
{"title":"并行流型神经元合成方法","authors":"І. Г. Цмоць, Б. В. Штогрінець, І. Я. Казимира, А. А. Литвин","doi":"10.36930/40330213","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Розроблено узагальнену модель нейронного елемента паралельно-потокового типу, основними компонентами якої є перетворювач форматів даних, пристрій обчислення скалярного добутку та блок реалізації функції активації, яка забезпечує високу ефективність використання обладнання внаслідок вибору кількості розрядів для формування групових часткових добутків і узгодження частоти введення даних з частотою роботи конвеєра. Проаналізовано алгоритми для обчислення скалярного добутку та обґрунтовано вибір паралельного вертикально-групового методу обчислення скалярного добутку з аналізом k розрядів для формування групових часткових добутків. Для групового підсумовування вибрано каскадний паралельно-паралельний алгоритм, який забезпечує конвеєризацію процесу підсумовування шляхом введення буферних регістрів між ярусами суматорів. Розроблення нейронного елемента паралельно-потокового типу запропоновано виконувати на підставі таких принципів: використання базису елементарних арифметичних операцій; організація процесу обчислення скалярного добутку як виконання єдиної операції; локалізація та спрощення зв'язків між сходинками конвеєра; забезпечення балансу між введенням-виведенням і обчисленнями; використання конвеєризації та просторового розпаралелювання процесу обчислення; мінімізація зовнішнього інтерфейсу зв'язку. Запропоновано оцінювання апаратної реалізації нейронного елемента здійснювати за критерієм ефективності використання обладнання, який враховує складність, час і витрати обладнання на реалізацію алгоритму та дає оцінку внеску кожного вентиля в загальну продуктивність нейронного елемента. Показано, що синтез нейроелемента паралельно-потокового типу зводиться до мінімізації апаратних затрат при забезпечені обчислення скалярного добутку та функції активації в реальному часі. Розроблено метод синтезу нейронного елемента паралельно-потокового типу, який, за рахунок розбиття його на сходинки та узгодження часу надходження даних з тактом конвеєра, забезпечує синтез цього нейронного елемента з високою ефективністю використання обладнання та обробленням потоків даних у реальному часі.","PeriodicalId":33529,"journal":{"name":"Naukovii visnik NLTU Ukrayini","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-04-25","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Модель та метод синтезу нейронного елемента паралельно-потокового типу\",\"authors\":\"І. Г. Цмоць, Б. В. Штогрінець, І. Я. Казимира, А. А. Литвин\",\"doi\":\"10.36930/40330213\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Розроблено узагальнену модель нейронного елемента паралельно-потокового типу, основними компонентами якої є перетворювач форматів даних, пристрій обчислення скалярного добутку та блок реалізації функції активації, яка забезпечує високу ефективність використання обладнання внаслідок вибору кількості розрядів для формування групових часткових добутків і узгодження частоти введення даних з частотою роботи конвеєра. Проаналізовано алгоритми для обчислення скалярного добутку та обґрунтовано вибір паралельного вертикально-групового методу обчислення скалярного добутку з аналізом k розрядів для формування групових часткових добутків. Для групового підсумовування вибрано каскадний паралельно-паралельний алгоритм, який забезпечує конвеєризацію процесу підсумовування шляхом введення буферних регістрів між ярусами суматорів. Розроблення нейронного елемента паралельно-потокового типу запропоновано виконувати на підставі таких принципів: використання базису елементарних арифметичних операцій; організація процесу обчислення скалярного добутку як виконання єдиної операції; локалізація та спрощення зв'язків між сходинками конвеєра; забезпечення балансу між введенням-виведенням і обчисленнями; використання конвеєризації та просторового розпаралелювання процесу обчислення; мінімізація зовнішнього інтерфейсу зв'язку. Запропоновано оцінювання апаратної реалізації нейронного елемента здійснювати за критерієм ефективності використання обладнання, який враховує складність, час і витрати обладнання на реалізацію алгоритму та дає оцінку внеску кожного вентиля в загальну продуктивність нейронного елемента. Показано, що синтез нейроелемента паралельно-потокового типу зводиться до мінімізації апаратних затрат при забезпечені обчислення скалярного добутку та функції активації в реальному часі. Розроблено метод синтезу нейронного елемента паралельно-потокового типу, який, за рахунок розбиття його на сходинки та узгодження часу надходження даних з тактом конвеєра, забезпечує синтез цього нейронного елемента з високою ефективністю використання обладнання та обробленням потоків даних у реальному часі.\",\"PeriodicalId\":33529,\"journal\":{\"name\":\"Naukovii visnik NLTU Ukrayini\",\"volume\":null,\"pages\":null},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2023-04-25\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Naukovii visnik NLTU Ukrayini\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.36930/40330213\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Naukovii visnik NLTU Ukrayini","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.36930/40330213","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
Модель та метод синтезу нейронного елемента паралельно-потокового типу
Розроблено узагальнену модель нейронного елемента паралельно-потокового типу, основними компонентами якої є перетворювач форматів даних, пристрій обчислення скалярного добутку та блок реалізації функції активації, яка забезпечує високу ефективність використання обладнання внаслідок вибору кількості розрядів для формування групових часткових добутків і узгодження частоти введення даних з частотою роботи конвеєра. Проаналізовано алгоритми для обчислення скалярного добутку та обґрунтовано вибір паралельного вертикально-групового методу обчислення скалярного добутку з аналізом k розрядів для формування групових часткових добутків. Для групового підсумовування вибрано каскадний паралельно-паралельний алгоритм, який забезпечує конвеєризацію процесу підсумовування шляхом введення буферних регістрів між ярусами суматорів. Розроблення нейронного елемента паралельно-потокового типу запропоновано виконувати на підставі таких принципів: використання базису елементарних арифметичних операцій; організація процесу обчислення скалярного добутку як виконання єдиної операції; локалізація та спрощення зв'язків між сходинками конвеєра; забезпечення балансу між введенням-виведенням і обчисленнями; використання конвеєризації та просторового розпаралелювання процесу обчислення; мінімізація зовнішнього інтерфейсу зв'язку. Запропоновано оцінювання апаратної реалізації нейронного елемента здійснювати за критерієм ефективності використання обладнання, який враховує складність, час і витрати обладнання на реалізацію алгоритму та дає оцінку внеску кожного вентиля в загальну продуктивність нейронного елемента. Показано, що синтез нейроелемента паралельно-потокового типу зводиться до мінімізації апаратних затрат при забезпечені обчислення скалярного добутку та функції активації в реальному часі. Розроблено метод синтезу нейронного елемента паралельно-потокового типу, який, за рахунок розбиття його на сходинки та узгодження часу надходження даних з тактом конвеєра, забезпечує синтез цього нейронного елемента з високою ефективністю використання обладнання та обробленням потоків даних у реальному часі.