Многослойная модульная вычислительная система

Заявленное устройство относится к области вычислительной техники и может использоваться для создания сложных автоматических систем управления и систем с искусственным интеллектом, в том числе - для управления оборудованием и технологическими процессами в машиностроении, систем автоматического управления авиационной и космической техникой и т.д. Техническим результатом является повышение скорости принятия решения, возможность наращивания слоев и модулей в каждом слое в процессе эксплуатации системы, при усложнении задачи, повышение надежности вычислительной системы. Устройство многослойной модульной вычислительной системы содержит несколько слоев, включая слой нейронной сети, транспортный слой и процессорный слой, причем транспортный слой содержит модули сетевых контроллеров-маршрутизаторов, процессорный слой содержит процессорные модули, а все упомянутые модули имеют много входов и много выходов, соединенных между собой и подсоединенных к входам и выходам системы, при этом процессорные модули выполняют функции обучения модулей доменов нейронной сети. 2 з.п. ф-лы, 1 ил.

 

Заявленное устройство многослойной модульной вычислительной системы относится к вычислительной технике и может использоваться для создания сложных автоматических систем управления и систем с искусственным интеллектом, в том числе - для управления оборудованием и технологическими процессами в машиностроении, для систем автоматического управления авиационной и космической техникой и т.д.

Известны примеры различных модульных вычислительных систем.

Например, компьютер Cray T3D, являющийся суперкомпьютером с массовым параллелизмом и с распределенной памятью [1]. В его состав входят два типа основных компонентов: вычислительные узлы и коммутационная сеть. Коммутационная сеть компьютера Cray T3D образует трехмерную решетку, соединяя сетевые маршрутизаторы узлов в трех пространственных направлениях. Связь между двумя смежными узлами реализована с помощью двух однонаправленных каналов передачи данных, что допускает одновременный обмен данными в противоположных направлениях. Недостатком этого устройства является низкая реальная производительность при решении задач, требующих большого числа междупроцессорных пересылок.

Известна многопроцессорная система, состоящая из модулей [2]. Модуль многопроцессорной системы, предназначенный для построения многопроцессорных систем, содержит группу макропроцессоров, выполняющих крупные математические операции, группу мультиконтроллеров распределенной памяти, обеспечивающих скоростной обмен информацией между оперативной памятью и макропроцессорами и параллельно-конвейерную обработку информации, матричный коммутатор, обеспечивающий прямые пространственные соединения между всеми компонентами системы, причем информационные входы устройства соединены с двунаправленными входами/выходами оперативной памяти и двунаправленными входами/выходами блока мультиконтроллеров распределенной памяти.

Известны многослойные нейронные сети [3], которые содержат несколько слоев нейронов. Нейроны имеют много входов и много выходов. Входы и выходы нейронов каждого слоя соединены соответственно с входами и выходами нейронной сети и выходами и входами нейронов из других слоев. Входы и выходы нейронов одного слоя между собой не связаны.

Известны полезные модели «Нейронная сеть» и «Доменная нейронная сеть» [4, 5]. В нейронной сети [4] имеются нейроны и коммутаторы. Нейроны имеют один вход и один выход и выполняют функции обработки информации и принятия решения. Входы и выходы нейрона соединены с входами и выходами коммутаторов. Коммутатор нейронной сети состоит из таблицы связей нейронов, составляющих фрагмент сети, и устройства, передающего информацию между нейронами на основе этой таблицы. Входы и выходы коммутатора соединены с входами и выходами других коммутаторов и входами и выходами нейронов сети.

Фрагменты сети, содержащие соединенные между собой нейроны и коммутаторы, объединены в домены [5]. Домены подключены к коммутаторам более высокого уровня. В домен входит шлюз. Домен имеет один вход и один выход, которые образованы соответственно внешним входом и внешним выходом шлюза. Шлюз имеет один внешний вход и один внешний выход, а также много внутренних входов и внутренних выходов. Шлюз содержит таблицу шлюзования, задающую соединение внешнего входа и внешнего выхода шлюза соответственно с внутренними входами и выходами шлюза, а также устройство, принимающее и передающее информацию на основе этой таблицы. Внутренние входы и внутренние выходы шлюза подсоединены соответственно к входам и выходам внутренних коммутаторов, нейронов и доменов более низкого уровня, входящих в фрагмент сети, который образует домен.

Наиболее близкой по технической сущности к заявленному устройству является полезная модель «Модульная вычислительная система» [6].

Устройство модульной вычислительной системы /Л.-6/, где каждый модуль содержит несколько разъемов, сетевой контроллер-маршрутизатор, шлюз и функциональные блоки, причем разъем используется для взаимного соединения модулей, шлюз модуля имеет один внешний вход и один внешний выход, а также много внутренних входов и выходов, подсоединенных соответственно к выходам и входам упомянутых функциональных блоков, отличающееся тем, что входы и выходы контроллера-маршрутизатора подсоединены к разъемам, а также к внешнему входу и внешнему выходу шлюза.

Устройство модульной вычислительной системы [6], отличающееся тем, что все модули имеют одинаковую форму и размер, причем модуль выполнен как объемная геометрическая фигура, у которой все грани имеют форму равностороннего n- угольника, на поверхности каждой грани имеются разъемы для соединения модулей между собой, а также для приема-передачи информации и подачи питающего напряжения.

Заявленное устройство многослойной модульной вычислительной системы позволяет реализовать сложные автоматические системы управления и искусственного интеллекта на базе больших доменных нейронных сетей.

Техническим результатом заявляемого устройства является:

- создание сложных модульных вычислительных систем на базе больших доменных нейронных сетей;

- повышение скорости принятия решения;

- сокращение затрат на производство за счет унификации номенклатуры модулей;

- возможность наращивания слоев и модулей в каждом слое в процессе эксплуатации системы при усложнении задачи;

- повышение надежности вычислительной системы за счет введения резервных модулей и слоев.

П.1. Устройство многослойной модульной вычислительной системы, где имеются несколько слоев, включая слой нейронной сети, транспортный слой и процессорный слой, причем транспортный слой содержит модули сетевых контроллеров-маршрутизаторов, процессорный слой содержит процессорные модули, а все упомянутые модули имеют много входов и много выходов, соединенных между собой и подсоединенных к входам и выходам системы,

где процессорные модули выполняют функции интерфейса с внешней средой, инициализации вычислительной системы, задания маршрута передачи информации и его реконфигурации, функции памяти и хранения информации о состоянии системы и ее модулей, восстановления работоспособности системы при отказе,

а модули сетевых контроллеров-маршрутизаторов выполняют функции приема и передачи информации между слоями и модулями системы,

отличающееся тем, что слой нейронной сети состоит из модулей доменов, где модуль домена нейронной сети имеет один внешний вход и один внешний выход, которые подключены к входам и выходам одного модуля сетевого контроллера-маршрутизатора.

П.2. Устройство по п..1, отличающееся тем, что процессорные модули выполняют функции обучения модулей доменной нейронной сети.

П.3. Устройство по п.2, отличающееся тем, что каждый слой системы, в свою очередь, строится из отдельных вложенных слоев по тем же принципам, что и устройство вычислительной системы в целом.

Схема заявленного устройства многослойной модульной вычислительной системы показана на чертеже.

Устройство многослойной модульной вычислительной системы (чертеж), которая состоит из взаимосвязанных слоев n1, n2, n3.

Количество слоев модульной вычислительной системы может быть сколь угодно большим (но не менее трех) в зависимости от сложности решаемой задачи и требований к надежности. В процессе эксплуатации к модульной вычислительной системе могут добавляться новые слои, по мере необходимости.

Каждый слой содержит унифицированные вычислительные модули одного типа (4, 5, 6). Входы и выходы модулей соединены между собой, а также подсоединены к входам и выходам системы. Для взаимного соединения модулей системы между собой, а также для приема и передачи данных между модулями используются разъемы.

В многослойной модульной вычислительной системе имеются несколько слоев, в том числе - слой доменов нейронной сети n1, транспортный слой n2 и процессорный слой n3. Каждый слой содержит унифицированные модули одного типа, которые имеют входы и выходы. Слой n1 содержит модули доменов нейронной сети 4. Транспортный слой n2 содержит модули сетевых контроллеров-маршрутизаторов 5. Процессорный слой n3 содержит процессорные модули 6. Входы и выходы модулей соединены с входами и выходами модулей того же и других слоев и входами и выходами системы. При необходимости резервирования модулей, а также при усложнении и расширении функциональных возможностей устройства в него добавляются новые модули или новые слои.

Устройство работает следующим образом. Модуль домена нейронной сети 4 состоит из нейронов и коммутаторов и используется как устройство хранения и обработки информации. Модуль домена 4 имеет один вход и один выход, которые подсоединены к входу и выходу одного модуля сетевого контроллера-маршрутизатора 5. Модуль сетевого контроллера-маршрутизатора 5 имеет много входов и выходов, которые подсоединены к входам и выходам модулей доменов 4, других контроллеров-маршрутизаторов 5 и процессорных модулей 6. Входы и выходы процессорных модулей 6 подсоединены к входам и выходам модулей сетевых контроллеров-маршрутизаторов 5 и других процессорных элементов 6, а также к входам-выходам вычислительной системы (i/o 1 … i/o n3). Модуль сетевого контроллера-маршрутизатора 5 выполняет функции передачи информации между модулями, причем маршрут передачи задает процессорный слой.

Информация передается между модулями в форме пакетов данных, в которые входят адреса слоя-отправителя и модуля-отправителя, адреса слоя-получателя и модуля-получателя. Модуль сетевого контроллера-маршрутизатора 5 выполняет прием и передачу информации в соответствии с адресами слоев и модулей системы.

Сетевой контроллер-маршрутизатор определяет адрес слоя и модуля, для которого пришла информация. Если эта информация передается для данного слоя, то контроллер-маршрутизатор передаст ее в модуль с адресом получателя или в другой контроллер-маршрутизатор. Если эта информация передается для другого слоя, контроллер-маршрутизатор передает ее в транспортный слой, ближайший к модулю-получателю. Для маршрутизации информации между модулями используется алгоритм, аналогичный маршрутизации сообщений в компьютерной сети (например, в сети Internet).

Процессорный модуль может быть реализован как цифровое или аналоговое устройство. Если процессорный модуль реализован как аналоговое устройство, то все его выходы должны иметь аналого-цифровой преобразователь (АЦП), а входы - цифроаналоговый преобразователь (ЦАП).

Процессорные модули выполняют функции интерфейса с внешней средой, инициализации вычислительной системы, маршрутизации информации в системе, обучения нейронной сети и восстановления работоспособности при отказе всей системы, отдельных слоев или модулей.

Процессорные модули выполняют функции обучения доменов нейронной сети. При обучении модуля доменной нейронной сети в памяти процессорного модуля формируется таблица коммутации входов и выходов нейронов внутри домена, а также таблица коммутации входов и выходов модулей доменов внутри слоя.

Таблица коммутации входов и выходов нейронов внутри домена содержит связи и весовые коэффициенты выходов нейронов, входящих в этот домен.

В таблице коммутации входов и выходов доменов внутри слоя записана аналогичная информация, но уже для более высокого уровня - взаимные связи и весовые коэффициенты выходов модулей доменов.

После обучения доменов нейронной сети упомянутые таблицы копируются из памяти модулей процессорного слоя в коммутаторы доменов нейронной сети. На основании этой информации процессорный слой задает маршрут передачи информации, а затем передает маршрут транспортному слою, который его реализует. Транспортный слой обеспечивает передачу информации между доменами нейронной сети.

Повышение отказоустойчивости многослойной модульной системы возможно за счет некоторого числа резервных слоев или резервных модулей в каждом слое. При отказе любого модуля домена нейронной сети нет необходимости проводить повторное обучение. При отказе домена или сетевого контроллера-маршрутизатора таблица коммутации домена копируется из памяти процессорного элемента в коммутатор резервного домена, а затем проводится повторная маршрутизация. Таким образом, обеспечивается высокая надежность устройства.

Процессорный слой выполняет функции управления транспортным слоем (включая маршрутизацию и реконфигурацию), а также функции интерфейса с внешней средой и памяти, где хранится полная информация о модулях вычислительной системы.

Модульная система может состоять из большого числа слоев, причем каждый слой системы, в свою очередь, может строиться из вложенных слоев по тем же принципам, что и устройство вычислительной системы в целом.

Источники информации

1. Вычислительные процессоры и системы. / Под ред. Г.Н.Марчука. Выпуск 7. - М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1990.

2. Левин И.И., Виневская Л.И. Модуль многопроцессорной системы. Заявка №2004136937/09, дата подачи заявки 16.12.2004, МПК G06F 15/16.

3. Галушкин А.И. Теория нейронных сетей. Кн. 1: - М.: ИПРЖР, 2000. - 416 с.: ил (Нейрокомьютеры и их применение).

4. Кабак И.С., Суханова Н.В. Нейронная сеть. Патент на полезную модель №66831, опубл. 27.09.2007, Бюл. №27.

5. Кабак И.С., Суханова Н.В. Доменная нейронная сеть. Патент на полезную модель №72084, опубл. 27.03.2008, Бюл. №9.

6. Кабак И.С., Суханова Н.В. Модульная вычислительная система. Патент на полезную модель №75247, опубл. 27.07.2008.

1. Устройство многослойной модульной вычислительной системы, где имеются несколько слоев, включая слой нейронной сети, транспортный слой и процессорный слой, причем транспортный слой содержит модули сетевых контроллеров-маршрутизаторов, процессорный слой содержит процессорные модули, а все упомянутые модули имеют много входов и много выходов, соединенных между собой и подсоединенных к входам и выходам системы, где процессорные модули выполняют функции интерфейса с внешней средой, инициализации вычислительной системы, задания маршрута передачи информации и его реконфигурации, функции памяти и хранения информации о состоянии системы и ее модулей, восстановления работоспособности системы при отказе, а модули сетевых контроллеров-маршрутизаторов выполняют функции приема и передачи информации между слоями и модулями системы, отличающееся тем, что слой нейронной сети состоит из модулей доменов, где модуль домена нейронной сети имеет один внешний вход и один внешний выход, которые подключены к входам и выходам одного модуля сетевого контроллера-маршрутизатора.

2. Устройство п.1, отличающееся тем, что процессорные модули выполняют функции обучения модулей доменов нейронной сети.

3. Устройство по п.2, отличающееся тем, что каждый слой системы в свою очередь, строится из отдельных вложенных слоев по тем же принципам, что и устройство вычислительной системы в целом.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к вычислительной технике и может быть использовано для построения модулярных нейрокомпьютеров, функционирующих в симметричной системе остаточных классов.

Изобретение относится к нейрокомпьютерам. .

Изобретение относится к вычислительным модулярным нейрокомпьютерным системам. .

Изобретение относится к нейроподобным вычислительным структурам и может быть использовано в качестве процессора вычислительных систем с высоким быстродействием.

Изобретение относится к нейрокибернетике и может быть использовано в искусственных нейронных сетях при решении различных задач логической обработки двоичных данных.

Изобретение относится к вычислительной технике и может быть использовано в модулярных нейрокомпьютерных системах. .

Изобретение относится к кибернетике и может быть использовано в качестве ячейки нейронных сетей. .

Изобретение относится к области вычислительной техники и может быть использовано в нейронных сетях. .

Изобретение относится к области вычислительной техники и может быть использовано в нейронных компьютерах. .

Изобретение относится к нейрокибернетике и может быть использовано в искусственных нейронных сетях при решении различных задач обработки данных, таких как обработка изображений и распознавание образов, предсказание сигналов

Изобретение относится к области компьютерных сетей

Изобретение относится к вычислительной технике и может быть использовано при создании вычислительных средств для систем управления высокоманевренными объектами авиационной и ракетно-космической техники, где требуется быстрое вычисление функций, например тригонометрических, используемых в матричных преобразованиях при решении задач формирования инерциальной системы координат по информации датчиков угловых скоростей, а также при решении задачи сохранения работоспособности вычислителей при изменениях параметров элементов БИС из-за действия ионизирующих излучений естественного или искусственного происхождения

Изобретение относится к аналогово-цифровым управляющим устройствам и может быть использовано при создании сложных многопараметрических систем автоматического управления различными объектами и технологическими процессами, позволяющих объекту изменять свою реакцию в зависимости от изменения характера внешних влияющих факторов, в системах распознавания образов, в робототехнике, а также для моделирования мозга человека

Изобретение относится к медицинской кибернетике, бионике, нейроинформатике, в частности к области разработки сетевых систем для моделирования нейрофизиологических процессов, а также к созданию информационно-управляющих устройств и биотехнических комплексов двигательной регуляции

Изобретение относится к области устройств преобразования кода в частоту. Техническим результатом является реализация различных функциональных зависимостей выходной частоты от входного кода и улучшение способности преобразователя корректировать мультипликативную составляющую погрешности датчиков. Устройство содержит два сумматора, два элемента ИЛИ, два элемента задержки, счетчик, дешифратор, память кодов, четыре элемента И, блок памяти весовых коэффициентов, блок обучения, блок памяти весовых коэффициентов, блок обучения, умножитель, блок выбора функции активации. 2 табл., 1 ил.

Изобретение относится к вычислительной технике и может быть использовано при создании бесплатформенных инерциальных систем, входящих с состав систем автоматического управления высокоманевренными судами, объектами авиационной техники, изделиями ракетно-космической техники и космическими аппаратами в частности, а также мобильными робототехническими комплексами, особенностью которых является обеспечение работоспособности в экстремальных условиях. Техническим результатом является повышение быстродействия матричных вычислений. Устройство содержит блок микропрограммного управления, два блока матричных нейропроцессоров, операционное устройство, матричное запоминающее устройство, источник вторичного электропитания, блок связи, запоминающее устройство санкционированного доступа, датчик внешнего воздействия. 22 з.п. ф-лы, 20 ил.

Изобретение относится к области медицины: в хирургии, онкологии, в частности к способу прогнозирования течения раннего послеоперационного периода у больных с осложнениями рака прямой кишки и средству для его осуществления. Сущность способа: осуществляют анализ клиническо-анамнестических и лабораторных данных субъекта: пол, возраст, срок установления онкологического диагноза, тип осложнения, степень распространенности опухоли по TNM классификации, стадия опухоли, сопутствующая патология, ранее проведенное лечение, показатели общего анализа крови, общего анализа мочи, показатели биохимического анализа крови, а также данные УЗИ, фиброколоноскопии, вид операции. Анализ осуществляют с помощью искусственной нейронной сети, которая представляет собой сеть прямого распространения с тремя слоями нейронов: в первом слое 4 нейрона, во втором - 2 нейрона, в третьем слое один нейрон. Нейроны слоев соединены между собой по типу «каждый с каждым». Каждый нейрон первого слоя имеет 28 синапсов, нейроны второго слоя имеют 5 синапсов, нейрон выходного слоя имеет 3 синапса. В качестве функции активации нейроны используют логистическую функцию. Нейронная сеть делит пространство входных сигналов на две группы и относит значение ниже 0,5 к неблагоприятному течению раннего послеоперационного периода, а при значении выше чем 0,5 - к группе с благоприятным течением. Положительный эффект: предлагаемый способ является простым, экономичным по сравнению с большинством имеющихся методов, он не инвазивен, основан на анализе полученных данных в результате стандартного предоперационного обследования пациента и не требует проведения дополнительных методов диагностики, а это, в свою очередь, повысит уровень достоверности, объективизации и при необходимости коррекцию лечения. 2 пр., 2 ил.

Изобретение относится к вычислительной технике и может быть использовано при построении систем обработки информации в нейросетевом базисе, в том числе для распознавания образов (классификации). Техническим результатом является возможность обеспечения многопараметрической классификации. Устройство содержит блок входных сигналов, узлы умножения входной величины на весовой коэффициент, сумматор, блок функции активации, каждый узел умножения входной величины на весовой коэффициент включает умножитель входного сигнала на весовой коэффициент и блок формирования весового коэффициента, включающий блок сравнения входной и пороговых величин, ячейки памяти постоянного запоминающего устройства, с записанными в них пороговыми величинами, коммутатор, ячейки памяти постоянного запоминающего устройства с записанными в них весовыми коэффициентами. 2 ил.
Наверх