Завершая цикл статей о передовых архитектурах нейроморфных процессоров, мы решили обратить особое внимание на отечественные разработки, которые нередко остаются вне поля зрения широкой общественности. В этой статье мы поговорим о нейроморфном процессоре «Алтай».

А вы знали, что название Tianjic в китайском языке несёт двойной смысл? С одной стороны - это "небесный механизм" или "возвышенный замысел", а с другой - символ объединения разных миров. Это отражает суть Tianjic: объединение двух парадигм искусственного интеллекта (ANN и SNN) в одном чипе. В первой части статьи мы разобрали историю создания Tianjic и его ключевые технические решения. Теперь пришло время узнать, как "небесная" архитектура Tianjic проявляет себя на практике и с какими трудностями сталкивается на пути к созданию аппаратных основ AGI.

В последних статьях мы говорили о SpiNNaker – уникальном решении для имитации работы спайковых нейронных сетей. Сегодня мы переходим к другому инновационному подходу – архитектуре Tianjic, которая объединяет инженерные решения в области искусственных (ANN) и спайковых нейросетей (SNN). Почему стоит говорить о Tianjic? В отличие от узкоспециализированных решений, таких как TrueNorth, Tianjic предлагает универсальный гибридный подход, способный работать с разнообразными нейронными моделями на одном кристалле, что открывает новые горизонты в разработке искусственного общего интеллекта (AGI).

В предыдущей статье мы разобрались в том, как устроена аппаратная часть SpiNNaker2: от базового вычислительного элемента (PE) и принципов событийно-ориентированной обработки до масштабирования системы в виде нейроморфного суперкомпьютера. В этой статье мы продолжим разговор о SpiNNaker2 и подробнее поговорим о программной экосистеме, рассмотрим ключевые программные фреймворки, которые упрощают разработку и тестирование моделей нейронных сетей. Также сравним SpiNNaker2 с IBM TrueNorth и проанализируем результаты реальных проектов, демонстрирующих возможности нейроморфной архитектуры в науке, робототехнике и машинном обучении.

В предыдущей статье мы говорили о TrueNorth — нейроморфном процессоре от IBM, который доказал возможность энергоэффективной обработки данных на основе принципов биологических нейронных сетей. Однако на этом путь нейроморфных вычислений не заканчивается, есть и другие проекты, предлагающие альтернативные подходы к созданию «вычислительного мозга». Одним из таких проектов является SpiNNaker — масштабируемая платформа, сочетающая в себе параллелизм и событийно-ориентированный принцип обработки сигналов. В этой статье мы рассмотрим путь развития SpiNNaker — от первых концепций к современному поколению SpiNNaker2 — и проанализируем ключевые архитектурные особенности, которые делают эту платформу уникальной среди нейроморфных систем.

С момента появления первых компьютеров учёные стремились создать машины, способные имитировать работу человеческого мозга. Одним из перспективных подходов к реализации этой идеи стали нейроморфные процессоры, предлагающие новые методы обработки информации. Ярким примером таких разработок является TrueNorth — экспериментальный чип от компании IBM, основанный на принципах работы биологических нейронных сетей. TrueNorth продемонстрировал, как специализированная нейроморфная архитектура обеспечивает высокоэффективную параллельную обработку при низком энергопотреблении и открывает путь к новым подходам в проектировании систем, работающих с большими объёмами сенсорных данных.

В предыдущих статьях мы обсуждали классические процессорные архитектуры, которые заложили фундамент современных компьютеров. Однако технологии не стоят на месте, и сегодня мы поговорим о совершенно ином подходе к вычислениям - о нейроморфных архитектурах. Эти решения, вдохновлённые принципами работы биологических нейронных сетей, открывают новые горизонты в области высокопроизводительных и энергоэффективных систем.

Подходит к концу 2024 год, который стал для нас особенным - именно в этом году мы открыли двери нашего блога, чтобы создать пространство для общения, обмена знаниями и совместного развития. Мы искренне благодарны каждому из вас за то, что вы стали частью нашего сообщества, поддерживаете нас и вдохновляете на новые свершения. В новом году мы продолжим делиться с вами интересными и полезными материалами. Следите за обновлениями!

В предыдущей статье мы рассмотрели архитектуру CISC и её влияние на развитие вычислительной техники. Сегодня мы продолжим знакомство с альтернативными подходами к проектированию процессоров и поговорим про RISC (Reduced Instruction Set Computer). Разберём основные особенности, обозначим преимущества и недостатки, а также рассмотрим, как она применяется в современных системах.

В мире вычислительной техники, где скорость и эффективность становятся ключевыми факторами прогресса, архитектурные решения процессоров играют важную роль. Одним из значимых подходов к проектированию процессоров является CISC (Complex Instruction Set Computer) — архитектура, чьи корни уходят в зарождение современных компьютеров. В этой статье мы погрузимся в историю развития CISC, исследуем сильные и слабые стороны, а также поговорим о роли этой архитектуры в современной вычислительной технике.