Máy tính CNN kiến trúc và thuận toán

Mục tiêu bài bào là nghiên cứu những khả năng xử lí của hệ thần kinh của các cơ thể sống (để có thể mô hình hóa cơ chế xử lí này trên máy tính), đã phát hiện ra tiến trình xử lí của các nơron thần kinh vừa tương tác, vừa lan truyền, vừa xử lí cục bộ từng cấp tùy theo vị trí, khả năng của các tế bào.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Máy tính CNN kiến trúc và thuận toánTạp chí Khoa học & Công nghệ - Số 1(49)/năm 2009Kĩ thuật – Công nghệMÁY TÍNH CNN KIẾN TRÚC VÀ THUẬT TOÁNVũ Đức Thái - Đàm Thanh Phương (Khoa Công nghệ thông tin – ĐH Thái Nguyên),Phạm Thượng Cát (Viện Công nghệ thông tin -Viện KH&CN Việt Nam)1. Đặt vấn đềTrong nhiều vấn đề khoa học, kĩ thuật hiện nay cần tốc độ tính toán nhanh, khối lượngtính toán lớn. Tốc độ máy tính hiện nay đã đạt gần tới giới hạn vật lí về kiến trúc mạch (hạn chếbởi trở kháng, nhiễu của vi mạch), dù các chíp đã được cải tiến không ngừng nhưng cũng khôngđáp ứng được những bài toán tính toán phức tạp. Con người mong muốn có thế hệ máy tính thôngminh có khả năng xử lí nhiều dạng dữ liệu như khả năng của sinh vật vẫn xử lí trong cuộc sống.Cùng một thời điểm, chúng ta có thể vừa nhìn, vừa nghe, vừa nói, vừa suy nghĩ. Nghĩa là xử línhiều dạng dữ liệu khác nhau với tốc độ rất nhanh trong cuộc sống thực.Người ta đã nghiên cứu những khả năng xử lí của hệ thần kinh của các cơ thể sống (để cóthể mô hình hóa cơ chế xử lí này trên máy tính), đã phát hiện ra tiến trình xử lí của các nơronthần kinh vừa tương tác, vừa lan truyền, vừa xử lí cục bộ từng cấp tùy theo vị trí, khả năng củacác tế bào. Do vậy, một tác vụ lớn được phân cấp xử lí cho nhiều nơron đồng thời trên toàn hệthần kinh, từ nơi nhận cảm giác đến thần kinh trung ương. Dữ liệu đưa vào xử lí của thế giới tựnhiên vô cùng phong phú, phức tạp có dạng luồng thông tin động thay đổi theo thời gian thực(các hình ảnh ta quan sát, âm thanh ta nghe được...) [1]. Bộ não đồng thời xử lí một cách độc lậpcho từng loại tín hiệu vào và trả lời bằng các cư xử tương ứng thông qua các phản xạ không điềukiện và có điều kiện (khi học sinh trả lời câu hỏi kiểm tra của thầy cô giáo, đồng thời phản xạchớp mắt khi có hạt bụi bay vào mắt).Thông qua quá trình xử lí, các nơron còn tích lũy được kinh nghiệm cho việc xử lí lầnsau, do vậy, trải qua nhiều lần luyện tập các nơron còn có khả năng nâng cao hiệu năng xử lí haynói cách khác hệ xử lí có khả năng học.Để máy tính xử lí được các dạng dữ liệu tự nhiên (âm thanh, hình ảnh, cảm giác...) cầnphải có một kiến trúc đặc biệt giống như cấu trúc của hệ thần kinh. Với khả năng xử lí tuần tựcủa máy PC hiện nay cho dù có tốc độ rất cao cũng không thể xử lí kịp thời và không đáp ứngđược trong các tác vụ điều khiển. Do vậy, muốn có một hệ xử lí nhanh, đa luồng cần có một hệxử lí song song đồng thời của nhiều chíp xử lí như hệ thần kinh của cơ thể sống.Công nghệ mạng nơron tế bào CNN (Cenllular Neural Networks) đã được các nhà khoahọc Mỹ và Hungary phát minh ra vào năm 1988 có tốc độ xử lí của một tế bào là 1012 phéptính/giây, cả hệ có khoảng 16 000 CPU xử lí đồng thời. Đây là bước đột phá về cấu trúc củaCNN là các CPU song song được kết nối thành mạng tích hợp trong một chip [2,3].2. Kiến trúc của máy tính CNN -UM (CNN - Universal Machine)Mô hình CNN là một cấu trúc lí tưởng cho một mảng tính toán analog lập trình được. Vớimảng lớn các chíp xử lí 2D, 3D cũng chỉ cần biểu diễn bởi tập các trọng số (A,B,z). Hiện nay đãcó hàng trăm mẫu trong thư viện của CNN [2,3,4].Hình 1 mô tả cấu trúc một hệ CNN điển hình. Các tế bào được điều khiển bởi khốiGAPU nó là một khối chứa các phần tử analog và lô gic (gọi là analogic). GAPU bao gồm thanhghi lệnh analog (APR) chứa nhiều lệnh analog chính là các mẫu (template); thanh ghi chươngtrình logic (LPR) chứa các hàm lô gic cục bộ của mỗi tế bào. Tiến trình xử lí được điều khiển bởicác chuyển mạch (switch) cục bộ. Các cấu hình xử lí được lưu trong thanh ghi cấu hình chuyển1Tạp chí Khoa học & Công nghệ - Số 1(49)/năm 2009Kĩ thuật – Công nghệmạch (SCR). Trình tự thực hiện các lệnh lôgic được lưu trong khối điều khiển analog và logictoàn cục (GACU) [6].Hình 1. Cấu trúc của một hệ CNNPhần lõi của CNN chứa các phần tử analog và logic, xung quanh có 5 khối ngoại vi cụcbộ liên kết giữa các tế bào. Phần tử điều khiển và truyền thông cục bộ nhận lệnh từ SCR và điềukhiển các chuyển mạch đồng thời điều khiển đầu vào/ra. Các khối LLM và LAM có thể nhận,gửi tín hiệu trực tiếp không cần qua khối GAPU; các khối LAOU và LLU lưu giá trị analog vàlogic cục bộ, là các giá trị analog và logic trung gian nhằm làm giảm nhiều thao tác tính toántoàn cục trong CNN. Khối SCR và LPR điều khiển các đầu ra riêng lẻ. GAPU có hai chế độ xử líanalog (tốc độ cao cho xử lí cục bộ, tốc độ thấp cho truyền nhận dữ liệu) và xử lí logic.2.1. Đặc trưng về cơ chế hoạt động của CNN -UM- Thay đổi trạng thái theo thời gian quá độ của mạch điện (rất nhanh cỡ micro giây).- Trạng thái của mỗi tế bào biến đổi theo thời gian là tín hiệu điều khiển đưa ra cho cáchệ thứ cấp thực thi các tác vụ. So sánh với máy tính PC ta thấy những điểm khác cơ bản củaCNN và máy PC (H.2):Hình 2. So sánh giữa máy tính PC và CNN-UM- Mỗi đầu vào được một tế bào xử lí và đưa ra kết quả, như vậy mảng các tế bào thamgia xử lí đồng thời cho mảng tín hiệu vào. Ngoài quá trình xử lí, các tế bào còn có quá trìnhtruyền thông tin cho nhau từ đầu mảng đến cuối mảng trên toàn hệ CNN, như vậy hệ CNN còncó tính năng như hệ thần kinh. Sau mỗi xử lí, trạng thái của tế bào được thay đổi do có sự liênkết với các tế bào xung quanh nhận được tín hiệu hồi tiếp trở lại, làm cho toàn hệ luôn ở trạngthái động (dynamic). Quá trình xử lí trên chỉ diễn ra trong thời gian quá độ của mạch điện cỡnanô giây đến micro giây. Nếu hệ CNN có kích thước 128x128 thì có thể có khoảng 16.000 tínhiệu được xử lí đồng thời. Tín hiệu vào cho mỗi tế bào có thể là tín hiệu tương tự hoặc tín hiệu số(do phần ghép nối của mỗi tế bào cho phép nhận cả hai loại tín hiệu này). Tùy từng loại dữ liệu màta có thể thiết kế quá trình xử lí tương ứng cho hệ CNN. Thao tác xử lí cho mỗi tín hiệu thông tin2Tạp chí Khoa học & Công nghệ - Số 1(49)/năm 2009Kĩ thuật – Công nghệvào như thao tác xử lí cho từng điểm ảnh trong một ảnh vào, như vậy cả hệ CNN có thể xử lí choluồng thông tin vào giống ...