roboforum.ru

Michael_K писал(а):

EIN_ENGEL писал(а):Несколько сотен нейронов при обучении вывешивают современный комп.

Это потому что его обучать пытаются за две микросекунды, а не за два месяца, как в реальной жизни

довольно спорно. не известно, чему он там обучается за два месяца.

EIN_ENGEL писал(а):своя память у каждого проца тоже должна быть. Плюс я бы добавил прямую связь между соседними процами.
И ещё не хватает управляющего процессора, который распределяет задачи.

про память - да.. под блоком процессор скрывается самодостаточная платка с памятью, как оперативкой так и флешкой наверное тоже..

про управляющий процессор - думается мне сделать вообще на каждой платке слот типа Sd карты.. на которой будет конфигурация...

эхх вкусные процы у Freescale-а...

дык не, я на ПК у себя держу софтину, которая мне пишет эти конфигурационный SD флешки... а я их уже втыкаю.. хотя и правда мона запариться..

думал и о низкоскоростной шине... аля УАРТЫ да RS всякие между всеми модулями, для их конфигурирования...

такой проц (с довесок с обвязкой и готовой платой) можно купить начиная с несколькольких десятков баксов

Пруфлинк?

своя память у каждого проца тоже должна быть.

Когерентная со всеми остальными, что непросто.

Плюс я бы добавил прямую связь между соседними процами.

И расположил бы их в узлах гиперкуба.

И ещё не хватает управляющего процессора, который распределяет задачи.

Если все пойдет через него, то производительность резко упадет.

Повторю еще раз. Все упирается в шину. Если шина узкая, то ДОБАВЛЕНИЕ процессоров СНИЖАЕТ производительность системы.

Не пойдёт всё через него. Для чего тогда прямые связи между вычислительными процессорами делать?
Он будет только загружать данные в вычислители и снимать результат.
Нужно сделать параллельную шину от управляющего к вычислительным и использовать её по очереди, по прерываниям от вычислителей, или по запросу от управляющего.
Память управляющему соответственно тоже нужна. Но при этом не обязательно делать к ней общий доступ от вычислителей, хотя и можно.
Это даже может быть альтернативой параллельной шине от управляющего к вычислителям. То есть управляющий считывает результаты вычислений с общей памяти. Если она будет двухпортовая, или вообще сделаная из плис и двухпортовых микросхем, то тогда работать должно быстрее.
Получается сама плис подключена к управляющему процессору как микросхема памяти, а в плисе уже контроллер, к которому подключены микросхемы двухпортовой памяти. Которые, в свою очередь, другим портом подключены к ДСП.

почему не модульный?
На модуле процессор с памятью, один её порт к процессору, второй к внешнему разъёму. Врядли там будут частоты больше 100-200МГц. Так что можно и так. Можно вообще оба порта завести на ДСП, а при подключении к материнке перевести разъёмный порт в третье состояние. Надо смотреть даташиты на эти микросхемы.
Другое дело, что двухпортовая память не дешевая.

Всё упирается только в бюджет.
(поскольку мы с самого начала по умолчанию не обсуждаем целесообразность такого вычислителя вообще в целом)

тогда сначала определись какие тебе нужны отдельные модули, а потом из них будешь собирать суперкомп.
Если работать не будет, или не оправдает надежд, то хоть на отдельных платках роботов настрогаешь.

Выбор то особо не велик. Все мощные процессоры в бга, а это сразу на порядок больший бюджет нужен.

В плисе есть блочная память, на ней можно организовать многопортовую. Конечно маленький объём будет, но на передачу данных хватит.

EIN_ENGEL, сотни нейронов комп повесят? центральный могут и повесить (смотря какой проц, память и структура сети). недорогие видюшки с dx11 уже не повесят + ещё центральный останется для каких других задач. некоторые моменты, которые вы предлагали вообще идеально вписываются в gpgpu. вникните в концепцию
http://www.mrsc2010.eu/tutorial
http://habrahabr.ru/tag/opencl/
http://www.khronos.org/opencl/
http://developer.nvidia.com/object/opencl.html
http://developer.amd.com/zones/OpenCLZone/pages/default.aspx
концепция opencl базируется на гетерогенности, пока с этим немного туго (реально только цп+видюхи), но заложено, что будет почти единообразно какой камушек - x86, arm, cell, gpu, fpga,... opencl пару лет, так что всё еще в переди. недавно мельком видел, что в каких-то нейропакетах поддержка gpgpu толи уже есть, толи заявлена в будущих версиях. а на тиньках/мегах или даже армах городить кластер имхо можно только ради интереса, особой практической ценности из-за сложности, итоговой цены, размеров всего этого хозяйства и характеристик (производительности, колва процов, памяти,...) я не вижу