Идея состоит в разработке программного комплекса для полноценной работы с нейропроцессорными устройствами и нейропроцессорными системами в части разработки программ (среда разработки программ), доступа к реальным устройствам (как минимум терминальный доступ), проектирования систем, моделирования программы и системы и обучения языкам нейроассемблера для особого класса процессоров – процессоров 6-го поколения, широко используемых в настоящее время в военной и космической промышленности. Программный комплекс должен работать на любом компьютере как с использованием нейропроцессора, так и без него (с использованием эмулятора). Планируется использование всевозможных нейропроцессоров (в настоящее время реализовано семейство нейропроцессоров NM6403, NM6404, NM6405+эмулятор+плата МЦ4.31).

    В процессе разработки данного программного обеспечения решались задачи:

• Адаптация общей технологии проектирования многопроцессорных систем для систем на базе нейропроцессора NM6403;
• Разработка структуры комплекса в соответствии с технологией проектирования;

      В программном комплексе реализованы все возможности для обеспечения всего цикла проектирования нейропроцессорных систем в соответствии технологией проектирования. Структура комплекса состоит из 5-ти основных модулей.

• Разработка структур на базе нейропроцессоров;

      Были предложены базисные структуры: конвейерная, векторная, векторно-конвейерная, конвейерно-векторная. Выбор структуры представлен модулем “Конструктор систем”, где можно задать описание структуры.

• Разработка метода структурно-параметрического синтеза структур;

  Данный метод выбора рациональной структуры по входному алгоритму основан на теории классов эквивалентности и понятии параллелизма выполнения подпрограмм, для которых выполняется отношение равенства.

• Разработка модели процессора NM6403 для исследования кода и программных затрат;

      Был разработан класс в виде dll-библиотеки, позволяющий моделировать выполнение любой команды процессора NM6403 с описанием характеристик команды: время работы команды, описание команды, программные затраты, методы оптимизации и т.п. данная библиотека может подключаться и использоваться в других программах.

• Разработка моделей нейропроцессорных структур;

      В соответствии с разработанными структурами были разработаны модели данных архитектур. Моделирование происходит без участия реального процессора, что позволяет решить проблему отсутствия аппаратных средств для разработки вычислительных систем.

• Разработка интерфейса и функциональной части комплекса.

      Была выбрана многодокументная модель интерфейса. Интерфейс был разработан с соблюдением стандартов проектирования программного обеспечения такого типа и напоминает интерфейс среды разработки программ Visual Studio 2010.

• Разработка функциональной части комплекса

      Программный комплекс был разработан на языке C# с использованием среды разработки Visual Studio 2010. Программный код разработки составляет около 150 тыс. строк. Включает 2 внешних библиотеки (для моделирования и терминального доступа модуля, 27 форм), модуля, 27 форм.

   

  Рыночные преимущества проекта;
  

  Рассмотрим существующие аналоги проекта:

  Полнофункциональных аналогов данного программного комплекса не существует. Функция моделирования векторного сопроцессора реализована в программе NMCalculator, кроме этого никаких функций там нет. Нейропроцессора ранее не рассматривались как отдельный класс процессоров и не было программных средств для класса нейропроцессоров. Программные средства для конкретных нейропроцессоров касаются лишь средств разработки программ и терминальных средств компиляции. Таким образом, проект имеет преимущества в области работы с классом нейропроцессорных устройств и практически не имеет аналогов в данной сфере, что делает его единственным товаров такого рода. При установлении не слишком большой цены на продукцию можно получить значительную прибыль.

   

  Стадия разработки
  

  В настоящее время проект находится на этапе завершения. Программный комплекс находится в стадии альфа-тестирования. Но планируется добавление новых подсистем в частности: управления системой с целью безотказной работы и диагностики нейропроцессорной системы, а также загрузки программного кода в нейропроцессор с целью создания простой операционной системы (опытный образец уже разработан и используется в других проектах). Также планируется подсистема полуавтоматического распараллеливания кода на языках нейроассемблера и улучшение анализа эффективности из-за внутреннего параллелизма нейропроцессора.

   

  Перспективы реализации
  

  Рассмотрим потенциальных потребителей продукции, получаемой в результате реализации проекта:

• ВУЗы, участвующие в университетской программе НТЦ “Модуль” (их около 50); Отечественные и зарубежные заводы, фирмы и компании – разработчики аппаратного и программного обеспечения на базе нейропроцессоров (в России около 100, иностранных около 500, включая IBM, Siemens, Texas Instruments).
• Разработчики, работающие с нейропроцессорными устройствами и языками нейроассемблера;
• Разработчики, интересующиеся проблемами искусственного интеллекта и нейросетей.

  Таким образом, может быть продано более 100 копий. Большой набор функциональных возможностей будет способствовать более широкому применению комплекса для различного применения а актуальность проекта будет возрастать с распространением нейропроцессорных и нейросетевых технологий. В дальнейшем на базе данного проекта планируется развитие нескольких проектов, таких как шифрование, сжатие и обработка информации на базе нейропроцессоров (Программный комплекс “НейроКС” входит в состав программных средств для реализации данных проектов).

   

  Предполагаемая социальная эффективность реализации проекта
  

  Проект позволит разрабатывать новые перспективные устройства и программное обеспечения с использованием нейропроцессорных устройств гораздо легче, быстрее, надежнее и качественнее.

   

  Графические материалы
  

  Архитектура программного комплекса представлена на рисунке 1.

  
  

  Рисунок 1 Архитектура программного комплекса

  Подсистема моделирования векторного сопроцессора представлена на рисунке 2.

  

  Рисунок 2 – Моделирование векторного сопроцессора

  Подсистема моделирования скалярного процессора представлена на рисунке 1.

  

  Рисунок 3 – Моделирование скалярного процессора

  Подсистема проектирования многопроцессорной системы на базе нейропроцессоров представлена на рисунке 2.

  

  Рисунок 4 – Конструирование системы

В настоящее время становится ясно, что архитектура современных вычислительных систем, основанных на принципах Дж. фон Неймана имеет ряд существенных недостатков [1]. Последовательная организация вычислительного процесса предполагает относительно низкую производительность системы. Другой недостаток обусловливает низкую эффективность использования дорогостоящей памяти при наличии одного процессора-ядра. Это связано с тем, что подавляющее большинство ячеек памяти в процессе работы бездействует и поэтому коэффициент использования аппаратуры будет очень низким [2]. Третий недостаток – разработчик вынужден подстраивать алгоритм решения задачи под «жесткую» структуру вычислительной системы.

С другой стороны, инженерная реализация нейронного компьютера У. МакКаллока и У. Питтса , описанная в «Логическом исчислении идей, имманентных нервной активности» [2] в виде комплекса нейропроцессоров позволяет избавиться от перечисленных недостатков. Кроме того, преимуществом является то, что нейропроцессорные системы (НПС) различаются также по принципу взаимодействия структуры машины и решаемой задачи [2]. При использовании НПС уже разработчик подстраивает её структуру под решаемую задачу.

С появлением кластерных систем появилась проблема кластеризации вычислительных систем, т. е. эффективного разбиения на кластеры [1,2], что на практике решается не всегда оптимально или рационально. Такая же проблема видна и при использовании нейропроцессорных систем, преимуществом которых является высокая степень распараллеливания, близкая к 100% при решении определенных классов задач.

Цель работы - логическая организация и проектирование современных нейропроцессорных структур, на базе которых может появиться новый класс интеллектуальных систем [3]. Работа проводилась в рамках гранта РФФИ №14-07-00261 “Кластеризация и организация облачных и распределенных вычислительных систем на основе нейропроцессоров”.

Постановка задачи. Разработать фундаментальную методику организации и проектирования нейропроцессорной системы на основе кластеризации и анализа получаемых структур по различным техническим характеристикам.

Продукционная модель экспертной системы выбора НПС.

Предлагаемая модель выбора аппаратных и программных средств НПС базируется на функциональном принципе, согласно которому главную роль играет множество операций в отношении многопроцессорных структур [3].

На начальном этапе согласно функциональному принципу нейропроцессорная система рассматривается как взаимосвязанный набор устройств, реализованный на основе выбранной элементной базы, которая характеризуется: набором схем – чипсетов; набором команд; производительностью и стоимостью [4]. Эта задача зависит от множества факторов и рассматриваться не будет.

Проектируемая вычислительная структура НПС функционирует по некоторому алгоритму обработки и передачи информации , который представляет собой кортеж операций длиной
и, по сути, представляет собой множество искусственных нейронных сетей, запускаемых в нужном порядке. Тогда, с учетом задачи исследования, объектом теоретико-множественного анализа является вычислительная система на базе нейропроцессора для реализации алгоритма .

Тогда некоторый алгоритм , реализующий множество нейронных сетей, представляет собой кортеж нейросетевых операций вида и операций управления. Введем множество операций . С учетом введенного множества операций этот алгоритм нейросетевой обработки информации представляет собой кортеж операций длиной , где :

.    (1)

На этапе разработки программы каждой операции ставится в соответствие микрокоманда нейропроцессора , то есть:

,    (2)

где – множество нейромикрокоманд, написанных на внутреннем языке нейропроцессора; – минимальное количество нейромикрокоманд, необходимое для реализации некоторой операции

Далее, решая задачу (2), необходимо каждому -му алгоритму нейрообработки поставить в соответствие некоторую нейросетевую программу , то есть определить отношение:

.    (3)

Таким образом, под программой понимается кортеж нейромикрокоманд:

,    (4)

где .

Далее производится разделение кода программы
на множество подпрограмм и загрузка подпрограмм на каждый нейропроцессорный модель (ПМ).

Математически данный этап можно описать следующим образом:

.    (5)

Введем понятие структуры , под которым понимается отношение параллельности выполнения подпрограмм и между соответствующими -м и -м процессорными модулями, то есть . Отношение параллельности понимается как выполнение одновременно двух или нескольких нейросетевых подпрограмм на разных, параллельно работающих нейропроцессорных модулях.

Тогда необходимо определить некоторую структуру из множества всевозможных структур , позволившую некоторой -й программе (4) поставить в соответствие множество подпрограмм нейросетевой обработки:

.        (6)

Введем понятие равенства подпрограмм нейросетевой обработки информации , под которым будет подразумеваться равенство их длин , под которым в свою очередь понимается равенство числа нейромикрокоманд подпрограмм, и совпадение подпрограмм с точностью до нейромикрокоманды , т.е:

,        (7)

где .

Рассмотрим отношение структуры , которое указывает на то, что любые две произвольно взятые подпрограммы и , удовлетворяющие (7), могут выполняться одновременно на разных ПМ, то есть:

.        (8)

Тогда справедливо утверждение о том, что отношение структуры обработки есть отношение эквивалентности [3].

Введенное отношение структуры нейросетевой обработки позволяет разбить всю программу , определяемую согласно (4) на классы эквивалентности, т.е. классы неравных между собой нейросетевых подпрограмм согласно (5). Число классов эквивалентности обозначим через , а порядок класса . Каждый класс эквивалентности имеет своего представителя в виде подпрограммы , имеющей число нейромикрокоманд равное порядку подпрограммы .

Таким образом, структура по определению ставит в соответствие некоторой -й программе обработки информации
совокупность подпрограмм , число которых равно числу классов эквивалентности , а кратность определяется порядком класса эквивалентности :

.    (9)

Если рассмотреть возможные структуры, полученные в результате решения задачи (9), то могут получиться структуры обработки: векторная, конвейерная, векторно-конвейерная, конвейерно-векторная,.

Если число классов эквивалентности и порядок класса . Тогда -му алгоритму нейросетевой обработки информации соответствует набор совершенно одинаковых подпрограмм. Если выходная информация каждой подпрограммы является входной для следующей ; входная первой программы является входной, а последней – выходной всего устройства, тогда назначая процессорных модулей на обработку информации, имеем конвейерную структуру НПС. Если входная информация требуется одновременно для всех подпрограмм, тогда назначая процессорных модулей на обработку информации, получаем векторную структуру НПС, в которой все ПМ будут одновременно функционировать по одной и той же подпрограмме . Число ПМ в этом случае . Аналогичные рассуждения для случая, когда число классов эквивалентности равно , порядок каждого класса равен . Число ПМ в этом случае .

Объединим все подпрограммы, в которых информация передается параллельно, в
множеств. Тогда
, . Число подпрограмм в каждой группе различно для каждого множества . Тогда, если все подпрограммы внутри множеств , обмениваются информацией последовательно, то структура является конвейерно-векторной и представляет собой структуру, в которой по принципу конвейера обрабатываются векторные потоки. Число ПМ будет равно . Если в каждом множестве число подпрограмм равно 1, т.е. то имеем конвейерную структуру.

Объединим все подпрограммы, в которых информация передается последовательно, в
множеств. Тогда
, . Число подпрограмм в каждой группе различно для каждого множества . Тогда, если всем подпрограммам внутри множества информация необходима одновременно, то структура является векторно-конвейерной и представляет собой структуру, в которой параллельно обрабатываются подпрограммы по принципу конвейера. Число ПМ будет равно . Если в каждом множестве число подпрограмм равно 1, т.е. то имеем векторную структуру.

Экспертная система выбора НПС.

Нечеткий выбор структуры нейрокомпьютерной системы представляет собой сложный и трудоемкий процесс с большим объемом исходной информации. Поэтому для сокращения сроков проектирования таких систем была разработана экспертная система (ЭС) [1]. Исходными данными базы знаний являются характеристики алгоритмов: число классов эквивалентности , порядок каждого класса , механизм обмена данными между подпрограммами классов, входные и выходные данные, множество нейромикрокоманд для выбранного на первом этапе нейропроцессорного набора.

В качестве практических исследований была разработана программная подсистема “Конструктор нейропроцессорных систем” в разрабатываемой программной системе “NP-Studio” (рисунок 1).

Возможными элементами нейропроцессорной структуры могут быть: процессоры NM6403, NM6404, NM6405, NM6406, а также их эмуляторы. Также реализована возможность использования в одной нейпроцессорной системе реальных нейропроцессоров и одного эмулятора нейропроцессора той же модели.

Логическая организация вычислительной системы на базе нейропроцессоров реализуется за несколько этапов:

1.     Выбор количества нейропроцессорных модулей.

2.    Выбор структуры: конвейерная, векторная, конвейерно-векторная (несколько параллельных векторных потоков обрабатываются по принципу конвейера), векторно-конвейерная (параллельно обрабатываются несколько потоков, которые, в свою очередь, обрабатываются по принципу конвейера) или произвольная.

3.     Если была выбрана произвольная структура, то необходим выбор активных связей между нейропроцессорными модулями.

4.     Выбор используемого обеспечения (реальный нейропроцессор или эмулятор той же модели) для логического нейропроцессорного модуля.

После логической организации и проектирования нейропроцессорной системы, ее можно использовать для модулей контроля, управления и анализа программного комплекса NP-Studio”.

Важной особенностью разрабатываемого программного обеспечения является то, что реализована поддержка связей между распределенными вычислительными модулями системы, которые отличаются относительно медленной скоростью передачи информации. Также реализована поддержка нейропроцессорных модулей, работающих в облаке согласно принципам модели PaaS, IaaS. Такие модули отличаются тем, что доступ к ним реализуется посредством веб-сервисов различного назначения.

Рисунок 1 – Подсистема “Конструктор нейропроцессорных систем” в программной системе “NP-Studio”

Архитектура классов адаптирована для возможности добавления различных нейропроцессорных устройств. В основе диаграммы классов лежит следующая модель (рисунок 2).

Рисунок 2 – Диграмма классов в программной системе “NP-Studio”

Добавление нового нейропроцессорного устройства реализовано специальными элементами управления в интерфейсе комплекса. Максимальное количество нейропроцессорных устройств на данный момент равно 10

Исходя из вводимых значений может быть получен тот или иной вид структуры, а также пользователем может быть реализован произвольный вид системы (рисунок 3).

Рисунок 3 – Произвольная нейропроцессорная структура из семи процессорных модулей в программной системе “NP-Studio”

В случае выбора произвольной структуры может быть произведен экспертный анализ вида системы на основе описанного математического аппарата (рисунок 4).

Рисунок 4 – Анализ нейропроцессорной структуры в программной системе “NP-Studio”

В качестве базы знаний была выбрана продукционная модель представления знаний, в которой связи между фактами представлены эвристическими правилами — выражениями декларативного знания об отношениях между объектами. Каждое такое правило имеет составляющую «ЕСЛИ» (предпосылка) и компонент «ТО» (заключение), которые определяют прямую и обратную причинно-следственную связь. Работа экспертной системы выбора нейропроцессорной структуры сводится к следующей последовательности действий.

1. Если число классов эквивалентности равно , И порядок каждого класса , И
   

   - обмен данными между подпрограммами в классах осуществляется последовательно, – ТО “конвейерная структура” (рисунок 5).;
   

   - информация требуется одновременно всем подпрограммам классов, ТО – “векторная структура”
   

   
   

   Рисунок 5 – Конвейерная нейропроцессорная структура из шести процессорных модулей в программной системе “NP-Studio”
   

   Если в системе присутствуют распределенные связи, то есть нейропроцессорные модули удалены друг от друга, то в разработанной программной подсистеме линии между модулями выделяются пунктиром. В случае наличия облачного нейропроцессорного модуля, подключение к которому происходит через веб-сервис, он выделяется красным цветом (рисунок 6).
   

   
   

   Рисунок 6 – Конвейерная нейропроцессорная структура из шести процессорных модулей с распределенными связями и облачным модулем в программной системе “NP-Studio”
   

2. Если число классов эквивалентности равно единице И порядок каждого класса равен , И
   

   - обмен данными между подпрограммами в классах осуществляется последовательно, ТО – “конвейерная структура” (рисунок 7);
   

   - информация требуется одновременно всем подпрограммам классов, ТО–”векторная структура”.
   

   
   

   Рисунок 7 – Векторная нейропроцессорная структура из пяти процессорных модулей в программной системе “NP-Studio”
   

3. Если число классов эквивалентности , И порядок каждого класса , И
   

   - обмен данными между подпрограммами в классах осуществляется последовательно, ТО – “конвейерная структура”;
   

   - обмен данными между подпрограммами в классах осуществляется последовательно c небольшим исключением подпрограмм -го класса, ТО – “почти конвейерная структура”;
   

   - обмен данными между подпрограммами в классах, кроме -го, осуществляется последовательно, а -му классу информация требуется одновременно, ТО – “конвейерно-векторная структура”;
   

   - подпрограммы обмениваются информацией последовательно, однако в некоторых классах информация требуется одновременно, ТО – “вроде конвейерно-векторная структура” (рисунок 8).
   

   
   

   Рисунок 8 – Конвейерно-векторная нейропроцессорная структура из девяти процессорных модулей в программной системе “NP-Studio”
   

4. Если порядок каждого класса равен числу классов эквивалентности , ТО – “матричная структура”;
   

   - информация сразу требуется подпрограммам всех классов, но в некоторых классах требуется последовательный обмен, ТО – “вроде векторно-конвейерная структура”;
   

   - информация требуется одновременно подпрограммам всех классов, но подпрограммы -го класса обмениваются последовательно, ТО – “векторно-конвейерная структура” (рисунок 9);
   

   - информация требуется одновременно подпрограммам всех классов, кроме некоторых подпрограмм -го класса, ТО – “почти векторная структура”;
   

   - информация требуется одновременно всем подпрограммам классов, ТО – “векторная структура”.
   

   
   

   Рисунок 9 – Векторно-конвейерная нейропроцессорная структура из семи процессорных модулей в программной системе “NP-Studio”
   

   Таким образом, ыыходными данными предложенной методики являются полученные в результате классификации структуры нейропроцессорной системы в виде нечетких переменныхв: конвейерная, почти-конвейерная, конвейерно-векторная, вроде конвейерно-векторная, матричная, вроде векторно-конвейерная, векторно-конвейерная, почти векторная, векторная.
   

   Заключение.
   

   В статье предложена обобщенная модель проектирования нейропроцессорной системы на основе нечеткой кластеризации. Разработана экспертная система анализа получаемых нечетких структур по различным техническим характеристикам согласно стратегии проектирования. Предложенная модель не зависит от конкретных алгоритмов и не определяет класс задач. Тогда как получение конкретной структуры НПС будет зависеть от алгоритмов, т.е. класса задач.