Добрый день.
У нас на форуме кроме двух топиков по теме нет ничего - а уверен, информация уже есть, тк нейропроцессоры производятся массово, и раз интел рекламирует, значит и другие будут. C Datasheet-ами желательно etc.

Кстати неплохо бы и в форуме раздельчик такой завести.

Ну вот как раз ради пары тем и не стоит. Форум и так перегружен разделами.

Дражайший, новый технологический уклад стучится к нам.... Он стоит больше пары тем.

Очень сомнительно.

Было бы интересно почитать, в далекой перспективе надо будет большую нейросеть обучать и обсчитывать. Хотя пока не занялся - вопросов вроде как и нет...
Но согласен, тема перспективная.

Ага, стучаться... маркетологи.

https://fuse.wikichip.org/news/1206/quest-a...ural-processor/
https://www.nallatech.com/store/fpga-accele...ia10-1150-fpga/
https://www.profpga.com/products/systems-ov...fpga-quad-sg280

И где там "новый технологический уклад"?
Или "какие крутые системы мы делаем на FPGA" или "как бы извернуться и обозвать систему с массовым параллелизмом по-своему"

Если Вы не любите маркетологов и эта тема ассоциируется у Вас с ними, Вы можете не читать и не писать посты в эту тему.

Есть те, кому это интересно.

a123-flex
Тема нейропроцессоров слишком обширная, чтобы нашлись люди, шарящие хотя бы в одном узеньком ее сегменте. Посудите сами, нейпропроцессинг это: математика, алгоритмы, цифровая схематехника, аналоговая схематехника, и многое другое. Как такое обьединить в один раздел?
В РФ нейросетями занимается некая гос. контора с названием Хайтек. И вроде бы Элвис что то делает в этом направлении. Так что если действительно интересно, то лучше с ними пообщаться.
А из литературы, совет - почитайте презентации и доклады с конференции NICE. Расширите кругозор, получите представление о проблемах.

Мое мнение .. в свое время я немного разобрался, почитал литературу, и решил что все это - хрень полная. И в этом я солидарен с остальными здесь высказавшимися.

Это не хрень, оно реально работает, только мало кто может, это примерно как физики 2 века назад пытались понять мир.
Потому что это адская смесь алгоритмов с данными - все делают замес и гадают что-же на выходе получится , а просчитать и понять куда двигаться что бы улучшить результат не могут. Надо делать много-много экспериментов на очень крутом оборудовании и загонять много-много качественно классифицированных данных, что бы пытаться делать выводы. Реально в мире несколько контор имеют такой ресурс.
А так как нейропроцессоры это только часть смеси алгоритм+данные нейросети, то смысла их отдельно обсуждать нет, в основном сейчас на этом пиарятся, потому что железо более-менее осязаемо, его хоть как-то можно понять и пощупать....

HardEgor
На мой взгляд, современные т.н. нейросети, это просто усложненный вариант фаззи (нечеткая логика) контроллеров. Большие пробелы в этой области не только в аппаратной и алгоритмической части, но и даже в математике. Те модели нейронов, которые используют в железе, даже близко не стоят к моделям нейронов используемых в софте. А модели нейронов в софте так же далеки, по всей видимости, от живых нейронов. Т.е. железо еще не готово для нейросетей. А софтварные нейросети конечно впечатляют, но и они - полная хрень по сравнению с живыми клетками. Персональное мнение, я его не навязываю. В свое время хотел этим (аппаратной частью) занятся, даже пытался в Яндекс просочиться, но они идею не восприняли. Хотя, казалось бы, не должны отставать от главного конкурента - гугла. В софте они подобные разработки ведут, а с железом совсем не дружат, и не хотят дружить.

только - это, всё-таки, хрень. В сухом остатке, эти самые "нейронные сети", нелинейный вариант древних как полёт на Луну винеровских перцептронов как-то чего-то, да, ещё могут изобразить в тех задачах, которые сложно формализуются матемтически (распознование изображений, голоса и т.д.).

Но, как только задача хоть как-то, пусть криво-коряво, но формализуется, то тут ваши "нейросети" и иже с ними, типа новомодных "генетических алгоритмов, "фаззи-лоджиков", "фрактальных алгоритмов" и т.д. и т.п. и др. пролетают как фанера над Парижем.

Яркий пример - классические задачи радиолокации/гидроакустики: обнаружение, захват, сопровождение, распутывание трасс и т.д. На каждой конференции приезжает обязательно какой-нибудь желторотый умник со статьёй на тему "применение нейросетей в ..." и начинает втирать про "физиков 2 века назад". Только всё заканчивается гомерическим хохотом в зале после того, как желторотик показывает результаты моделирования. Ну, да, при входном ОСШ за 20дБ и Pd = 95%, Pf не дотягивает до 10^(-2), но и фиг бы с ним ... зато технический прогресс не остановим!!

"Прорыва" на данный момент нет.
Есть наработки по использованию большого количества general purpose CPU для глубоких нейросетей от intel и google.
Медиа в очередной раз подняли HYPE, для рекламирования и продажи.
Без доказательств и научно обоснованных результатов.

Легко:
Нейросети
>теория
>софт
>хард
>>процессоры
>>hdl реализации
>>схемотехнические реализации

Процессор Элвиса убожество по сравнению с интелом, название которого в теме топика. Про хайтек никогда не слышал, название не внушает(, но спасибо посмотрю.


спасибо


ТЕ Вы хотите сказать, что на поле локации вообще не достигнуто никаких успехов с использованием нейросетей ?
И если что-нибудь все-таки было нельзя ли ссылочку ?


Мощность нвидивских титанов растет имхо быстрее чем по муру - сегодня один титан имеет производительность больше, чем 10 лет назад суперкомпьютеры. ИМХО это может упростить задачу обучения.

Да, вы меня абсолютно правильно поняли.

Татузов А.Л. Нейронные сети в задачах радиолокации: http://booksee.org/book/1480791

Там как раз говорится, что при высокой вероятности обнаружения в ряде работ не учитывалась высокая вероятность ложной тревоги.

я тоже бы с радостью почитал бы, а может и поучаствовал, так как CNN, SVM, PLS, PCA и многое из того же раздела вычислительной математики и изучал, и программировал, и на GPU перетаскивал, но боюсь, что мало кто здесь будет участвовать. То есть ИМХО, я за раздел, а там, глядишь, кто и подтянется.

https://arstechnica.com/science/2016/03/ibm...e-national-lab/
https://arstechnica.com/science/2014/08/ibm...ficial-neurons/