Компания KnuEdge Inc, которая базируется в Сан-Диего и
основателем которой является Дэн Голдин (Dan Goldin), руководивший американским
космическим агентством НАСА в 1990-х годах, "вывела из тени" свет
творение - новый нейроморфный процессор семейства KnuPath. Этот процессор,
имеющий достаточно уникальную архитектуру, предназначен для выполнения задач,
связанных с распознаванием голоса, голосовой идентификации и других задач,
имеющих отношение к глубинному машинному обучению и самообучению.
Следует отметить, что компания KnuEdge Inc в течение
пяти лет создавала и внедряла программно-технические решения на базе своих
процессоров. Основными заказчиками компании являлись американские военные, но
данные процессоры могут использоваться и в гораздо более мирных целях, в
частности, на этих процессорах построены сервера, поддерживающие работу
веб-сайта компании и их специализированного облачного сервиса.
Процессор KnuPath, имеющий кодовое название Hermosa,
имеет архитектуру LambdaFabric и предназначен для его применения в оборудовании
датацентров, там, где можно максимально полно использовать все возможности этой
архитектуры. Архитектура LambdaFabric позволяет создавать вычислительные
системы, насчитывающие до 512 тысяч процессоров, а время задержки при передаче
данных от одной стойки к другой составляет порядка 400 наносекунд, что
сопоставимо или превосходит быстродействие самых современным магистральных шин,
используемых в суперкомпьютерах.
Архитектура процессора KnuPath
На кристалле каждого процессора KnuPath находится 256
DSP-ядер, 64 программируемых модуля прямого доступа к памяти (DMA),
интегрированный маршрутизатор L1, и все это обеспечивает вычислительную
мощность одного процессора в 256 Гфлопс при полосе пропускания памяти 3.702
гигабайта в секунду. У процессора имеется 16 двунаправленных портов
ввода-вывода, через которые обеспечивается скорость "общения с внешним
миром" на уровне 320 гигабит в секунду.
Процессор KnuPath потребляет 34 Ватта энергии, это -
приблизительно 100 Ватт на один терафлопс или 100 кВт на один петафлопс
вычислительной мощности. При объединении в вычислительные кластеры по
производительности и эффективности процессоры KnuPath выигрывают у аналогичных
решений на базе графических процессоров в 2.7-8.1 раза.
Имея в своем распоряжении работающий процессор,
специалисты компании KnuEdge Inc занимаются сейчас разработкой сопутствующего
программного обеспечения и сервисов. Уже закончена работа над программой
KnuVerse, которая выполняет функции распознавания голоса и голосовой
идентификации. В отличие от других технологий голосовой обработки, которые
лежат в основе программ Siri, Cortana, Google Home и Alexa, в системе KnuVerse
уже решены две основных проблемы - проблема посторонних шумов и проблема,
связанная с безопасностью системы в целом.
Так же ведется разработка технологии Knurld, которая при
помощи специализированного программного интерфейса (API) и облачного сервиса
Knurld.io предоставляет всю мощь нейроморфных вычислений всем заинтересованным
в этом людям и организациям.
