4 GFlops на 1 нейрон
Vladimir Baranov
суббота, 10 ноября 2007
Доктор Paul Rhodes из компании Evolved Machines оценил вычислительную
мощность для высококачественного моделирования нейронных сетей для
сенсорного воспрития.
Симуляция 1 нейрона при высококачественном моделировании требует решения
около 2 тысяч дифференциальных уравнений обновляемых 100 тысяч раз в
секунду затрачивая по 20 Flops на каждую итерацию, что составляет околк
4 GFlops.
Доктор Rhodes считает, что нейронные цепи, способные к сенсорному
восприятию (речь идет в частности о зрении и обонянии) будут включать от
1000 до 2500 нейронов. что потребует 4-10 TFlops легко достижимых на
"Персональных суперкомпьютерах" типа Nvidia Tesla (12 тыс.долл.), ATI
Stream Computing, "домаших" multi-GPU системах типа счетверенный
ATI1950XTX(или мощнее) +АSUS P5W64 WS ($2.5 тыс.),не говоря уже о таких
Петафлопсных монстрах как MDGRAPE-3 или Folding@Home. Такая оценка
необходимой производительности позволяет предсказать, что скажем пиковая
мощность запускаемого в 2008 году MDGRAPE-4 даст возможность
моделировать работу от 1 до 2,5 миллионов нейронов в реальном времени.
Оригинал статьи
http://www.beyond3d.com/content/articles/77/2