深度学习的硬件实现

结论层
• 最后一级输出为结论层 • 其输出接推理层
机器脑结构
• • • • 机器脑主要包括3种脑 自我意识脑（丘脑），自我保护 运动脑（小脑），自我控制 思考脑（大脑），进行思考和判别，指挥 自我意识
优点
• • • • • 可实现单向的学习或者反馈的学习 节点间的信息交流不受限制 仿真每层1000万个神经网络 最大可以仿真10亿个神经网络 高度并发
报文发送
• 广播或者组播 • 主动发送，每秒每个神经网络节点发送20 个报文，N个报文组成一组，形成一个IP报 文。SRC IP DST IP UDP 节点号 内容节 点号 内容 。。。。。。节点号 内容 • 接受，完全接受。 • 每个神经网络节点仅处理与之有关的报文。 这样可以模拟神经网络间连接的建立，可 以动态建立连接
深度学习的硬件实现 想法
节点，模拟1万个 神经网络 每层节点数1000 个
大规模交换网络
每层交换网络是1层， 需要100层左右
Байду номын сангаас
节点
• 节点为1台计算机 • 每个节点有2个独立网口，一个接上层交换 机作为输入，一个接下层交换机作为输出 • 每个节点仿真10000个神经网络
交换机
• 每层交换机提供2000个以上的端口 • 1000个端口接神经网络下层 • 1000个端口神经网络上层