Die NT Adaptive PCIe-Karte

NT Adaptive ™ PCIe

Adaptives neuronales Netzwerk-Erweiterungsmodul, bereit zum Einstecken in einen PCIe-Erweiterungsbus, damit Sie auf ein digitales neuronales Netzwerk NeuroMem® zugreifen können, um Ihre Daten zu lernen, zu klassifizieren und zu überwachen. Das Modul ist mit drei verschiedenen Kapazitäten von Neuronen erhältlich: 2304, 4608 und 9216 Neuronen.
Preisanfrage

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    SERIE VON NEUROMORPHEN STEUERUNGSKARTEN MIT PCIE-SCHNITTSTELLE

    Die Steuerplatinen der Serie Neuromorphic memory NT Adaptive PCIe haben keinen Mikrocontroller und können in jeden PC oder ein anderes Gerät mit einem PCIe-Anschluss eingebaut werden. NT Adaptive PCIe-Karten gibt es in drei Versionen – mit 4, 8 oder 16 neuronalen Chips.

    Video-Beispiele

    The opportunity of neuromorphic to identify the positions of circuit breakers, LEDs indicating real equipment is presented.

    The program is developed on Python and combines various options for demonstrating the possibility of neuromorphic chips. Recognition of positions of automatic power supply units, light indication of control lamps, indications of dial gauges, values of seven-segment indicators, positions of biscuit switches.

    The demo program written in Python is shown. This demo program uses a combination of the OpenCV open library and the CM1K chip (NM500) when working with the PCIe expansion board. OpenCV was used to search for faces in photographs, the training and recognition of the faces themselves was performed using neuromorphic chips.

    Demonstration of the program developed on Python. Demonstration of the sequence of image selection, ROI selection, selection and tuning of parameters of a neuromorphic chip, such as MAXIF, categories, training and verification of learning outcomes. This program uses neuromorphic chips on a PCIe board.

    Neuromorphe Controller

    Übersicht

    Das NT Adaptive PCIe ist ein vollständig paralleles neuronales Netzwerk aus Silizium – es ist eine Kette identischer Elemente (Neuronen), die parallel adressiert werden und über ihr eigenes „genetisches” Material verfügen, um Muster zu lernen und abzurufen, ohne eine einzige Zeile Code auszuführen und ohne an eine überwachende Einheit zu berichten. Darüber hinaus arbeiten die Neuronen über einen bidirektionalen und parallelen Neuronenbus vollständig miteinander zusammen, was der Schlüssel zu Genauigkeit, Adaptivität und Geschwindigkeit ist. In der Tat bezieht jedes Neuron Informationen von allen anderen Neuronen in seine eigene Lernlogik und in seine Reaktionslogik ein. Der Zugriff auf das Netzwerk erfolgt über die PCIe-Schnittstelle.

    Controller-Beschreibung

    Hauptmerkmale des neuronalen Netzwerks

    • Gruppe von 2304 Neuronen (bis zu 256 Komponenten) identische Neuronen, die parallel das gleiche Eingangsmuster erkennen;
    • Die Größe der Komponenten – 8 Bit;
    • Alle Neuronen haben das gleiche Verhalten und führen die Befehle parallel aus, unabhängig davon, zu welchem Cluster oder sogar Chip sie gehören;
    • Schnelles Lernen und Erkennen für ein Neuron (<80 μsec);
    • Die Neuronen können verschiedenen Kontexten zugeordnet werden (bis zu 128) und ihre Verwendung kann durch Auswahl eines Kontextwertes aktiviert oder deaktiviert werden;
    • Kein Controller oder Supervisor;
    • Auswahl von einem von zwei Klassifikatoren: K-Nächster Nachbar (KNN) oder Radiale Basisfunktion (RBF);
    • Auswahl einer von zwei Metriken: L1(Manhattan-Metrik) oder Lsup (Tschebyschew-Norm);
    • Die Erkennungszeit ist unabhängig von der Anzahl der verwendeten Neuronen;
    • Automatischer Modellgenerator in den Neuronen eingebaut

    Betrieb

    Die Schnittstelle zum neuronalen Netzwerk lässt sich auf 4 Hauptoperationen reduzieren:
    • Lernen Sie einen Vektor;
    • Erkennen Sie einen Vektor;
    • Speichern Sie das von den Neuronen aufgebaute Wissen;
    Laden Sie ein Wissen in die Neuronen. Diese Vorgänge werden über API-Funktionen ausgeführt.

    Datenstruktur

    Der Inhalt jedes Neurons wird in 263 Bytes wie folgt gespeichert:
    • 256 Bytes des Vektors;
    • 1 Byte des Kontexts;
    • 2 Bytes des minimalen Einflussfeldes;
    • 2 Bytes des aktiven Einflussfeldes;
    • 2 Bytes der Kategorie.

    Elektrische Spezifikationen

    Vcc-Spannungsversorgung 12 VDC Gesamtleistung bis zu 4 W

    Spezifikation der Schnittstelle

    PCI Express X1 2,5 GT/s (PCI Express Base Specification, rev.2.1)

    Mechanische Spezifikation

    Zum Einbau in ein 2HE-Gehäuse. Abmessung 120×68 mm.

    Klimatische Spezifikation

    Betriebstemperatur -40…+60 ℃ Lagertemperatur -50… +80 ℃

    NT Adaptive AI-Controller erkennen verschiedene Signale und führen programmierte Aktionen aus..

    NT Adaptive PCIe-Neuronalkarten können statische und Videobilder, Töne, verschiedene elektrische Signale, Text und Daten erkennen.

    Der Signalerkennungsprozess in neuromorphen Chips findet auf der Hardware-Ebene statt und stellt eine enorme Beschleunigung für den zentralen Prozessor dar. Controller erkennen Signale in Mikrosekunden mit nur Milliwatt Leistung.

    Möglichkeiten:

    • Identifikation;
    • Klassifizierung;
    • Neuheitserkennung;
    • Erkennung von Anomalien;
    • Kontextuelle Segmentierung von Bildern;
    • Verfolgung mit verstärktem Lernen, wenn sich das Ziel ändert;
    • Stereoskopische Abstandsauswertung;
    • Kantenerkennung;
    • Geräuschentfernung;
    • Bildkomprimierung;
    • und andere.

    Bereiche der Implementierung:

    • Industrie;
    • Landwirtschaft;
    • Medizin;
    • Militär;
    • Sicherheit;
    • Statistik;
    • Ausbildung;
    • und andere.
    NT-Platine Abmessungen: 120x68x20 mm

    NT-Neuralboard-Panels können 2304, 4608 oder sogar 9216 Neuronen enthalten.

    Der Zugriff auf das Neuronale Netzwerk erfolgt über die PCIe-Schnittstelle.

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