Особенности применения нейросетевых структур и их элементов для повышения производительности бортовых цифровых вычислительных систем

Приведены результаты реализации нескольких поколений бортовых цифровых вычислительных систем, создаваемых в НПО автоматики, с описанием особенностей применяемой элементной базы. Для каждого поколения рассматриваются основные принципы повышения точности вычислений структурными и схемотехническими методами, включая обеспечение высокой точности вычислений при жестких ограничениях на аппаратную шкалу обработки данных. Рассмотрены резервированные однопроцессорные бортовые цифровые вычислительные машины (БЦВМ) и проблемы, возникшие с их внедрением. Также описана архитектура первых БЦВМ и их отличия от существовавших на тот момент электронно-вычислительных машин общего назначения. Акцентировано внимание на логических элементах, созданных в НПО автоматики для цифровых блоков. Проведен анализ структуры резервированной БЦВМ и описаны проблемы, связанные с выбором этой структуры. Перечислены изменения в архитектуре БЦВМ, произошедшие во втором поколении. Рассмотрены БЦВМ семейства «Малахит», реализующие принцип модульного построения системы, их архитектурные и структурные отличия от БЦВМ прошлого поколения. Данные отличия обусловливают превосходство БЦВМ «Малахит» по таким параметрам, как энергопотребление, масса, габариты, производительность и информативная емкость. Упомянута БЦВМ «Малахит-2» как попытка создания быстродействующей системы. Описаны магистрально-модульные бортовые цифровые вычислительные системы (БЦВС), назначение и принцип взаимодействия их модулей. Предложено применение матричного нейровычислителя для решения задач преобразования систем координат. Рассмотрены принцип его работы и полученный выигрыш в скорости решения задачи. Затронут вопрос о переходе от больших интегральных схем с программным управлением к сверхбольшим интегральным схемам (СБИС), реализующим нейросетевые вычисления, и создании БЦВС нового поколения «Малахит-7». Сформулированы основные направления дальнейших работ по созданию вычислительных систем. Рассмотрены такие перспективные направления, как создание распределенных систем и создание систем на кристалле в виде СБИС. В заключение отмечается, что применение нейросетевых структур можно рассматривать как один из способов существенного повышения производительности БЦВС.