面向特定结构的几种BP并行算法及比较.pdf

系统工程与电子技术000122 系统工程与电子技术 SYSTEMS ENGINEERING AND ELECTRONICS 2000　Vol.22　No.1　P.70～72,76 面向特定结构的几种BP并行算法及比较 刘皓　魏平　肖先赐 摘　要　在用并行机虚拟实现神经网络的应用背景支持下，研究和设计了一种使用4片 C40的具有特殊四面体结构的并行处理机，以及在该机器上实现BP神经网络的几种并 行算法。分析和比较了这几种并行算法的性能，并进行了实验验证，证实了并行处理 机设计的正确性和并行算法的有效性。 主题词　并行处理机　　并行算法　　硬件　　+ 神经网络 分类号：TP389.1 文章编号：1001-506X(2000)01-0070-03 Comparing of Several Parallel Implementation Algorithms Based on Special Structure Liu Hao　　Wei Ping　　Xiao Xianci （University of Electronic Science and Technology, Chengdu610054 ） Abstract ：This article compares several methods of implementing neural network BP algorithm on a 4 DSPs parallel computer.This computers processors is connected each other and processors share a 256K×32 global RAM as their communication facility.In the test,we get a high accelerating rate in implementing a 2 hiden layers neural network BP algorithm. Keywords ：Parallel processor　　Parallel algorithm　　Hardware　　Neural network 1　前　言 　　尽管芯片技术日益发达，但仍然满足不了现代信号处理对计算速度的需求。在许 多密集运算的场合，对并行处理机的需求越来越多。例如，在对某些信号的识别进行 实时计算时，在提取出信号特征后，利用神经网络完成信号的识别运算。由于运算量 大，而且要求接近实时运算，因此不得不借助于并行处理机来虚拟实现神经网络。本 文所涉及的并行处理机即是在这样应用背景的支持下以虚拟实现神经网络为目标进行 的。 2　算法实现的硬件平台 　　神经计算机可分为两种：一种是结构与神经网络不同，利用单个或多个处理器加 系统工程与电子技术000122 上软件构成的神经计算机。另一种是计算机结构本身就是按神经网络原理设计的，一 个处理器即是一个神经元，用大量的处理器构成神经网络计算机。目前，适合后一种 应用的器件正在大力开展研究，如用LSI技术制作硅神经芯片，或利用光技术制造光神 经计算机，以及利用生物技术制造生物计算机等。但是，这方面的研究成果暂时还难 以投入实际应用。而采用软件在现有计算机上模拟实现神经网络的方法容易实现，但 是速度较慢。提高速度的方法是使用通用处理器制作并行处理机。这种方法虽然不能 充分体现神经网络的最本质特性，但它是目前获得高速神经运算的最有效的途径。用P 个处理器实现N个神经元，当P＜N时，这种实现就称为神经网络的虚拟实现。这N个 神经元被分成P组，分在同一组的神经元状态改变由一个处理机模拟实现。两处理机之 间的通讯带宽应该尽可能地满足两组中神经元传递信息的要求。在硬件设计阶段，采 用什么样的体系结构，以获得较高的通讯带宽是一个重要的问题。在算法实现阶段， 如何合理分配神经元到合适的处理机，减少通讯量，成为中心任务。应当指出的是， 并行机能够实现的神经网络规模的大小，取决于并行机存储器的容量，而并行机的速 度取决于系统体