Московский государственный технический университет им. Н.Э.Баумана


Leonhard

Принципиально новый процессор для обработки множеств, структур данных и графов.


Генеральный конструктор : Попов Алексей Юрьевич (к.т.н., доц.)


В МГТУ им. Н.Э.Баумана разработан и успешно прошел испытания микропроцессор Leonhard, впервые в истории вычислительной техники реализующий набор команд DISC (Discrete Mathematics Instruction Set computer, операции дискретной математики).

  • Опытный образец  четырехъядерного микропроцессора Leonhard (Леонард Эйлер) реализован и функционирует в ЦОД МГТУ им. Н.Э.Баумана.
  • При низкой тактовой частоте (267 МГц) производительность Leonhard превосходит производительность микропроцессоров семейства Intel Xeon. Это достигается за счет параллелизма при обработке сложных моделей данных.

  • Микропроцессор Leonhard  занимает в 400 раз меньше ресурсов кристалла, чем одно ядро семейства Intel Core.

  • Микропроцессор Leonhard потребляет в 15 раз меньше энергии чем одно ядро семейства Intel Core.

  • Благодаря использованию микропроцессора Leonhard впервые в истории вычислительной техники разработана универсальная вычислительная система с многими потоками команд и одним потоком данных (MISD).

  • Полностью отечественная разработка, не имеющая аналогов в мире.


Сравнение с существующими системами

Обычный микропроцессорМикропроцессор Leonhard

Обрабатывает числа

Обрабатывает множества

Аппаратно реализует арифметическую и логическую обработку

Аппаратно реализует математический аппарат дискретной математики

Обработка сложных моделей данных (деревьев, графов)
выполняется на конвейере микропроцессора последовательно

Микроархитектура Leonhard обеспечивает
параллельную обработку множеств, структур данных, графов

Использует  ОЗУ  для хранения программ, данных, структур
данных, множеств и т.д.

Использует независимую память для  хранения множеств,
структур данных, графов
Распределение памяти для хранения структур данных
осуществляется операционной системой (программно)

Распределение памяти осуществляется аппаратными
механизмами микропроцессора Leonhard


Микроархитектура процессора Leonhard


Leonhard microarchitecture Большинство важных вычислительных задач требуют хранения и обработки больших массивов дискретной информации. Однако, современные универсальные микропроцессоры не позволяют эффективно обрабатывать множества и сложные структуры данных типа деревьев и графов. Микропроцессор Leonhard берет на себя ту часть вычислительной нагрузки, с которой плохо справляются универсальные арифметические микропроцессоры (например, Intel или ARM). Результаты выполнения команд обработки множеств из микропроцессора Leonhard направляются в Центральный процессор для дальнейшего использования в ходе вычислительного алгоритма.

Для эффективной и параллельной обработки множеств была разработана уникальная микроархитектура, не имеющая аналогов в мире. Впервые реализованы устройства для объединения, пересечения и разности множеств (И-ИЛИ-НЕ операции), а также операции срезов (LS,LSEQ,GR,GREQ).

Команды NSM и NGR существенно ускоряет алгоритмы машинного обучения (Maсhine Learning). 

Набор команд DISC Leonhard v.3 (набор команд дискретной математики)


В микропроцессоре Leonhard реализован набор из 20 высокоуровневых машинных инструкций:

Search (Поиск)
Insert
(Вставка)
Delete
(Удаление)
Smaller and Greater Neighbors
(Поиск ближайшего меньшего и большего )
Maximum and Minimum
(Минимум и максимум)
Cardinality
(Мощность)

AND, OR, NOT (И-ИЛИ-НЕ)
Slices LS, GR, LSEQ, GREQ, GRLS
(Срезы)
Search next and previous
(Поиск предыдущего и следующего).
Delete all structure
(Удаление структур)
Squeeze
(Сжатие структур)
Jump
(Условный переход по тегу)



Перспективные области применения

  • Аппаратное ускорение алгоритмов машинного обучения и систем искусственного интеллекта.
  • Обработка данных цифровых двойников.
  • Маршрутизация и безопасность в компьютерных сетях и SDN.
  • Интеллектуальные Edge-cистемы и системы Интернета вещей.

  • Компьютерное зрение в робототехнических системах.
  • Аналитическая обработка графов сверх большой размерности (более 700 млн вершин).
  • Управления облачными ресурсами.
  • Операции с цифровыми валютами.


Публикации

  1. Popov, A. An Introduction to the MISD Technology / A. Popov // HICSS50. Proceedings of the 50th Hawaii International Conference on System Sciences, 2017. P. 1003––1012.
  2. Электронная вычислительная машина с многими потоками команд и одним потоком данных [Текст] : пат. 71016 Рос. Федерация : МПК 7 G 06 F / А. Ю. Попов. No 2006115810 ; заявл. 06.05.2006 ; опубл. 20.02.2008, Бюл. No 5. 1 с.: ил.
  3. Попов, А. Ю. Реализация электронной вычислительной машины с аппаратной поддержкой операций над структурами данных / А. Ю. Попов // Вестник МГТУ им. Н.Э.Баумана. Сер. Приборостроение. Спец. вып. Информационные технологии и компьютерные системы. 2011. С. 83—87.
  4. Попов, А. Ю. Электронная вычислительная машина с аппаратной поддержкой операций над структурами данных / А. Ю. Попов // Аэрокосмические технологии : Тр. Второй Междунар. научно-техн. конф., посвященной 95-летию со дня рождения академика В.Н. Челомея (2009). Т. 1. ОАО ВПК <<НПО машиностроения>>. МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2012. С. 296—301.
  5. Попов, А. Ю. Применение вычислительных систем с многими потоками команд и одним потоком данных для решения задач оптимизации / А. Ю. Попов // Инженерный журнал: наука и инновации (электронное издание). 2012. No 1. URL: http://engjournal.ru/catalog/it/hidden/80.html (дата обр. 27.03.2018).
  6. Попов, А. Ю. Исследование производительности процессора обработки структур в системе с многими потоками команд и одним потоком данных / А. Ю. Попов // Инженерный журнал: наука и инновации. 2013. No 11. URL: http://engjournal.ru/catalog/it/hidden/1048.html (дата обр. 27.03.2018).
  7. Попов, А. Ю. О реализации алгоритма Форда-Фалкерсона в вычислительной системе с многими потоками команд и одним потоком данных / А. Ю. Попов // Наука и образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2014. No 9. С. 162—180.
  8. Методы ситуационного анализа и графической визуализации потоков больших данных / А. Пролетарский [и др.] // Вестник МГТУ им. Н.Э.Баумана. Сер. Приборостроение. 2018. Т. 119, No 2. С. 98—103.
  9. Popov, A., Rasheed, B. Network Graph Datastore Using DISC Processor // 2019 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus), Saint Petersburg and Moscow, Russia, 2019, pp. 1582-1587. doi: 10.1109/EIConRus.2019.8656749
  10. Popov, A., Abdymanapov, Ch., Motion Planning Algorithms Using DISC // 2019 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus), Saint Petersburg and Moscow, Russia, 2019, pp. 1844-1847. doi: 10.1109/EIConRus.2019.8657250
  11. Попов, А.Ю. Применение гетерогенной вычислительной системы с набором команд дискретной математики для решения задач на графах / А. Ю. Попов // Информационные технологии. 2019. Т. 25, No 11. С. 682–690.
  12. Alternative Approach to Solving Computer Vision Tasks Using Graph Structures / J. Li, M. Makarychev, A. Popov // Studies in Systems, Decision and Control. 2020. vol 260. P. 63-78. doi: 10.1007/978-3-030-32648-7_6
  13. Decision Support System to Prevent Crisis Situations in the Socio-political Sphere / A. Proletarskii, D. Berezkin, A. Popov, V. Terekhov, M. Skvortsova // Studies in Systems, Decision and Control. 2019. vol. 260. P. 301-314. doi: 10.1007/978-3-030-32648-7_24
  14. Попов, А.Ю. Принципы организации гетерогенной вычислительной системы с набором команд дискретной математики / А. Ю. Попов // Информационные технологии. 2020. Т. 26, No 2. С. 67-79.
  15. Dubrovin, E., Popov, A. Graph representation methods for the Discrete mathematics Instructions Set computer // 2020 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus), Saint Petersburg and Moscow, Russia, 2020, pp. 1925-1930.

                            Демонстрации

                            1.  Представление микропроцессора Leonhard на выставке ChipExpo2017


                            Последнее изменение: Вторник, 29 июня 2021, 22:33