Процессоры баз данных
Процессорами баз данных принято называть программно-аппаратные комплексы предназначенные для выполнения всех или некоторых функций систем управления базами данных (СУБД). Если в своё время СУБД предназначались для хранения текстовой и числовой информации, то теперь они рассчитаны на самые различные форматы данных, в том есле графические, звуковые и видео. Процессоры баз данных выполняют функции управления и распространения, обеспечивают дистанционный доступ информации через шлюзы, а так же позволяют обновлять данный с помощью различных механизмов. Современные процессоры баз данный обеспечивают естественную связь с накапливаемой в базах данных информации со средствами оперативной обработки сообщений и интернет приложениями . Эти системы дают пользователю возможность в любой момент обратится к корпоративным данным и проанализировать их вне зависимости от того где эти данные размещаются.
Потоковые процессоры
В основе работы лежит принцип обработки многих данных с помощью одной команды.
Они позволяют ускорить обработку видео, речи, шифрования, изображений и фотографии.
Они повышают общую производительность, что особенно важно при работе с 3д- графическими объектами.
Два вида потоковых процессоров:
-отдельный потоковый процессор
-многопотоковый процессор
Ярким представителем отдельного потокового производства- семейство интел. Они позволяют выполнять такие сложные и необходимые задачи, как обработка речи, кодирование и декодирование видео и аудио, разработка 3х мерной графики и обработки изображений.
Многопотоковый- векторные процессоры. При работе в векторном режиме обрабатываются данные практически параллельно, что делает их в несколько раз более быстрыми. Векторная обработка повышает производительность процедура за счёт того, что обработка целого набора данных (вектора) производится одной командой. Максимальная скорость передачи данных в векторном формате составляет 64 Мб/с
Примеры: фирма Hitachi, NEC
Нейронные процессоры
Нейрон- элементарный процессор характеризующийся входным и выходным состоянием, передаточной функцией (функция активации) и локальной памятью.
Состояние нейронов изменяется в процессе функционирования и состовляет кратковременную память нейросети.
Нейронная сеть- совокупность элементарных преобразователей информации (нейроны), которые определённым образом соединены друг с другом каналами обмена информации( синапс).
Каждый нейрон вычисляет взвешенную сумму пришедших к нему по синапсу сигналов и произв-т над ней нелинейное преобразование. При пересылке по синапсам сигналы Х на некоторый весовой коэф.
Проектированием нейронной сети является её обучение. Нейронная сеть может состоять из множества слоёв, однако для решения практических задач достаточно и трёх слоёв.
Искусственные нейросети
Искусственные нейронные сети отличаются удивительными свойствами. Они не требуют детализированной разработки программного обеспечения и открывает возможности решения задач для которых отсутствуют теоретические модели. Такие сети обладают способностью адаптироваться к изменениям условий функционирования, в том числе и к возникновению заранее не предусмотренных факторов. По своей природе искусственные нейронные сети являются системами с очень высокими уровнями параллелизма. Нейрокомпьютеры выполняют высокопроизводительную обработку информационных массивов большой размерности. Они дают возможность с большей скоростью обрабатывать информационные потоки дискретных и непрерывных сигналов , содержат простые вычислительные элементы и с высокой степенью надёжности позволяют решать информационные задачи обработки данных, обеспечивая при этом режим самоперестройки вычислительной среды в зависимости от полученных решений. Носителем информации нейрокомпьютеров является свет.