XVIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2026

Введение

Современные инфокоммуникационные системы, такие как Интернет вещей (IoT), мобильные сети пятого и шестого поколений (5G/6G), автономные транспортные средства и системы «умного» города, предъявляют беспрецедентные требования к скорости обработки данных, энергоэффективности и способности обрабатывать неструктурированную информацию в реальном времени [3, 6]. Традиционные вычислительные системы, основанные на классической архитектуре фон Неймана, сталкиваются с фундаментальными ограничениями, известными как «фон-неймановское узкое место» (von Neumann bottleneck), когда пропускная способность между процессором и памятью становится основным лимитирующим фактором производительности и потребления энергии [3, 5]. Это особенно критично для задач, требующих массового параллелизма и обработки потоковых данных, где центральные процессоры (CPU) и графические процессоры (GPU) демонстрируют недостаточную эффективность.

В качестве ответа на эти вызовы активно развивается парадигма нейроморфных вычислений — направление в компьютерных науках и микроэлектронике, нацеленное на создание аппаратных и программных систем, имитирующих структуру и принципы работы биологического мозга [1, 2]. Нейроморфные процессоры, в отличие от традиционных, не разделяют модуль памяти и модуль обработки, а используют распределенную, событийно-ориентированную архитектуру, основанную на сетях из искусственных нейронов, взаимодействующих посредством спайков (импульсов) [4, 7]. Такой подход позволяет достичь значительного выигрыша в энергоэффективности (до нескольких порядков для специализированных задач) и скорости обработки информации, особенно в сценариях, связанных с обработкой сенсорных данных, распознаванием образов и принятием решений в условиях неопределенности [6, 8].

Цель данной статьи — провести систематический анализ современного состояния нейроморфных вычислений, рассмотрев их от архитектурно-аппаратных основ до практических инструментов, алгоритмов и методологий программирования, а также оценить их потенциальную роль в инфокоммуникационных системах будущего.

Принципы нейроморфной архитектуры

Фундаментальной основой нейроморфных систем является отказ от синхронной, тактируемой логики фон-неймановских процессоров в пользу асинхронной, событийно-управляемой модели вычислений, напрямую вдохновленной работой биологических нейронных сетей [1, 4]. Эта модель базируется на нескольких ключевых принципах, которые определяют как аппаратную реализацию, так и способы программирования таких систем.

• Спайковые нейронные сети (Spiking Neural Networks, SNN): SNN представляют собой третье поколение моделей искусственных нейронных сетей (после перцептронов и сетей с импульсными и сигмовидными функциями активации) [4]. В SNN нейроны обмениваются не непрерывными значениями (как в традиционных искусственных нейронных сетях), а дискретными электрическими импульсами — спайками. Информация в таких сетях кодируется не амплитудой сигнала, а временными интервалами между спайками (временнáя кодировка), частотой следования спайков (частотная кодировка) или их точной временной позицией [4, 7]. Это позволяет значительно эффективнее обрабатывать временнýю информацию и снижает энергопотребление, так как коммуникация происходит только при наступлении события (спайка), а не в каждом такте работы системы.

• Асинхронность и событийная модель: Нейроморфные чипы не имеют глобального тактового генератора. Каждый нейрон или группа нейронов работают асинхронно и активируются только при поступлении входного спайка [1, 2]. Это кардинально отличает их от традиционных CPU/GPU, где большая часть энергии тратится на синхронизацию и переключение триггеров, даже в отсутствие полезной работы. Событийная модель позволяет нейроморфным системам находиться в состоянии низкого энергопотребления до наступления внешнего события (например, поступления данных с сенсора), что идеально подходит для автономных IoT-устройств [6].

• Совместное размещение памяти и вычислений (In-Memory Computing): В нейроморфных процессорах синаптические веса (память) физически расположены в непосредственной близости от вычислительных элементов (нейронов) [1, 5]. Это полностью устраняет фон-неймановское узкое место, так как отпадает необходимость в постоянной пересылке данных между отдельными модулями памяти (ОЗУ) и арифметико-логическим устройством (АЛУ). Реализуется этот принцип за счет использования специализированной памяти, часто по технологии Resistive Random-Access Memory (RRAM) или аналогичной, которая может хранить синаптические веса и выполнять операции умножения и накопления (MAC — Multiply-Accumulate) непосредственно на месте [5, 8].

• Массовый параллелизм и масштабируемость: Архитектура нейроморфных систем по своей природе массивно-параллельна, поскольку миллионы или даже миллиарды нейронов могут работать одновременно и независимо друг от друга [2]. Это позволяет эффективно решать задачи, которые плохо поддаются распараллеливанию на традиционных архитектурах. Современные исследовательские платформы, такие как SpiNNaker, изначально проектировались как масштабируемые системы, способные эмулировать сети из миллионов нейронов в реальном времени [2, 7].

Ведущие аппаратные платформы

Разнообразие подходов к реализации нейроморфных принципов привело к созданию нескольких заметных аппаратных платформ, каждая из которых имеет уникальные архитектурные особенности и целевую область применения.

Loihi (Intel)

Нейроморфный исследовательский процессор Loihi от Intel [1] является одной из наиболее развитых коммерчески доступных платформ. Его архитектура представляет собой асинхронную сеть из ядер, каждое из которых содержит несколько искусственных нейронов, способных быть запрограммированными на реализацию различных моделей нейронов (например, модель утечки-интеграции-срабатывания, LIF).

• Асинхронная сеть-on-Chip (NOC): Вычисления на чипе Loihi организованы в виде пакетной коммуникации спайков между ядрами через асинхронную сеть на кристалле, что имитирует передачу нервных импульсов в биологическом мозге [1].

• Программируемость и обучение: Loihi поддерживает широкий спектр правил обучения, реализуемых непосредственно на аппаратном уровне, включая обучение с подкреплением и различные формы пластичности, зависящей от времени спайков (Spike-Timing-Dependent Plasticity, STDP) [1, 4]. Это позволяет чипу не только выполнять предобученные модели, но и адаптироваться к изменяющимся условиям в реальном времени.

• Скалируемость: Чипы Loihi могут быть объединены в мультичиповые системы, образуя крупномасштабные нейроморфные кластеры, такие как система Pohoiki Springs, содержащая до 100 миллионов нейронов [1].

SpiNNaker (University of Manchester)

Платформа SpiNNaker (Spiking Neural Network Architecture) [2] — это масштабный проект, нацеленный на создание вычислительной системы, способной эмулировать в реальном времени сети из миллиардов нейронов, что сопоставимо с масштабом человеческого мозга.

• Мультипроцессорная архитектура: В основе SpiNNaker лежат кластеры ARM-процессоров, что делает его более универсальным, но и менее энергоэффективным по сравнению со специализированными чипами, подобными Loihi [2, 7]. Каждый чип SpiNNaker содержит 18 ядер ARM968, которые совместно моделируют работу большого массива нейронов.

• Пакетная коммуникация спайков: SpiNNaker использует уникальный механизм маршрутизации спайков через встроенную сеть на кристалле, которая доставляет каждый спайк от нейрона-источника ко множеству нейронов-мишеней, имитируя широковещательную природу нейронной коммуникации в биологических системах [2].

• Открытость и сообщество: Платформа SpiNNaker имеет открытое программное обеспечение и активно используется мировым научным сообществом для моделирования крупномасштабных нейронных сетей, в том числе в рамках проектов по моделированию мозга, таких как Human Brain Project [2, 7].

BrainScaleS (Heidelberg University)

Платформа BrainScaleS [5] использует аналоговую электронику для эмуляции нейронов и синапсов, в отличие от цифровых подходов Loihi и SpiNNaker. Это позволяет достичь чрезвычайно высокого быстродействия, превосходящего биологическое реальное время в тысячи раз.

• Аналоговая эмуляция: Нейроны и синапсы реализованы с помощью аналоговых интегральных схем, где электрические токи и напряжения напрямую представляют мембранные потенциалы и ионные токи [5]. Это обеспечивает высокую энергоэффективность для конкретного класса задач.

• Гибридная архитектура: Аналоговые нейроморфные ядра сочетаются с цифровыми подсистемами для управления, коммуникации и реализации пластичности, что создает гибридную вычислительную среду [5, 8].

Нейроморфная программная инженерия и инструменты

Создание программного обеспечения для нейроморфных систем представляет собой уникальную задачу, требующую новых языков, фреймворков и методологий, объединяющих знания в нейробиологии, компьютерных науках и электронике [4, 7].

• Языки и фреймворки описания SNN:

  • Nengo: Высокоуровневый фреймворк на языке Python, позволяющий описывать нейронные сети на функциональном уровне и компилировать их для выполнения на различных бэкендах, включая Loihi, SpiNNaker и традиционные CPU/GPU [4, 7]. Nengo абстрагирует пользователя от низкоуровневых деталей аппаратной реализации.

  • PyNN: Декларативный язык описания нейронных сетей, независимый от конкретной аппаратной платформы. PyNN позволяет описать модель один раз и запустить ее на различных нейроморфных системах (SpiNNaker, BrainScaleS) или симуляторах (NEURON, NEST) без изменения кода [7].

  • Lava: Фреймворк с открытым исходным кодом от Intel, предназначенный для разработки приложений для Loihi и других нейроморфных платформ. Lava предоставляет библиотеки для описания SNN, алгоритмов обучения и поддерживает принципы асинхронной обработки [1, 4].

• Специфика тестирования и отладки: Прямая отладка нейроморфных программ осложнена их асинхронной, недетерминированной на низком уровне природой. В нейроморфной программной инженерии применяются специализированные методики:

  • Детерминированная симуляция: Использование точных программных симуляторов (например, NEST, Brian) для верификации логики работы SNN перед запуском на физическом оборудовании [7].

  • Визуализация активности сети: Анализ временных диаграмм спайков (spike rasters) и карт активности нейронов для понимания динамики работы сети и выявления аномалий [4].

  • Сравнительное тестирование: Запуск одной и той же модели на разных платформах (симулятор, Loihi, SpiNNaker) для проверки корректности и идентичности результатов [7].

Применение в инфокоммуникационных системах

Нейроморфские технологии находят применение в ряде ключевых для инфокоммуникаций областей, где их преимущества в энергоэффективности и скорости являются критическими.

• Обработка сенсорных данных в реальном времени: Нейроморфные процессоры идеально подходят для предобработки и классификации данных с событийных камер (event-based cameras), микрофонов и других сенсоров, генерирующих асинхронные потоки данных [6, 8]. Это позволяет реализовать эффективные системы обнаружения объектов, распознавания речи и жестов на edge-устройствах с минимальным энергопотреблением.

• Управление автономными системами и робототехникой: Спайковые нейронные сети, благодаря своей способности обрабатывать временнýю информацию, эффективны для задач управления движением, навигации и принятия решений в роботах и беспилотных автомобилях [6, 9]. Низкая задержка реакции нейроморфных систем критически важна для обеспечения безопасности.

• Сети 5G/6G и интеллектуальное управление трафиком: Нейроморфские ускорители могут быть использованы для оптимизации работы сетевой инфраструктуры, например, для прогнозирования сетевого трафика, динамического распределения ресурсов и обнаружения аномалий в режиме реального времени, что является важной задачей для сетей следующего поколения [3, 9].

• Краудсорсинг данных и коллективный интеллекет: Распределенные системы из множества нейроморфных устройств могут формировать «коллективный интеллект», где каждое устройство, обрабатывая локальные данные, способствует решению глобальной задачи без необходимости централизованной передачи больших объемов сырых данных [8].

Вызовы и перспективы развития

Несмотря на значительный прогресс, широкое внедрение нейроморфных вычислений в инфокоммуникационные системы сталкивается с рядом серьезных вызовов.

Актуальные вызовы и проблемы

• Проблема масштабируемости и надежности: Создание крупномасштабных систем, содержащих миллиарды надежно работающих нейронов, остается сложной инженерной задачей. Аппаратные сбои, вариации параметров транзисторов (process variation) и деградация материалов со временем требуют разработки методов отказоустойчивости и самовосстановления на архитектурном уровне [5, 8].

• Сложность обучения SNN: Эффективное обучение глубоких спайковых нейронных сеть является активной областью исследований. Традиционные методы обратного распространения ошибки (backpropagation) плохо применимы к SNN из-за их бинарной, недифференцируемой природы спайков. Разработка новых, биологически правдоподобных и эффективных алгоритмов обучения (например, с использованием суррогатных градиентов) — ключевая задача [4, 7].

• Интеграция в гетерогенные среды: Будущие инфокоммуникационные системы будут гетерогенными, объединяя CPU, GPU, FPGA и специализированные ускорители, такие как нейроморфные чипы. Создание единых программных сред, стандартов и инструментов, позволяющих эффективно распределять вычислительную нагрузку между этими разнородными компонентами, является сложной проблемой программной инженерии [3, 9].

• Нехватка квалифицированных кадров: Разработка приложений для нейроморфных систем требует междисциплинарных знаний в области компьютерных наук, микроэлектроники и нейробиологии. Преодоление этого кадрового разрыва требует обновления образовательных программ и создания доступных учебных материалов [4, 7].

Перспективы развития

Перспективы развития нейроморфных вычислений тесно связаны с прогрессом в материаловедении (мемристоры, фотонные нейроморфные чипы), алгоритмах машинного обучения и развитии облачных сервисов. Появление облачных платформ, предлагающих доступ к нейроморфным ресурсам по модели « Hardware as a Service» (например, через облако Intel Neuromorphic Research Community - INRC), может значительно ускорить adoption этой технологии [1, 9]. В долгосрочной перспективе нейроморфные процессоры могут стать неотъемлемым компонентом периферийных (edge) и облачных центров обработки данных, формируя гибридную вычислительную экосистему, оптимально адаптированную для задач эпохи ИИ и IoT [8, 9].

Заключение

Нейроморфные вычисления проделали впечатляющий путь от теоретических моделей нейробиологии до создания работающих аппаратных платформ, таких как Loihi [1] и SpiNNaker [2], и развитой экосистемы программных инструментов [4, 7]. Эта парадигма предлагает принципиально новый путь к преодолению ограничений архитектуры фон Неймана, суля прорыв в энергоэффективности и производительности для широкого класса задач, критически важных для современных инфокоммуникационных систем: от обработки сенсорных данных на периферии до управления сетевым трафиком в реальном времени [6, 9].

Несмотря на сохраняющиеся вызовы, связанные с масштабируемостью, обучением SNN и интеграцией, активные исследования в области новых материалов, алгоритмов и программных методологий указывают на значительный потенциал нейроморфных технологий. Их успешное развитие способно оказать transformative влияние на всю инфокоммуникационную отрасль, обеспечив технологическую основу для создания по-настоящему интеллектуальных, автономных и энергоэффективных систем будущего.

Список литературы:

1. Davies, M. et al. Loihi: A Neuromorphic Manycore Processor with On-Chip Learning // IEEE Micro. – 2018. – Vol. 38, № 1. – P. 82–99.

2. Furber, S. B. et al. The SpiNNaker Project // Proceedings of the IEEE. – 2014. – Vol. 102, № 5. – P. 652–665.

3. Шнайер, М. К. Архитектура вычислительных систем будущего: преодоление фон-неймановского // Труды Международной конференции по инфокоммуникациям. – М.: Техносфера, 2021. – С. 45–58.

4. Нейроморфные системы и спайковые нейронные сети: учебное пособие / Под ред. В. И. Васильева, О. П. Ивановой. – СПб.: БХВ-Петербург, 2022. – 400 с.

5. Schemmel, J. et al. A Wafer-Scale Neuromorphic Hardware System for Large-Scale Neural Modeling // Proceedings of 2010 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS). – 2010. – P. 1947–1950.

6. Интеллектуальные сенсорные сети и Интернет вещей / А. Г. Редькин, Т. Л. Смирнова, В. К. Журавлев [и др.] // Датчики и системы. – 2023. – № 2. – С. 12–25.

7. Официальная документация по программному обеспечению SpiNNaker. – [Электронный ресурс]. – URL: http://spinnakermanchester.github.io/docs/

8. Обзор нейроморфных вычислений для систем ИИ на периферии // Зарубежная радиоэлектроника. – 2022. – № 5. – С. 34–47.

9. Платформа Intel Neuromorphic Research Community (INRC). – [Электронныйресурс]. – URL: https://www.intel.com/content/www/us/en/research/neuromorphic-computing.html