नो इंस्ट्रक्शन सेट कंप्यूटिंग: Difference between revisions

From Vigyanwiki
No edit summary
No edit summary
Line 1: Line 1:
'''कोई अनुदेश सेट कंप्यूटिंग (एनआईएससी)''' एक कंप्यूटिंग आर्किटेक्चर और कंपाइलर तकनीक है जो एक कंपाइलर को हार्डवेयर संसाधनों के निम्न-स्तरीय नियंत्रण की अनुमति देकर अत्यधिक कुशल कस्टम प्रोसेसर और हार्डवेयर एक्सेलेरेटर को डिजाइन करने के लिए है।
'''कोई अनुदेश सेट कंप्यूटिंग नहीं (एनआईएससी)''' कंप्यूटिंग आर्किटेक्चर और कंपाइलर एक ऐसी तकनीक है जो कंपाइलर को हार्डवेयर संसाधनों के निम्न-स्तरीय नियंत्रण की अनुमति देकर अत्यधिक कुशल कस्टम प्रोसेसर और हार्डवेयर एक्सेलेरेटर को डिजाइन करने के लिए है।


== संक्षिप्त विवरण ==
== संक्षिप्त विवरण ==
एनआईएससी एक स्थिर रूप से अनुसूचित क्षैतिज नैनोकोडेड आर्किटेक्चर (एसएसएचएनए) है। स्टेटिकली शेड्यूल्ड शब्द का अर्थ है कि [[शेड्यूलिंग (कंप्यूटिंग)]] और हैज़र्ड (कंप्यूटर आर्किटेक्चर) हैंडलिंग एक [[ संकलक ]]द्वारा की जाती है। क्षैतिज नैनोकोडेड शब्द का अर्थ है कि एनआईएससी के पास कोई पूर्वनिर्धारित निर्देश सेट या [[माइक्रोकोड]] नहीं है। कंपाइलर नैनोकोड उत्पन्न करता है जो किसी दिए गए डेटापथ की कार्यात्मक इकाइयों, [[प्रोसेसर रजिस्टर]]ों और [[ बहुसंकेतक ]]्स को सीधे नियंत्रित करता है। कंपाइलर को निम्न-स्तरीय नियंत्रण देने से डेटापथ संसाधनों का बेहतर उपयोग संभव हो पाता है, जिसके परिणामस्वरूप अंततः बेहतर प्रदर्शन होता है। एनआईएससी प्रौद्योगिकी के लाभ हैं:
एनआईएससी स्थिर रूप से अनुसूचित क्षैतिज नैनोकोडेड आर्किटेक्चर (एसएसएचएनए) है। इस प्रकार से स्टेटिकली शेड्यूल्ड शब्द का अर्थ है कि [[शेड्यूलिंग (कंप्यूटिंग)]] और हैज़र्ड (कंप्यूटर आर्किटेक्चर) हैंडलिंग [[ संकलक |कंपाइलर]] द्वारा की जाती है। अतः क्षैतिज नैनोकोडेड शब्द का अर्थ है कि एनआईएससी के निकट कोई पूर्वनिर्धारित निर्देश सेट या [[माइक्रोकोड]] नहीं है। कंपाइलर एक ऐसा नैनोकोड उत्पन्न करता है जो किसी दिए गए डेटापाथ की कार्यात्मक इकाइयों, [[प्रोसेसर रजिस्टर|प्रोसेसर रजिस्टरों]] और [[ बहुसंकेतक |बहुसंकेतक]] को प्रत्यक्षतः नियंत्रित करता है। कंपाइलर को निम्न-स्तरीय नियंत्रण देने से डेटापाथ संसाधनों का स्पष्ट उपयोग संभव हो पाता है, जिसके परिणामस्वरूप अंततः स्पष्ट निष्पादन होता है। इस प्रकार से एनआईएससी तकनीक के लाभ हैं:
* सरल नियंत्रक: कोई हार्डवेयर शेड्यूलर नहीं, कोई निर्देश डिकोडर नहीं
* सरल नियंत्रक: कोई हार्डवेयर शेड्यूलर नहीं, कोई निर्देश डिकोडर नहीं
* बेहतर प्रदर्शन: अधिक लचीली वास्तुकला, बेहतर संसाधन उपयोग
* स्पष्ट निष्पादन: अधिक नम्य आर्किटेक्चर, स्पष्ट संसाधन उपयोग
* डिज़ाइन करना आसान: निर्देश-सेट डिज़ाइन करने की कोई आवश्यकता नहीं
* डिज़ाइन करना सरल: निर्देश-सेट डिज़ाइन करने की कोई आवश्यकता नहीं


केंद्रीय प्रसंस्करण इकाइयों के निर्देश सेट और नियंत्रक डिजाइन करने के लिए सबसे कठिन और समय लेने वाले हिस्से हैं। इन दोनों को खत्म करने से, कस्टम प्रोसेसिंग तत्वों का डिज़ाइन काफी आसान हो जाता है।
केंद्रीय प्रसंस्करण इकाइयों के निर्देश सेट और नियंत्रक डिजाइन करने के लिए सबसे कठिन और समय लेने वाले भाग हैं। अतः इन दोनों को समाप्त करने से, कस्टम प्रोसेसिंग अवयवों का डिज़ाइन अत्याधिक सरल हो जाता है।


इसके अलावा, किसी दिए गए एप्लिकेशन के लिए एनआईएससी प्रोसेसर का डेटापथ स्वचालित रूप से भी उत्पन्न किया जा सकता है। इसलिए, डिजाइनर की उत्पादकता में काफी सुधार हुआ है।
इसके अतिरिक्त, किसी दिए गए एप्लिकेशन के लिए एनआईएससी प्रोसेसर का डेटापाथ स्वचालित रूप से भी उत्पन्न किया जा सकता है। इसलिए, डिजाइनर की उत्पादकता में अत्याधिक सुधार हुआ है।


चूंकि एनआईएससी डेटापथ बहुत कुशल हैं और स्वचालित रूप से उत्पन्न किए जा सकते हैं, एनआईएससी तकनीक उच्च-स्तरीय संश्लेषण (एचएलएस) या [[सी से एचडीएल]] संश्लेषण दृष्टिकोण के बराबर है। वास्तव में[[खतरा (कंप्यूटर वास्तुकला)]] शैली का एक लाभ इन दो प्रौद्योगिकियों (कस्टम प्रोसेसर डिजाइन और एचएलएस) को जोड़ने की इसकी क्षमता है।
चूंकि एनआईएससी डेटापाथ बहुत कुशल हैं और स्वचालित रूप से उत्पन्न किए जा सकते हैं, एनआईएससी तकनीक उच्च-स्तरीय संश्लेषण (एचएलएस) या [[सी से एचडीएल]] संश्लेषण दृष्टिकोण के बराबर है। वस्तुतः [[खतरा (कंप्यूटर वास्तुकला)|कंप्यूटर आर्किटेक्चर]] का लाभ इन दो तकनीकों (कस्टम प्रोसेसर डिजाइन और एचएलएस) को जोड़ने की इसकी क्षमता है।


==शून्य अनुदेश सेट कंप्यूटर==
==शून्य अनुदेश सेट कंप्यूटर==
[[कंप्यूटर विज्ञान]] में, जीरो इंस्ट्रक्शन सेट कंप्यूटर (ZISC) एक [[कंप्यूटर आर्किटेक्चर]] को संदर्भित करता है जो पूरी तरह से [[पैटर्न मिलान]] और शास्त्रीय में [[निर्देश (कंप्यूटर विज्ञान)]] | (सूक्ष्म) निर्देशों की अनुपस्थिति पर आधारित है।{{clarify|reason=What would be an example of a non-classical micro-instruction?|date=December 2016}}<!-- some confusion here could probably be resolved by updating the instruction article --> विवेक। इन चिप्स को [[तंत्रिका नेटवर्क]] के तुलनीय माना जाता है, जिन्हें सिनैप्स और न्यूरॉन्स की संख्या के लिए विपणन किया जाता है।<ref name="BrainChip"/>संक्षिप्त नाम और प्रारंभिक शब्द ZISC [[ अल्प निर्देश सेट कंप्यूटर ]] (RISC) की ओर संकेत करता है।{{citation needed|date=December 2016}}
[[कंप्यूटर विज्ञान]] में, शून्य अनुदेश सेट कंप्यूटर (जेडआईएससी) [[कंप्यूटर आर्किटेक्चर]] को संदर्भित करता है जो पूर्ण रूप से [[पैटर्न मिलान]] और शास्त्रीय में [[निर्देश (कंप्यूटर विज्ञान)]] की अनुपस्थिति पर आधारित है। इस प्रकार से इन चिप को [[तंत्रिका नेटवर्क]] के तुलनीय माना जाता है, जिन्हें सिनैप्स और न्यूरॉन्स की संख्या के लिए विपणन किया जाता है।<ref name="BrainChip"/> अतः संक्षिप्त नाम और प्रारंभिक शब्द जेडआईएससी [[ अल्प निर्देश सेट कंप्यूटर |रिड्यूस्ड निर्देश सेट कंप्यूटर]] (आरआईएससी) की ओर संकेत करता है।


ZISC [[कोहोनेन नेटवर्क]] (कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क) का एक हार्डवेयर कार्यान्वयन है जो बहुत ही सरल डेटा (0 या 1) के बड़े पैमाने पर समानांतर प्रसंस्करण की अनुमति देता है। इस हार्डवेयर कार्यान्वयन का आविष्कार गाइ पेलेट द्वारा किया गया था<ref name="Neuron circuit">{{Cite web|url=https://patents.google.com/patent/US5621863|title = Neuron circuit}}</ref> और पास्कल टैनहोफ़ (आईबीएम),<ref>{{cite web |url=https://www.researchgate.net/profile/Pascal-Tannhof |title=Profile: Pascal Tannhof |website=[[ResearchGate]]}}</ref><ref name="Neuron circuit"/>फ्रांस में [[Essonnes]] की IBM चिप फैक्ट्री के सहयोग से विकसित किया गया और IBM द्वारा इसका व्यावसायीकरण किया गया।
इस प्रकार से जेडआईएससी [[कोहोनेन नेटवर्क]] (कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क) का हार्डवेयर कार्यान्वयन है जो बहुत ही सरल डेटा (0 या 1) के बड़े पैमाने पर समानांतर प्रसंस्करण की अनुमति देता है। अतः इस हार्डवेयर कार्यान्वयन का आविष्कार गाइ पेलेट<ref name="Neuron circuit">{{Cite web|url=https://patents.google.com/patent/US5621863|title = Neuron circuit}}</ref> और पास्कल टैनहोफ़ (आईबीएम) द्वारा किया गया था,<ref>{{cite web |url=https://www.researchgate.net/profile/Pascal-Tannhof |title=Profile: Pascal Tannhof |website=[[ResearchGate]]}}</ref><ref name="Neuron circuit"/> जिसे फ्रांस में [[Essonnes|एस्सोन्स]] की आईबीएम चिप फैक्ट्री के सहयोग से विकसित किया गया था, और आईबीएम द्वारा इसका व्यावसायीकरण किया गया था।
 
ZISC आर्किटेक्चर मेमोरी की बाधा को कम करता है{{clarify|date=December 2016}} पैटर्न मेमोरी को पैटर्न लर्निंग और रिकग्निशन लॉजिक के साथ मिश्रित करके।{{how|date=December 2016}} उनकी व्यापक समानांतर कंप्यूटिंग हल करती है {{Clarify|text="[[Winner-take-all in action selection|winner takes all problem in action selection]]"|post-text=from [[Winner-take-all (computing)|Winner-takes-all]] problem in [[Artificial neural network|Neural Network]]s|reason=Per [https://web.archive.org/web/20170101001452/https://pdfs.semanticscholar.org/1e0c/54bd88223e009997a04dcd2a0f3fa0af3848.pdf source], [[Winner-take-all (computing)|Winner-takes-all]] is defined as a different principle from [[Winner-take-all in action selection]], but both are relevant to [[Artificial neural network|Neural Network]]s|date=December 2016}} प्रत्येक न्यूरॉन को अपनी स्वयं की मेमोरी आवंटित करके और एक साथ समस्या-समाधान की अनुमति देकर जिसके परिणाम एक-दूसरे के साथ विवाद में तय हो जाते हैं।<ref name="Gigaom"/>
 
 
 
===आवेदन और विवाद===
[[टेकक्रंच]] के अनुसार, इस प्रकार के चिप्स के सॉफ़्टवेयर इम्यूलेशन का उपयोग वर्तमान में [[फेसबुक]] और [[Google]] जैसी कई बड़ी तकनीकी कंपनियों द्वारा छवि पहचान के लिए किया जाता है। जब इसे पाठ जैसे अन्य विविध पैटर्न पहचान कार्यों पर लागू किया जाता है, तो परिणाम माइक्रोसेकंड में उत्पन्न होते हैं, यहां तक ​​कि 2007 में जारी चिप्स के साथ भी।<ref name="BrainChip"/>
 
[[ईई टाइम्स]] के जंको योशिदा ने न्यूरोमेम चिप की तुलना द मशीन से की, जो एक ऐसी मशीन है जो लोगों के चेहरों को स्कैन करके अपराधों की भविष्यवाणी करने में सक्षम है, पर्सन ऑफ इंटरेस्ट (टीवी श्रृंखला) ने इसे बड़े डेटा का दिल बताया और बड़े पैमाने पर डेटा संग्रह के युग में वास्तविक जीवन में वृद्धि का पूर्वाभास दिया।<ref name="NeuroMem"/>


इस प्रकार से जेडआईएससी आर्किटेक्चर पैटर्न मेमोरी को पैटर्न लर्निंग और रिकग्निशन लॉजिक के साथ मिश्रित करके मेमोरी की बाधा को कम करता है। अतः उनकी व्यापक समानांतर कंप्यूटिंग प्रत्येक "न्यूरॉन" को अपनी मेमोरी आवंटित करके और एक साथ समस्या-हल की अनुमति देकर "विनर टेक्स आल प्रॉब्लम इन एक्शन सिलेक्शन" को हल करती है, जिसके परिणाम एक-दूसरे के साथ विवाद में निर्धारित होते हैं।<ref name="Gigaom"/>
===अनुप्रयोग और विवाद===
[[टेकक्रंच]] के अनुसार, इस प्रकार के चिप के सॉफ़्टवेयर इम्यूलेशन का उपयोग वर्तमान में [[फेसबुक]] और [[Google|गूगल]] जैसी कई बड़ी तकनीकी कंपनियों द्वारा प्रतिरूप अभिज्ञान के लिए किया जाता है। इस प्रकार से जब इसे टेक्स्ट जैसे अन्य विविध पैटर्न अभिज्ञान कार्यों पर लागू किया जाता है, तो परिणाम माइक्रोसेकंड में उत्पन्न होते हैं, यहां तक ​​कि 2007 में जारी चिप के साथ भी।<ref name="BrainChip"/>


अतः [[ईई टाइम्स]] के जंको योशिदा ने न्यूरोमेम चिप की तुलना द मशीन से की, जो ऐसी मशीन है जो लोगों के मुखों को स्कैन करके अपराधों की भविष्यवाणी करने में सक्षम है, पर्सन ऑफ इंटरेस्ट (टीवी श्रृंखला) ने इसे बड़े डेटा का ह्रदय बताया और बड़े पैमाने पर डेटा संग्रह के युग में वास्तविक जीवन में वृद्धि का पूर्वाभास दिया।<ref name="NeuroMem"/>
== इतिहास ==
== इतिहास ==
अतीत में, माइक्रोप्रोसेसर डिज़ाइन तकनीक [[ जटिल अनुदेश सेट कंप्यूटर ]] (CISC) से रिड्यूस्ड इंस्ट्रक्शन सेट कंप्यूटर (RISC) तक विकसित हुई। कंप्यूटर उद्योग के शुरुआती दिनों में, कंपाइलर तकनीक मौजूद नहीं थी और प्रोग्रामिंग असेंबली भाषा में की जाती थी। प्रोग्रामिंग को आसान बनाने के लिए, कंप्यूटर आर्किटेक्ट्स ने जटिल निर्देश बनाए जो उच्च स्तरीय प्रोग्रामिंग भाषाओं के उच्च स्तरीय कार्यों का प्रत्यक्ष प्रतिनिधित्व थे। एक और ताकत जिसने अनुदेश जटिलता को प्रोत्साहित किया वह थी बड़े मेमोरी ब्लॉक की कमी।
इस प्रकार से प्राचीन में, माइक्रोप्रोसेसर डिज़ाइन तकनीक [[ जटिल अनुदेश सेट कंप्यूटर |जटिल अनुदेश सेट कंप्यूटर]] (सीआईएससी) से रिड्यूस्ड अनुदेश सेट कंप्यूटर (आरआईएससी) तक विकसित हुई। अतः कंप्यूटर उद्योग के प्रारंभिक दिनों में, कंपाइलर तकनीक स्थित नहीं थी और प्रोग्रामिंग असेंबली लैंग्वेज में की जाती थी। प्रोग्रामिंग को सरल बनाने के लिए, कंप्यूटर आर्किटेक्ट ने जटिल निर्देश बनाए जो उच्च स्तरीय प्रोग्रामिंग लैंग्वेज के उच्च स्तरीय कार्यों का प्रत्यक्ष प्रतिनिधित्व थे। एक और बल जिसने अनुदेश जटिलता को प्रोत्साहित किया वह थी बड़े मेमोरी ब्लॉक की कमी।


जैसे-जैसे कंपाइलर और मेमोरी प्रौद्योगिकियां उन्नत हुईं, आरआईएससी आर्किटेक्चर पेश किए गए। आरआईएससी आर्किटेक्चर को अधिक निर्देश मेमोरी की आवश्यकता होती है और उच्च स्तरीय भाषाओं को आरआईएससी असेंबली कोड में अनुवाद करने के लिए एक कंपाइलर की आवश्यकता होती है। कंपाइलर और मेमोरी प्रौद्योगिकियों की और प्रगति से [[ बहुत लंबा निर्देश शब्द ]] (वीएलआईडब्ल्यू) प्रोसेसर उभर रहे हैं, जहां कंपाइलर निर्देशों के शेड्यूल को नियंत्रित करता है और डेटा खतरों को संभालता है।
जैसे-जैसे कंपाइलर और मेमोरी तकनीकें उन्नत हुईं, आरआईएससी आर्किटेक्चर प्रस्तुत किए गए। इस प्रकार से आरआईएससी आर्किटेक्चर को अधिक निर्देश मेमोरी की आवश्यकता होती है और उच्च स्तरीय लैंग्वेज को आरआईएससी असेंबली कोड में अनुवाद करने के लिए कंपाइलर की आवश्यकता होती है। अतः कंपाइलर और मेमोरी तकनीकों की और प्रगति से [[ बहुत लंबा निर्देश शब्द |वेरी लॉन्ग अनुदेश शब्द]] (वीएलआईडब्ल्यू) प्रोसेसर उभर रहे हैं, जहां कंपाइलर निर्देशों के शेड्यूल को नियंत्रित करता है और डेटा संकटों को संभालता है।


NISC VLIW प्रोसेसर का उत्तराधिकारी है। एनआईएससी में, कंपाइलर के पास डेटापथ में संचालन का क्षैतिज और ऊर्ध्वाधर दोनों नियंत्रण होता है। इसलिए, हार्डवेयर बहुत सरल है. हालाँकि नियंत्रण मेमोरी का आकार पिछली पीढ़ियों की तुलना में बड़ा है। इस समस्या के समाधान के लिए, कम-ओवरहेड संपीड़न तकनीकों का उपयोग किया जा सकता है।
इस प्रकार से एनआईएससी वीएलआईडब्ल्यू प्रोसेसर का परवर्ती है। अतः एनआईएससी में, कंपाइलर के निकट डेटापाथ में ऑपरेशन का क्षैतिज और ऊर्ध्वाधर दोनों नियंत्रण होता है। इसलिए, हार्डवेयर बहुत सरल है। यद्यपि नियंत्रण मेमोरी का आकार पूर्व पीढ़ियों की तुलना में बड़ा है। इस समस्या के हल के लिए, कम-ओवरहेड संपीड़न तकनीकों का उपयोग किया जा सकता है।


== यह भी देखें ==
== यह भी देखें ==
* सी से एचडीएल
* सी से एचडीएल
* [[सामग्री-पता योग्य स्मृति]]
* विवरण[[सामग्री-पता योग्य स्मृति|-एड्रेसेबल मेमोरी]]
* अल्प निर्देश सेट कंप्यूटर
* रिड्यूस्ड निर्देश सेट कंप्यूटर
* जटिल निर्देश सेट कंप्यूटर
* जटिल निर्देश सेट कंप्यूटर
* एक-निर्देश सेट कंप्यूटर
* एक-निर्देश सेट कंप्यूटर
Line 49: Line 44:
<ref name="NeuroMem">{{cite web |title=NeuroMem IC Matches Patterns, Sees All, Knows All |author-first=Junko |author-last=Yoshida |publisher=[[EE Times]] |url=https://www.eetimes.com/document.asp?doc_id=1325690}}</ref>
<ref name="NeuroMem">{{cite web |title=NeuroMem IC Matches Patterns, Sees All, Knows All |author-first=Junko |author-last=Yoshida |publisher=[[EE Times]] |url=https://www.eetimes.com/document.asp?doc_id=1325690}}</ref>
}}
}}


== अग्रिम पठन ==
== अग्रिम पठन ==
*Chapter 2. {{Cite book|isbn=978-1402058684 |title=Designing Embedded Processors: A Low Power Perspective: By: Jörg Henkel, Sri Parameswaran |last1=Henkel |first1=Jörg |last2=Parameswaran |first2=Sri |date=11 July 2007 }}
*Chapter 2. {{Cite book|isbn=978-1402058684 |title=Designing Embedded Processors: A Low Power Perspective: By: Jörg Henkel, Sri Parameswaran |last1=Henkel |first1=Jörg |last2=Parameswaran |first2=Sri |date=11 July 2007 }}
==बाहरी संबंध==
==बाहरी संबंध==
* [http://www.google.com/patents/US5621863 US Patent for ZISC hardware], issued to IBM/G.Paillet on April 15, 1997
* [http://www.google.com/patents/US5621863 US Patent for जेडआईएससी hardware], issued to आईबीएम/G.Paillet on April 15, 1997
* [https://doi.org/10.1023%2FA%3A1021990410058 Image Processing Using RBF like Neural Networks: A ZISC-036 Based Fully Parallel Implementation Solving Real World and Real Complexity Industrial Problems] by K. Madani, G. de Trémiolles, and P. Tannhof
* [https://doi.org/10.1023%2FA%3A1021990410058 Image Processing Using RBF like Neural Networks: A जेडआईएससी-036 Based Fully Parallel Implementation Solving Real World and Real Complexity Industrial Problems] by K. Madani, G. de Trémiolles, and P. Tannhof
* [http://www.lsmarketing.com/LSMFiles/9809-ai1.htm From CISC to RISC to ZISC] by S. Liebman on lsmarketing.com
* [http://www.lsmarketing.com/LSMFiles/9809-ai1.htm From सीआईएससी to आरआईएससी to जेडआईएससी] by S. Liebman on lsmarketing.com
* [https://web.archive.org/web/20060527023259/http://www.aboutai.net/DesktopDefault.aspx?article=aa071800a.htm&tabid=2 Neural Networks on Silicon] at aboutAI.net
* [https://web.archive.org/web/20060527023259/http://www.aboutai.net/DesktopDefault.aspx?article=aa071800a.htm&tabid=2 Neural Networks on Silicon] at aboutAI.net
* {{curlie|Computers/Hardware/Components/Processors/ZISC}}
* {{curlie|Computers/Hardware/Components/Processors/ZISC}}
* [https://patentscope.wipo.int/search/zh/detail.jsf;jsessionid=2EEDB543070890EAD531331F04F3C2DB.wapp2nB?docId=FR290835374&_cid=P21-K8UX94-10474-3 French Patent Request] NISC for purely applicative engine - the sole operation of application (no lambda-calculus that is a particular case of quasi-applicative systems with two operations : application and abstraction - Curry 1958 p.&nbsp;31)
* [https://patentscope.wipo.int/search/zh/detail.jsf;jsessionid=2EEDB543070890EAD531331F04F3C2DB.wapp2nB?docId=FR290835374&_cid=P21-K8UX94-10474-3 French Patent Request] एनआईएससी for purely applicative engine - the sole operation of application (no lambda-calculus that is a particular case of quasi-applicative systems with two operations : application and abstraction - Curry 1958 p.&nbsp;31)


{{CPU technologies}}
{{CPU technologies}}

Revision as of 23:17, 27 July 2023

कोई अनुदेश सेट कंप्यूटिंग नहीं (एनआईएससी) कंप्यूटिंग आर्किटेक्चर और कंपाइलर एक ऐसी तकनीक है जो कंपाइलर को हार्डवेयर संसाधनों के निम्न-स्तरीय नियंत्रण की अनुमति देकर अत्यधिक कुशल कस्टम प्रोसेसर और हार्डवेयर एक्सेलेरेटर को डिजाइन करने के लिए है।

संक्षिप्त विवरण

एनआईएससी स्थिर रूप से अनुसूचित क्षैतिज नैनोकोडेड आर्किटेक्चर (एसएसएचएनए) है। इस प्रकार से स्टेटिकली शेड्यूल्ड शब्द का अर्थ है कि शेड्यूलिंग (कंप्यूटिंग) और हैज़र्ड (कंप्यूटर आर्किटेक्चर) हैंडलिंग कंपाइलर द्वारा की जाती है। अतः क्षैतिज नैनोकोडेड शब्द का अर्थ है कि एनआईएससी के निकट कोई पूर्वनिर्धारित निर्देश सेट या माइक्रोकोड नहीं है। कंपाइलर एक ऐसा नैनोकोड उत्पन्न करता है जो किसी दिए गए डेटापाथ की कार्यात्मक इकाइयों, प्रोसेसर रजिस्टरों और बहुसंकेतक को प्रत्यक्षतः नियंत्रित करता है। कंपाइलर को निम्न-स्तरीय नियंत्रण देने से डेटापाथ संसाधनों का स्पष्ट उपयोग संभव हो पाता है, जिसके परिणामस्वरूप अंततः स्पष्ट निष्पादन होता है। इस प्रकार से एनआईएससी तकनीक के लाभ हैं:

  • सरल नियंत्रक: कोई हार्डवेयर शेड्यूलर नहीं, कोई निर्देश डिकोडर नहीं
  • स्पष्ट निष्पादन: अधिक नम्य आर्किटेक्चर, स्पष्ट संसाधन उपयोग
  • डिज़ाइन करना सरल: निर्देश-सेट डिज़ाइन करने की कोई आवश्यकता नहीं

केंद्रीय प्रसंस्करण इकाइयों के निर्देश सेट और नियंत्रक डिजाइन करने के लिए सबसे कठिन और समय लेने वाले भाग हैं। अतः इन दोनों को समाप्त करने से, कस्टम प्रोसेसिंग अवयवों का डिज़ाइन अत्याधिक सरल हो जाता है।

इसके अतिरिक्त, किसी दिए गए एप्लिकेशन के लिए एनआईएससी प्रोसेसर का डेटापाथ स्वचालित रूप से भी उत्पन्न किया जा सकता है। इसलिए, डिजाइनर की उत्पादकता में अत्याधिक सुधार हुआ है।

चूंकि एनआईएससी डेटापाथ बहुत कुशल हैं और स्वचालित रूप से उत्पन्न किए जा सकते हैं, एनआईएससी तकनीक उच्च-स्तरीय संश्लेषण (एचएलएस) या सी से एचडीएल संश्लेषण दृष्टिकोण के बराबर है। वस्तुतः कंप्यूटर आर्किटेक्चर का लाभ इन दो तकनीकों (कस्टम प्रोसेसर डिजाइन और एचएलएस) को जोड़ने की इसकी क्षमता है।

शून्य अनुदेश सेट कंप्यूटर

कंप्यूटर विज्ञान में, शून्य अनुदेश सेट कंप्यूटर (जेडआईएससी) कंप्यूटर आर्किटेक्चर को संदर्भित करता है जो पूर्ण रूप से पैटर्न मिलान और शास्त्रीय में निर्देश (कंप्यूटर विज्ञान) की अनुपस्थिति पर आधारित है। इस प्रकार से इन चिप को तंत्रिका नेटवर्क के तुलनीय माना जाता है, जिन्हें सिनैप्स और न्यूरॉन्स की संख्या के लिए विपणन किया जाता है।[1] अतः संक्षिप्त नाम और प्रारंभिक शब्द जेडआईएससी रिड्यूस्ड निर्देश सेट कंप्यूटर (आरआईएससी) की ओर संकेत करता है।

इस प्रकार से जेडआईएससी कोहोनेन नेटवर्क (कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क) का हार्डवेयर कार्यान्वयन है जो बहुत ही सरल डेटा (0 या 1) के बड़े पैमाने पर समानांतर प्रसंस्करण की अनुमति देता है। अतः इस हार्डवेयर कार्यान्वयन का आविष्कार गाइ पेलेट[2] और पास्कल टैनहोफ़ (आईबीएम) द्वारा किया गया था,[3][2] जिसे फ्रांस में एस्सोन्स की आईबीएम चिप फैक्ट्री के सहयोग से विकसित किया गया था, और आईबीएम द्वारा इसका व्यावसायीकरण किया गया था।

इस प्रकार से जेडआईएससी आर्किटेक्चर पैटर्न मेमोरी को पैटर्न लर्निंग और रिकग्निशन लॉजिक के साथ मिश्रित करके मेमोरी की बाधा को कम करता है। अतः उनकी व्यापक समानांतर कंप्यूटिंग प्रत्येक "न्यूरॉन" को अपनी मेमोरी आवंटित करके और एक साथ समस्या-हल की अनुमति देकर "विनर टेक्स आल प्रॉब्लम इन एक्शन सिलेक्शन" को हल करती है, जिसके परिणाम एक-दूसरे के साथ विवाद में निर्धारित होते हैं।[4]

अनुप्रयोग और विवाद

टेकक्रंच के अनुसार, इस प्रकार के चिप के सॉफ़्टवेयर इम्यूलेशन का उपयोग वर्तमान में फेसबुक और गूगल जैसी कई बड़ी तकनीकी कंपनियों द्वारा प्रतिरूप अभिज्ञान के लिए किया जाता है। इस प्रकार से जब इसे टेक्स्ट जैसे अन्य विविध पैटर्न अभिज्ञान कार्यों पर लागू किया जाता है, तो परिणाम माइक्रोसेकंड में उत्पन्न होते हैं, यहां तक ​​कि 2007 में जारी चिप के साथ भी।[1]

अतः ईई टाइम्स के जंको योशिदा ने न्यूरोमेम चिप की तुलना द मशीन से की, जो ऐसी मशीन है जो लोगों के मुखों को स्कैन करके अपराधों की भविष्यवाणी करने में सक्षम है, पर्सन ऑफ इंटरेस्ट (टीवी श्रृंखला) ने इसे बड़े डेटा का ह्रदय बताया और बड़े पैमाने पर डेटा संग्रह के युग में वास्तविक जीवन में वृद्धि का पूर्वाभास दिया।[5]

इतिहास

इस प्रकार से प्राचीन में, माइक्रोप्रोसेसर डिज़ाइन तकनीक जटिल अनुदेश सेट कंप्यूटर (सीआईएससी) से रिड्यूस्ड अनुदेश सेट कंप्यूटर (आरआईएससी) तक विकसित हुई। अतः कंप्यूटर उद्योग के प्रारंभिक दिनों में, कंपाइलर तकनीक स्थित नहीं थी और प्रोग्रामिंग असेंबली लैंग्वेज में की जाती थी। प्रोग्रामिंग को सरल बनाने के लिए, कंप्यूटर आर्किटेक्ट ने जटिल निर्देश बनाए जो उच्च स्तरीय प्रोग्रामिंग लैंग्वेज के उच्च स्तरीय कार्यों का प्रत्यक्ष प्रतिनिधित्व थे। एक और बल जिसने अनुदेश जटिलता को प्रोत्साहित किया वह थी बड़े मेमोरी ब्लॉक की कमी।

जैसे-जैसे कंपाइलर और मेमोरी तकनीकें उन्नत हुईं, आरआईएससी आर्किटेक्चर प्रस्तुत किए गए। इस प्रकार से आरआईएससी आर्किटेक्चर को अधिक निर्देश मेमोरी की आवश्यकता होती है और उच्च स्तरीय लैंग्वेज को आरआईएससी असेंबली कोड में अनुवाद करने के लिए कंपाइलर की आवश्यकता होती है। अतः कंपाइलर और मेमोरी तकनीकों की और प्रगति से वेरी लॉन्ग अनुदेश शब्द (वीएलआईडब्ल्यू) प्रोसेसर उभर रहे हैं, जहां कंपाइलर निर्देशों के शेड्यूल को नियंत्रित करता है और डेटा संकटों को संभालता है।

इस प्रकार से एनआईएससी वीएलआईडब्ल्यू प्रोसेसर का परवर्ती है। अतः एनआईएससी में, कंपाइलर के निकट डेटापाथ में ऑपरेशन का क्षैतिज और ऊर्ध्वाधर दोनों नियंत्रण होता है। इसलिए, हार्डवेयर बहुत सरल है। यद्यपि नियंत्रण मेमोरी का आकार पूर्व पीढ़ियों की तुलना में बड़ा है। इस समस्या के हल के लिए, कम-ओवरहेड संपीड़न तकनीकों का उपयोग किया जा सकता है।

यह भी देखें

संदर्भ

  1. 1.0 1.1 Lambinet, Philippe. "The Ongoing Quest For The 'Brain' Chip". TechCrunch.
  2. 2.0 2.1 "Neuron circuit".
  3. "Profile: Pascal Tannhof". ResearchGate.
  4. Higginbotham, Stacey (14 November 2011). "Make way for more brain-based chips". Gigaom.
  5. Yoshida, Junko. "NeuroMem IC Matches Patterns, Sees All, Knows All". EE Times.

अग्रिम पठन

  • Chapter 2. Henkel, Jörg; Parameswaran, Sri (11 July 2007). Designing Embedded Processors: A Low Power Perspective: By: Jörg Henkel, Sri Parameswaran. ISBN 978-1402058684.

बाहरी संबंध