АЛУ содержит два ИУ сложения, два – умножения, два канала обмена с памятью. Сложение выполняется за 2 такта, умножение – за 3. Все элементы массива A = {a₁, a₂,…} находятся по одной формуле. Составьте оптимальную программу одновременного вычисления двух элементов массива. aj=(bj×c)×(aj+d)

Правильный ответ:

• # Почему схема data flow относится к "не-фон-Неймановским" архитектурам?
• # Построить временную диаграмму выполнения операции D = Ax(B+C) над векторами А, В, С, содержащими по 3 элемента, если конвейер сложения содержит 2 уровня, конвейер умножения – 3. Возможно выполнение операции "зацепления" векторов.
• # Задан трехмерный массив A[0:10; 0:10; 0:10]. Адрес начала равен 10 (в десятичной системе счисления). Найдите адрес элемента а[3, 5, 4].
• # На основе систолической матрицы операцию умножения двух 16-разрядных кодов можно свести к четырем умножениям 8-разрядных кодов по схеме, показанной на примере: А692 ВС34 = (А600ВС00) + (А500 34) + (92 ВС00) + (92 34). Загружая конвейер четыре такта подряд (в процессе умножения векторов с длиной, равной четырем), необходимо на его выходе обеспечить накопление результата в соответствии с относительным смещением промежуточных результатов. Составьте проект универсального параллельного конвейера АЛУ, реализующего операции сложения и умножения 16-разрядных кодов на систолической матрице процессорных элементов, основной операцией которых является сложение 8-разрядных чисел. Каковы должны быть размеры систолической матрицы для выполнения этих двух операций? Составьте временную диаграмму выполнения последовательности двух операций и определите задержку начала выполнения второй операции. Последовательно выполняются операции: 1. a b = c 2. c + d = f
• # Научите нейросеть "узнавать" букву, изображенную на экране, связав клетки экрана, - входного слоя нейросети, с соответствующим букве нейроном выходного слоя, как показано на примере [Большая Картинка] Используемая передаточная функция имеет вид: [Большая Картинка] где j - индекс точки, засвеченной эталоном, Vj - величина засветки (можно принимать равным единице), h - порог (выбрать экспериментально). Веса связей - единичные. Определите основные требования к нейрокомпьютеру. Научите нейросеть (схематично) распознавать букву О, увеличив число клеток экрана (увеличив разрешающую способность) и добавив к засвеченным эталоном клеткам клетки, принадлежащие некоторой окрестности засвеченного эталона - для захвата искаженной или "зашумленной" буквы. Сколько клеток экрана необходимо связать с решением, на которое указывает нейрон выходного слоя? [Большая Картинка]