Ерухимович В.М "Псевдостохастические вычислительные устройства”

О себе и о диссертации" Разработка и исследование псевдостохастических вычислительных устройств" Август 2015 г.

Ерухимович Виктор (Михайлович). Род. в 1937г. в г. Харькове. Окончил Высшее Авиац.-инжен. военное училище в 1959г.  После сокращения  ВВС в 1959 г. работал инженером , рук.спец.сектора, гл.конструктором проекта.С 1991г. – в Израиле. Консультант,ведущий специалист по DSP.С июля 2002 – на пенсии.
Диссертация “Разработка и исследование псевдостохастических вычислительных устройств”,защищенной мною в 1988 году.После защиты прошло более 25лет(!) и вновь эта тема, на мой взгляд, стала актуальной в связи с исследованиями, целью которых является создание оптических вычислительных машин (ОВМ). ОВМ позволят обеспечить производительность порядка 10^15 операций в секунду, что во много раз превысит производительность современных суперЭВМ и вообще физически недостижима для ЭВМ. Введя в Google слова “optical processing, photonic computer,…”, можно получить достаточно информации о ситуации в этой области.В настоящее время усилия разработчиков направлены на создание оптической логики, интегрированной   в   чипы – элементы параллельной архитектуры ОВМ. Очевидно,что на первом этапе технология изготовления оптических интегральных схем будет весьма дорогостоящей, в связи с чем актуальной задачей, по крайней мере на ближайшие десять лет, является построение ОВМ ,выполняющих требуемые функции при приемлемых аппаратурных затратах.На мой взгляд , одна из возможностей решения этой задачи состоит в применении методов псевдостохастических вычислителений , представленных мною в названной выше диссертации.

Первые публикации о стохастических вычислительных машинах(СВМ)появились в 1967 году. Название “стохастические” связано с представлением переменных вероятностями появления импульсов в тактированных случайных последовательностях с целью использования теорем сложения и умножения вероятностей для выполнения арифметических операций. Если обеспечиваетсявзаимная независимость и ортогональность последовательностей , то элементыAND и OR становятся умножителями и сумматорами, соответственно. Простота аппаратуры, параллелизм структуры, помехозащищенность являются несомненными достоинствами таких машин. Однако время вычисления оценки вероятности и погрешность оценки связаны обратной среднеквадратической зависимостью, что приводит в СВМ к нежелательным соотношениям между точностью и быстродействием. Этот недостаток, а также накопление погрешностей при интегрировании в значительной степени ограничили широкое использование стохастических структур. Тем не менее, до настоящего времени они находят применение,в частности, при реализациях нейронных сетей. Введя в Google cлова “stochastic computing”,…,можно получить достаточно информации по этой тематике.

По предложению доц. Шпильберга А.Я. я с 1968 года занялся изучением возможностей повышения точности СВМ, используя свойства сдвигового регистра с линейной обратной связью(СРОС). Как в первых, так и в последующих публикациях о СВМ рассмотривалось применение СРОС для генерирования последовательностей ,наряду с другими источниками шума. Авторы описывают различные способы устранения “псевдослучайности”, связанной с перидичностью генерируемых СРОС М-последовательностей, с целью приближения их к истинно случайным двоичным сигналам ,например, значительно увеличивая длину максимального периода и используя затем отдельные его части.

Принципиально новым, прямо противоположным подходом было использование нами именно регулярности порождаемых последовательностей , когда разрядность(n )СРОС выбирается равной разрядности операндов. Все операции должны выполняться так же, как в СВМ, а результат получаем за (2^n -1 )тактов ,т.е. за максимальный период СРОС. Процесс становится полностью детерминированным,т.е. устраняются вероятностные оценки. В связи с этим , исследуемые устройства названы “псевдостохастическими” c целью подчеркнуть использование в структурах СВМ регулярных “рабочих” последовательностей .
Первую диссертацию под названием “Анализ и синтез псевдостохастических вычислительных устройств” я успешно защитил в 1974 году в Казанском Авиационном институте. Как раз в это время ВАК реорганизовывался и “рубил” диссертации. Мою не отвергли , но предложили ее “доработать”. В 1973 году моими результатами заитересовались военные и была создана лаборатория с целью разработки устройств для спецсистем на основе применения методов псевдостохастических вычислений. За время существования лаборатории(1973-1985) были разработаны и изготовлены усойства для обработки сигналов в таких областях

оэтому такие показатели , как малые аппаратурные затраты и ,следовательно, габариты,

высокая помехоустойчивость при выполнении обработки в реальном масштабе времени с точностью порядка (0,1-0,4) % - привлекали заказчиков военных систем.

С 1986 года , уже в "мирных целях" , был создан ряд измерительных устройств для управления погружными электронасосами (по тематике организации,в которой я работал).

Диссертация “Разработка и исследование псевдостохастических вычислительных устройств”, защищенная в 1988 году в г. Баку , в ин-те АзНЕФТЕХИМ, являлась по сути уже докторской , так как в ней было теоретически обосновано и практически подтверждено новое направление в вычислительной технике. Все результаты, приведенные в диссертации, являлись приоритетными и были защищены авторскими свидетельствами (22) и публикациями (15). Автореферат  диссертации и  полный  текст диссертации можно получить при обращении  ко мне по адресу  victoryeruh@gmail.com      В 1991г.  я смог расстаться с “секретностью” и репатриировался в Израиль.Мне удалось заинтересовать некоторые фирмы своими методами вычислений. В частности, было разработано устройство для обработки сигналов в системах GPS ,для которого потребовалось примерно в шесть раз меньше аппаратурных затрат по сравнению с выпускаемым. Предлагались также цифровые модели устройств DSP: спектральных анализаторов,цифровых фильтров,корреляторов, устройств для обработки изображений . Однако мои предложения, связанные с сокращением элементной базы, не нашли практического применения . Основным препятствием называлась экономическая нецелесообразность разработки принципиально новых чипов , в то время как традиционные были весьма дешевы при степени интеграции до миллиона транзисторов в одном чипе.Мнение о "нецелесообразности" считаю весьма спорным.К сожалению , у меня не было возможностей широко рекламировать достоинства ПСВМ , одним из которых(кроме экономичности) является возможность выполнения решения в каждом такте за счет организации параллельной структуры, которая представляет собой модель решаемой задачи , а также помехозащищенность за счет непозиционного кодирования . Полагаю,что именно поэтому СВМ достаточно широко используются при реализации матричных форм в нейронных сетях. Применение же в этом случае ПСВМ при заданной точности порядка (2^-n) позволит ускорить вычислительный процесс в 2^n раз.Необходимо также отметить, что псевдостохастическое интегрирование выполняется без накопления погрешности, что весьма важно, например , при траекторных измерениях. Очевидно ,что отмеченные достоинства дополняют преимущества , даваемые специализацией . Испольэование же програмируемых логических матриц , например FPGA , существенно облегчит задачу построения чипов , в которых реализуются псевдостохастические вычисления. В 1991г.  я смог расстаться с “секретностью” и репатриировался в Израиль.Мне удалось заинтересовать некоторые фирмы своими методами вычислений. В частности, было разработано устройство для обработки сигналов в системах GPS ,для которого потребовалось примерно в шесть раз меньше аппаратурных затрат по сравнению с выпускаемым. Предлагались также цифровые модели устройств DSP: спектральных анализаторов,цифровых фильтров,корреляторов, устройств для обработки изображений . Однако мои предложения, связанные с сокращением элементной базы, не нашли практического применения . Основным препятствием называлась экономическая нецелесообразность разработки принципиально новых чипов , в то время как традиционные были весьма дешевы при степени интеграции до миллиона транзисторов в одном чипе.Мнение о "нецелесообразности" считаю весьма спорным.К сожалению , у меня не было возможностей широко рекламировать достоинства ПСВМ , одним из которых(кроме экономичности) является возможность выполнения решения в каждом такте за счет организации параллельной структуры, которая представляет собой модель решаемой задачи , а также помехозащищенность за счет непозиционного кодирования . Полагаю, что именно поэтому СВМ достаточно широко используются при реализации матричных форм в нейронных сетях. Применение же в этом случае ПСВМ при заданной точности порядка (2^-n) позволит ускорить вычислительный процесс в 2^n раз.Необходимо также отметить, что псевдостохастическое интегрирование выполняется без накопления погрешности, что весьма важно, например , при траекторных измерениях. Очевидно ,что отмеченные достоинства дополняют преимущества , даваемые специализацией . Испольэование же програмируемых логических матриц , например FPGA , существенно облегчит задачу построения чипов , в которых реализуются псевдостохастические вычисления.
Простота и экономичность построения отдельных операторов и структуры в целом могут быть
эффективно использованы при создании ( на первых этапах) оптических вычислительных машин.