[Обработка изображений, Машинное обучение, Искусственный интеллект, Процессоры] Pentium на Эльбрусе: как мы томографировали процессор
Автор
Сообщение
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев
Сообщений: 27286
Жизнь современного человека сложно себе представить без компьютера. Помните времена, когда процессоры были одноядерными? Один их таких процессоров — Intel Pentium 4 — начали производить в 2000 году. Конечно, такие процессоры давно вышли из обихода и сейчас их можно найти только у любителей коллекционировать такие штуки. Вот и мы в Smart Engines прошлись по сотрудникам и нашли несколько экземпляров. Зачем? Ответ прост. Нам очень захотелось посмотреть на процессор изнутри. Мы сделали томографию процессора на отечественном томографе, а реконструкцию и 3D визуализацию получили на процессоре Эльбрус. Вот так и получилось томография Intel Pentium 4 на Эльбрусе. В статье мы расскажем об ожиданиях, наших действиях и полученных результатах.
Извините, данный ресурс не поддреживается. :(
Сердце процессора — кремниевый чип, скрыт под металлической крышкой, которая сильно поглощает рентген и её необходимо снять, чтобы «просветить» кристалл. С помощью газовой горелки и отвёртки крышка была снята, а сам кристалл оторван от подложки.
Процессор до начала исследования, вид сверху и снизу
Кристалл (серебристый прямоугольник) подготовлен к исследованию
Кристалл в томографе
Томографические измерения мы проводили на лабораторном томографе, сконструированном и собранном во ФНИЦ “Кристаллография и фотоника” РАН (ФНИЦ КФ РАН) в лаборатории рефлектометрии и малоуглового рассеяния (о нём мы рассказывали тут).
Т.к. сверху и снизу от кристалла остались слои металла, то для томографирования было выбрано излучение энергией 40 кэВ, оно с одной стороны пробивает металл, а с другой стороны и кремний для него не совсем прозрачный. Было получено 800 изображений кристалла с разрешением 9 мкм.
Примеры рентгеновских изображений кристалла процессора
Процессор казался сложным для исследования объектом, т.к. в одном направлении он протяженный и сильно поглощает, а если его повернуть на 90 градусов, то он будет тонким и почти прозрачным для рентгена.
Дальше зарегистрированный набор изображений предстояло обработать. Реконструкция выполнялась с помощью разработанной нами программы Smart Tomo Engine на машине Эльбрус-4С. Для реконструкции мы использовали алгоритм HFBP, про него мы рассказывали тут.
На этапе предобработки данных было сделано уменьшение размера данных в два раза, таким образом, у нас получилось 800 кадров размера 754 на 916. Мы реконструировали 754 слоя, размер одного слоя 916х916. Вид предварительно обработанных синограмм и реконструкция одного слоя.
Скриншот Smart Tomo Engine
Вот такая реконструкция у нас получилась:
Извините, данный ресурс не поддреживается. :(
Извините, данный ресурс не поддреживается. :(
Глядя на полученные реконструкции мы убедились в том, что наши алгоритмы томографической реконструкции позволяют избежать «metal like» артефактов при исследовании объектов содержащих одновременно сильно и слабо поглощающие области (металл и кремний).
В качестве заключения
Помните, как раньше, в детстве, мы часто разбирали разные электро-механические игрушки (машинки, роботы и луноходы), чтобы посмотреть, как они там устроены, и, возможно, найти какие-то знакомые части (лампочки, моторчики). Мы изучали конструкции этих “сложных“ девайсов, анализируя взаиморасположение “макро” элементов, полностью исключая непонятные на тот момент детали в виде конденсаторов и резисторов.
Так же и сейчас. Только вместо луноходов — процессоры, а вместо отвертки — томографы. Хотя мы понимали заранее, что томографом с разрешением 10-15 мкм мы не увидим структуру транзисторов (все-таки при производстве кристалла Pentium 4 использовалась технология 90 нм), стремление заглянуть внутрь интересного объекта, изучить его структуру и понять составляющие части (пусть даже и не все) – это то, что никуда не девается из любознательного мозга исследователя.
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:
- [Обработка изображений, Машинное обучение, Смартфоны] Google показала обучение нейросети для создания портретного освещения на снимках
- [Разработка игр, Настольные компьютеры, Процессоры, Игры и игровые приставки] Cyberpunk 2077 игнорирует многопоточность микропроцессора AMD
- [Обработка изображений, Научно-популярное] Чтобы на фотографиях на аттракционах никто не снимал маски, в парках «Диснейленда» их добавят цифровым способом
- [Спортивное программирование] Russian AI Cup 2019. 4 место, почти не умея программировать или о пользе soft skills
- [Виртуализация, Машинное обучение, Kubernetes, Data Engineering] Вебинар «MLOps без боли. Разворачиваем Kubeflow» 22 декабря от Mail.ru Cloud Solutions
- [Процессоры, IT-компании] Apple приступила к разработке собственного сотового модема на замену чипу Qualcomm
- [Высокая производительность, GPGPU, История IT, Процессоры] Software ecosystems: принципы построения
- [.NET, C++, Обработка изображений, C#] Сравниваем производительность C# и C++ в задачах обработки изображений
- [Машинное обучение, Научно-популярное, Искусственный интеллект] Как археологи используют машинное обучение, чтобы копать глубже (перевод)
- [Производство и разработка электроники, Смартфоны, Процессоры] Honor ведет переговоры с Qualcomm о поставке чипов Snapdragon для будущих смартфонов
Теги для поиска: #_obrabotka_izobrazhenij (Обработка изображений), #_mashinnoe_obuchenie (Машинное обучение), #_iskusstvennyj_intellekt (Искусственный интеллект), #_protsessory (Процессоры), #_protsessory (процессоры), #_tomografija (томография), #_elbrus (эльбрус), #_pentium, #_mashinnoe_obuchenie (машинное обучение), #_iskusstvennyj_intellekt (искусственный интеллект), #_smart_engines, #_blog_kompanii_smart_engines (
Блог компании Smart Engines
), #_obrabotka_izobrazhenij (
Обработка изображений
), #_mashinnoe_obuchenie (
Машинное обучение
), #_iskusstvennyj_intellekt (
Искусственный интеллект
), #_protsessory (
Процессоры
)
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Ноя 15:39
Часовой пояс: UTC + 5
| Автор | Сообщение |
|---|---|
|
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев |
|
|
Жизнь современного человека сложно себе представить без компьютера. Помните времена, когда процессоры были одноядерными? Один их таких процессоров — Intel Pentium 4 — начали производить в 2000 году. Конечно, такие процессоры давно вышли из обихода и сейчас их можно найти только у любителей коллекционировать такие штуки. Вот и мы в Smart Engines прошлись по сотрудникам и нашли несколько экземпляров. Зачем? Ответ прост. Нам очень захотелось посмотреть на процессор изнутри. Мы сделали томографию процессора на отечественном томографе, а реконструкцию и 3D визуализацию получили на процессоре Эльбрус. Вот так и получилось томография Intel Pentium 4 на Эльбрусе. В статье мы расскажем об ожиданиях, наших действиях и полученных результатах. Извините, данный ресурс не поддреживается. :( Сердце процессора — кремниевый чип, скрыт под металлической крышкой, которая сильно поглощает рентген и её необходимо снять, чтобы «просветить» кристалл. С помощью газовой горелки и отвёртки крышка была снята, а сам кристалл оторван от подложки.  Процессор до начала исследования, вид сверху и снизу  Кристалл (серебристый прямоугольник) подготовлен к исследованию  Кристалл в томографе Томографические измерения мы проводили на лабораторном томографе, сконструированном и собранном во ФНИЦ “Кристаллография и фотоника” РАН (ФНИЦ КФ РАН) в лаборатории рефлектометрии и малоуглового рассеяния (о нём мы рассказывали тут). Т.к. сверху и снизу от кристалла остались слои металла, то для томографирования было выбрано излучение энергией 40 кэВ, оно с одной стороны пробивает металл, а с другой стороны и кремний для него не совсем прозрачный. Было получено 800 изображений кристалла с разрешением 9 мкм.  Примеры рентгеновских изображений кристалла процессора Процессор казался сложным для исследования объектом, т.к. в одном направлении он протяженный и сильно поглощает, а если его повернуть на 90 градусов, то он будет тонким и почти прозрачным для рентгена. Дальше зарегистрированный набор изображений предстояло обработать. Реконструкция выполнялась с помощью разработанной нами программы Smart Tomo Engine на машине Эльбрус-4С. Для реконструкции мы использовали алгоритм HFBP, про него мы рассказывали тут. На этапе предобработки данных было сделано уменьшение размера данных в два раза, таким образом, у нас получилось 800 кадров размера 754 на 916. Мы реконструировали 754 слоя, размер одного слоя 916х916. Вид предварительно обработанных синограмм и реконструкция одного слоя.  Скриншот Smart Tomo Engine Вот такая реконструкция у нас получилась: Извините, данный ресурс не поддреживается. :( Извините, данный ресурс не поддреживается. :( Глядя на полученные реконструкции мы убедились в том, что наши алгоритмы томографической реконструкции позволяют избежать «metal like» артефактов при исследовании объектов содержащих одновременно сильно и слабо поглощающие области (металл и кремний). В качестве заключения Помните, как раньше, в детстве, мы часто разбирали разные электро-механические игрушки (машинки, роботы и луноходы), чтобы посмотреть, как они там устроены, и, возможно, найти какие-то знакомые части (лампочки, моторчики). Мы изучали конструкции этих “сложных“ девайсов, анализируя взаиморасположение “макро” элементов, полностью исключая непонятные на тот момент детали в виде конденсаторов и резисторов. Так же и сейчас. Только вместо луноходов — процессоры, а вместо отвертки — томографы. Хотя мы понимали заранее, что томографом с разрешением 10-15 мкм мы не увидим структуру транзисторов (все-таки при производстве кристалла Pentium 4 использовалась технология 90 нм), стремление заглянуть внутрь интересного объекта, изучить его структуру и понять составляющие части (пусть даже и не все) – это то, что никуда не девается из любознательного мозга исследователя. =========== Источник: habr.com =========== Похожие новости:
Блог компании Smart Engines ), #_obrabotka_izobrazhenij ( Обработка изображений ), #_mashinnoe_obuchenie ( Машинное обучение ), #_iskusstvennyj_intellekt ( Искусственный интеллект ), #_protsessory ( Процессоры ) |
|
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Ноя 15:39
Часовой пояс: UTC + 5