Поделиться
Мозги в «кремнии»: как разрабатывают нейроморфные процессоры в России
Нейроморфные технологии приковывают к себе все больше внимания — эксперты называют их в числе самых перспективных инноваций ближайшего будущего и прогнозируют к 2030 г. рост объема мирового рынка таких вычислений до 20 млрд долларов. Разбираемся, на каком уровне развития находятся российские нейроморфы, и в какие прикладные направления уже вкладывается бизнес.
Что представляют собой нейроморфы
Нейроморфным вычислительным устройствам пророчат яркое будущее, и неудивительно — в основе технологии лежит принцип работы самого эффективного на сегодняшний день компьютера — человеческого мозга. Работа с такими процессорами — это сложный мультидисциплинарный проект, в котором принимают участие специалисты из области биологии, информатики, электронной инженерии, математики, нейронауки, физики.
«Главное отличие нашего мозга в том, что информация и хранится, и обрабатывается в одних и тех же структурах — нейронах головного мозга, — объяснил на конференции Data Fusion 2025 Вячеслав Демин, и. о. руководителя отдела нейрокогнитивных наук, интеллектуальных систем и робототехники Курчатовского комплекса НБИКС-природоподобных технологий «Курчатовского института». — У каждого нейрона есть набор синаптических контактов, которыми он связан с другими нейронами сети. Обработка происходит локально — прямо в нейроне. Именно этот принцип нейроморфный процессор копирует и воспроизводит в тех компонентах электроники, что сегодня нам доступны».
Таким образом, нейроморфные вычисления происходят в многоядерном процессоре, размещенном на одном кристалле — речь идет о сотнях, даже тысячах ядер. Причем обмен информацией между ними случается довольно редко — на частотах уровня килогерц (тысячи сообщений в секунду).
Это значительно меньше, чем уровень сотен мегагерц или гигагерц, на котором сегодня работают графические процессоры, где процесс вычислений отделен от памяти, размещенной на отдельном кристалле. К слову, именно из-за необходимости бесконечно быстро обмениваться данными между ядрами ученые сегодня констатируют ключевую проблему развития ИИ и суперкомпьютеров — процессоры поглощают колоссальное количество энергии, что становятся невероятно дорогими в обслуживании. А еще — разогреваются настолько, что на них впору жарить яичницу.
«Наш мозг состоит из 100 млрд нейронов и квадриллионов синапсов — а потребляет при этом около 20 ватт. Это мощность маленькой лампочки, — говорит Вячеслав Демин. — Такая экономия объясняется тем, что основные вычисления происходят прямо внутри ядра, и память находится там, где расположено вычислительное устройство».
В этом и состоит ключевое преимущество нейроморфных процессоров — возможность значительно снизить затраты электроэнергии, даже если требуется масштабировать вычисления и на порядок повысить скорость обработки данных.
Импульсная природа и мемристорная память
Первое поколение нейроморфов было полностью построено на цифровых элементах, второе — аккуратно использовало аналоговые элементы. Это означало, что процессор понимает не только значения нуля (отсутствие сигнала) или единицы (присутствие сигнала), но и промежуточные значения. Сегодня ученые работают над третьим поколением — новые процессоры вдобавок к аналоговым и цифровым элементам используют импульсную архитектуру нейросетей.
Импульсная природа — это еще одна особенность мозга живых существ, о которой хорошо известно биологам. Андрей Духвалов, директор департамента перспективных технологий «Лаборатории Касперского» объясняет: человеческий глаз замечает птицу в листве лишь тогда, когда она начинает двигаться — возникает «событие». Нейроморфные вычисления копируют эту импульсную природу, что позволяет процессорам достигать высоких показателей по энергоэффективности.
Разумеется, для развития нейроморфных вычислений требуется качественная компонентная база, которая обеспечит плотность хранения информации на кристалле и ее быстродействие. Речь идет о мемристорной памяти — это новый тип энергозависимой памяти, которая совмещает в себе плюсы оперативной и флеш-памяти. По своей архитектуре она многоуровневая, состоит из множества сот-ячеек, в каждой из которых хранится по несколько бит информации.
«В стандартный чип топологии 10 нм размером 1 см можно разместить до 100 гигабайт памяти, — объясняет Вячеслав Демин. — Это значит, что в один чип можно загружать большие языковые модели и исполнять их локально на гаджете — и они будут потреблять 1-2 ватта против 500-1000 ватт, которые требуются современным графическим процессорам».
Где можно применять нейромофы
Сегодня выделяют два направления развития нейроморфных вычислений, отмечает главный технологический эксперт «Лаборатории Касперского» Александр Гостев.
В рамках первого ученые пытаются реализовать технологию в кремнии, который будет архитектурно имитировать человеческий мозг. Виктор Казанцев, завкафедрой нейротехнологий Института биологии и биомедицины Национального исследовательского Нижегородского государственного университета им. Н.И. Лобачевского, прогнозирует, что нейроморфные вычисления выведут на принципиально новый уровень системы управления в самых разных сферах нашей жизни.
В будущем нас ждут самые разные гаджеты с «искусственными мозгами» — от потребительской электроники, фитнес-трекеров, устройств «умного дома» до гражданских беспилотников, актуальных и на сельскохозяйственных полях, и на производствах. Все вычисления в этих устройствах будут происходить супербыстро и локально, без передачи данных в «облака».
Кстати, если обучение будет происходить прямо на борту устройства, пользователь получит полностью персонализированный гаджет — тонкая донастройка алгоритмов будет происходить ежесекундно в момент взаимодействия. Эксперты прогнозируют, что через 5-7 лет такие технологии уже могут стать массовыми.
В рамках второго направления разрабатываются интерфейсы, которые будут взаимодействовать с человеческим мозгом и транслировать исходящие данные в некие периферийные устройства. Больше всего в этом сейчас заинтересована медицина.
«Нейроморфные вычисления по своей сути близки к мозгу — это аналоговые системы. Кроме «да-нет» логики у нас есть временное, фазовое, частотное кодирование, — говорит Виктор Казанцев. — Поэтому востребованы станут нейрогибридные технологии — когда интерфейсы на борту считывают активность мозга и модальностей тела в реальном времени, без перевода данных из «аналога» в «цифру».
Все это более чем актуально для поддержания здоровья человека — нейроморфные гаджеты позволят человеку быстрее реабилитироваться после операции или болезни, повышать качество жизни и продлевать ее.
Кто разрабатывает нейроморфы
Перспективным направлением сегодня занимаются ученые всего трех стран — это США, КНР и Россия, отмечают эксперты. Так, в 2024 году Intel вместе с Sandia National Laboratories представили нейроморфный компьютер Hala Point на основе чипа Loihi 2, который содержит более 2 млрд транзисторов и способен имитировать работу 130 млн нейронов. В компании утверждают, что система обладает мощностью мозга совы. Hala Point в будущем способен обеспечить непрерывное обучение в реальном времени для приложений искусственного интеллекта.
В 2022 году объявила о начале продаж своего нейронного сетевого процессора Akida американская компания BrainChip — он позиционируется как первый коммерческий нейроморфный ИИ-чип для использования в умных устройствах. Есть подобный чип и у IBM — NorthPole. А в 2019 году ученые Китая, Сингапура и США представили совместную разработку — гибридный чип Tianjic. Его установили на велосипед и обучили балансировать, преодолевать различные препятствия и выполнять голосовые команды.
Массового перехода на новые чипы, однако, не ожидается: так, Майк Дэвис, руководитель направления нейроморфных вычислений в Intel отмечает, что в 2025 году мы вряд ли увидим Hala Point в умных гаджетах, но их будут постепенно внедрять в дата-центры и другие инфраструктурные ИТ-объекты в целях энергосбережения.
Чем занимаются российские ученые
В феврале 2024 года президент РФ Владимир Путин утвердил изменения в Национальную стратегию развития искусственного интеллекта — поправки предполагали в том числе создание в России нейроморфных и тензорных процессоров. Но разработки в стране стартовали гораздо раньше — первым исследовать это направление взялся «Курчатовский институт», и в конце ноября 2023 года сообщил о создании нейроморфного процессора, который построен на искусственных биологических материалах.
Разработкой занимаются Национальный исследовательский Нижегородский университет им. Н. И. Лобачевского, СПбГЭТУ ЛЭТИ, ЮФУ, НГУ. Так, в «ЛЭТИ» прорабатывают подходы нейроморфной интегральной схемотехники по проектированию схем и топологий основных узлов и функциональных блоков архитектур мультибитовых нейроморфных систем для их размещения на кристалле и интеграции в сверхминиатюрные устройства интеллектуальной электроники. Российская академия наук и МГУ совместно исследуют импульсные нейронные сети и их аппаратную реализацию.
В ноябре 2023 года компания «Мотив нейроморфные технологии» («Мотив НТ»), долю в которой приобрела «Лаборатория Касперского», анонсировала первый в России нейроморфный процессор «Алтай», предназначенный для систем технического зрения, интеллектуальных и робототехнических систем и дата-центров. Чип позволяет крутить на своей базе обычные нейронные сети и предоставляет широкие возможности для изучения нейроморфных процессов, в числе которых обучение и инференс спайковых сетей. В ближайшее время будет разработана третья партия нейропроцессоров.
Вопросами прикладного применения нейроморфов в атомной отрасли занимаются в «Росатоме» — в центре компетенций по нейроморфным вычислениям на базе компании «Цифрум».
Появляются и медицинские стартапы: так, недавно была создана iTracker, ассистивная система для парализованных людей, позволяющая общаться, а также управлять компьютером и роботизированным манипулятором. Система объединяет технологию eye tracking с нейрофидбэком на основе электроэнцефалографии (ЭЭГ), помогая улавливать движения глаз пациента и отслеживать его нейрофизиологическое состояние в режиме реального времени.
Отстаем, но не слишком
«При вертикальной и горизонтальной распределенности разработок можно в течение 2-3 лет добиться создания первых в стране образцов, — говорит Вячеслав Демин. — По алгоритмической базе нейроморфных систем мы на самом переднем крае в мире, создаем современные методы укладывания нейросетевых алгоритмов в процессоры. Что касается аппаратной базы — у нас нет производств чипов с современными технологическими нормами. Но если грубо усреднить, в направлении нейроморфов наша страна отстает не на 10–15 лет, как в микроэлектронике в целом, а на 2–3 года».
Напомним, в России планируется наладить массовое производство микросхем по техпроцессу 65 нм к 2028 г. Этот техпроцесс не считается современным, но используется, например, при производстве чипов для банковских и SIM-карт. Самые передовые современные процессоры сегодня имеют топологию 3 или 4 нм — их выпускают, как правило, на фабриках тайваньской компании TSMC. Китай тоже очень сильно обогнал Россию — он осваивает 14, 7 и 5 нм.
При этом, говорит Андрей Духвалов, так как информация в нейроморфных процессорах обрабатывается на частоте порядка килогерца, требования по по топографическим нормам снижаются. Производительность здесь не определяется размером — и это может сыграть нам на руку.
«И на микросхеме 28 нм топологии можно соперничать с тензорным процессором, который работает на топологии 5 и 7 нм. Уже доказано, что он будет тратить в 1000 раз больше энергии», — отмечает эксперт.
В то же время российские разработчики сейчас находятся в той точке, когда не совсем понятно, в каком направлении необходимо «двигать» нейроморфные технологии, чтобы точно заинтересовать бизнес и привлечь инвестиции для дальнейшего развития и коммерциализации. И получается, что в стране сегодня есть алгоритмы, есть технологии, есть пробные «железные» устройства и интерфейсы — однако от полноценного прикладного применения таких нейроморфных вычислений мы, увы, пока далеки.
Короткая ссылка
