Спецпроекты

В России создают универсальный процессор, решающий ИИ-задачи лучше Intel

12694
Бизнес Интеграция Электроника Техника

В 2021 г. в России должен появиться универсальный нейропроцессор, который сможет решать не только общие задачи в составе серверов, но и справляться со специфическими расчетами для проектов искусственного интеллекта, делая это эффективнее других представленных на рынке неспециализированных чипов.

Нейропроцессор из Екатеринбурга

Как выяснил CNews, екатеринбургская микропроцессорная компания «Мультиклет», разрабатывающая чипы на собственной оригинальной «мультиклеточной» архитектуре, приступила к созданию универсального нейропроцессора, который можно будет использовать не только в обычных серверах и суперкомпьютерах, но и задействовать для решения специфических задач искусственного интеллекта (ИИ).

Разрабатываемый в инициативном порядке чип получил название Multiclet S2. На текущий момент готовность проекта оценивается в 20%. В частности, в его рамках на сайте компании в начале декабря 2019 г. была опубликована первая версия набора программных средств разработки (SDK, software development kit) под Windows и Linux. Появление инженерных образцов чипа запланировано на 2021 г. Выпущены они будут по топологии 16 нм на известной тайваньской фабрике TSMC.

В электронной презентации проекта, которую представители «Мультиклета» показали CNews, указывается, что от ранее созданных компанией мултиклеточных процессоров он отличается системой команд, а именно вводом новых типов малоразмерных данных (с фиксированной и плавающей запятой) и операций с ними. «Число клеток увеличено до 256, а частота до 2,5 ГГц, что должно обеспечить пиковую производительность в 81,9 TФлопс на 16F и, соответственно, сделать его сравнимым в части нейровычислений с возможностями современных специализированных ASIC TPU (TPU-3: 90 Тфлопс на 16F)». В последнем случае речь идет о третьем поколении специализированных нейрочипов Google, представленных в 2018 г.

«А поскольку многообразие всех задач, связанных с искусственным интеллектом, велико, то процессор общего назначения более предпочтителен. И в этом плане мы существенно превосходим интеловские процессоры», — отметил в разговоре с CNews гендиректор и соучредитель «Мультиклета» Борис Зырянов, ссылаясь на расчетные сравнительные тесты производительности Multiclet S2, IntelXeonPhi 7290 и Inteli7 5960 (см. слайд презентации).

Расчетное сопоставление характеристик Multiclet S2 и чипов Intel

После выхода нового процессора его потенциальными потребителями станут компании, работающие в области искусственного интеллекта — нейронных вычислений, обработки больших данных, решении неалгоритмизируемых задач.

Некоторая теория

Описывая особенности мультиклеточной архитектуры, Борис Зырянов подчеркнул, что она принципиально отличается как от классической базовой «фоннеймановской» архитектуры (к ней, в частности относится архитектура RISC), так и от потоковой dataflow, с которой, впрочем, «Мультиклет» часто путают.

«За последнее десятилетие вся терминология очень сильно извратилась», — сожалеет он, подчеркивая, что dataflow — это по сути несколько потоков обычных фоннеймановских машин.

«Архитектура "Мультиклет" принципиально отличается тем, как она использует результаты, — говорится в презентации компании. — В многоклеточной архитектуре команда при извлечении сообщает памяти результатов имена требуемых результатов и переходит в буфер до получения запрошенных результатов. Команда выполняется, когда все запрошенные результаты находятся в памяти результатов. Результат выполнения команды именуется и также передается в память результатов».

Поясняя отличия более простым языком, Зырянов указывает, что когда действие влечет за собой действие (фоннеймановская архитектура), это можно уподобить безусловному рефлексу. «А если мы говорим о чем-то осмысленном, то действие должно влечь за собой данные, а уже данные провоцировать следующее действие, — говорит он. — Это как раз принцип нашей архитектуры, потому что у нас каждая клетка работает независимо, сбрасывая данные в общий поток, и из этого потока клетка, которой они нужны, эти данные вылавливает».

С точки зрения Зырянова, все эти свойства и способствуют весьма успешному решению задач, связанных с искусственным интеллектом.

«Если отвлечься от метафизики, то в достаточно точном приближении можно уподобить мозг человека самоорганизующейся нейросети, которая сама порождает другие вспомогательные нейросети по мере обучения», — добавляет он.

А что с MultiClet S1

Рассматриваемый в данном материале процессор Multiclet S2 является развитием идей, которые «Мультиклет» воплощает в 28-нанометровом чипе Multiclet S1. Напомним, в июне 2018 г. CNews со ссылкой на участников проекта сообщал, что Multiclet S1, который тогда позиционировался как чип для майнинга (добычи криптовалют) с расчетной эффективностью в 35-200 раз выше мировых аналогов, находится в финальной стадии создания.

Процессор был ориентирован на майнинговый проект RMC, основанный интернет-омбудсменом, главой и владельцем компании «Радиус груп» Дмитрием Мариничевым. Первые образцы Multiclet S1 должны были увидеть свет в сентябре 2018 г. («плюс минус месяц»), а первые устройства-майнеры на его основе — в ноябре того же года.

При подготовке данного материала Мариничев и Зырянов сообщили CNews, что проект по ряду причин замедлился, но свернут не был. По оценкам Зырянова, Multiclet S1 будет выпущен на TSMC во второй половине 2020 г. Его готовность с точки зрения разработки в «Мультиклете» оценивают в 70%.

«Планы не изменились, все в работе, трудности были, решали, — отметил Мариничев в разговоре с CNews. — Интерес к Multiclet S2 тоже есть. Но нам нужно закончить реализацию S1. Первый проект значительно сложнее технически. Поэтому после получения кристалла и оценки реальных характеристик будем думать о будущем. Сейчас для нас актуален только физически осязаемый S1».



Персона месяца

Инвесторам интересен не российский интернет, а российские технологии

Кенес Ракишев

казахстанский миллионер, создатель криптосмартфона

Точки роста

BIM в России. Что его стимулирует, а что — тормозит

Информационное моделирование приходит в строительную отрасль.