Пробный образец первого в России нейроморфного процессора разработала и выпустила компания «Мотив» при участии «Лаборатории Касперского». Новый чип обладает выдающейся энергоэффективностью, производительностью и возможностями масштабирования.

Нейроморфный процессор – это микрочип, построенный на принципиально иной архитектуре, имитирующей биологические нейронные сети. Фактически это нейросеть, выполненная в аппаратном (физическом) решении. Такие процессоры широко применяются в интеллектуальных устройствах, для ускорения работы нейросетей, распознавания изображений, видео и обработки баз данных. Процессор «Алтай» состоит из 256 нейроядер, в которых 131072 нейрона, что в совокупности дает более 67 млн синапсов. Всё это умещается на площади в 64 мм² и потребляет всего 0,5 Вт. Техпроцесс – 28 нм.

Производительность – около 67 млрд действий в секунду, то есть процессор может обрабатывать до 2200 кадров в секунду.

Сейчас ведется разработка второй версии чипа. Первая уже протестирована. Реализована возможность масштабирования по технологии нейрочип – нейроморфный акселератор (16 чипов в одной плате, возможность подключения к компьютеру напрямую) – объединительная плата (до 16 акселераторов, подключение по интерфейсу USB 3.0). Одиночный нейрочип по энергоэффективности обходит современные графические ускорители почти в 1000 раз.

Сравним новый чип с доступными для покупки на данный момент нейрочипами Nvidia и Intel.

Чип от Intel при схожих параметрах потребления энергии (0,65 Вт) выдает производительность на уровне 11 кадр/с, а конкурент от Nvidia при производительности 779 кадр./с потребляет в 30 раз больше энергии (мощность 15 Вт).

Также стоит отметить, что для российского процессора уже разработано собственное программное обеспечение, что значительно упростит интеграцию нейрочипа в современные системы.

По данным исследований, рынок нейрочипов сейчас находится на стадии зарождения, примерно как рынок микропроцессоров в 80-е годы. А значит, есть шанс зайти на рынок одновременно с мировыми гигантами и сразу занять подходящую нишу, а не пытаться всеми силами наверстывать упущенное время, как это происходит сейчас с микропроцессорами.

Надеемся, что наши ученые справятся с этой задачей.



Источник: https://motivnt.ru/neurochip-altai/