Московский физико-технический институт (МФТИ) в кооперации с ГосНИИАС и ИНЭУМ создал первый образец отечественного специализированного нейросетевого процессора для энергоэффективного выполнения алгоритмов машинного обучения, основанных на математическом аппарате глубоких нейронных сетей. Проект получил название NCore.
Для чего нужен нейросетевой процессор
Такой процессор предназначен не для игр, а для серьезных и важных задач. Как говорят разработчики, для автоматического решения интеллектуальных задач в области распознавания изображений и человеческой речи, управления беспилотными автомобилям и многих других целей сегодня широко используются алгоритмы машинного обучения, основанные на глубоких нейронных сетях.
Данные алгоритмы требуют значительных вычислительных ресурсов, для их выполнения, как правило, используются графические ускорители. При этом энергопотребление графических ускорителей слишком велико для многих мобильных платформ - небольших беспилотных летательных аппаратов, компактных наземных робототехнических комплексов, «умных камер».
Сегодня активно развивается направление создания специализированных нейросетевых тензорных процессоров, которые, за счет использования специфических вычислительных свойств нейросетей, способны достигать гораздо более высокой энергоэффективности, чем графические ускорители.
Российский Ncore начнут выпускать в Зеленограде
Первые опытные образцы процессора сделаны на зарубежной фабрике по проектным нормам 65 нм, однако в ближайшее время представляется возможным организовать выпуск новинки на отечественном предприятии «Микрон» в Зеленограде.
Российские ученые разработали основные элементы – процессорные ядра, интерфейсы и основное программное обеспечение.
Так, в частности, наше программное обеспечение для трансляции алгоритмов позволяет отконвертировать нейросеть для запуска ее на системе непосредственно из популярных фреймворков машинного обучения.
В России уже есть прототип системы, изготовленный в кремнии по довольно грубой, по современным меркам, технологии - 65 нм. "В дальнейшем мы планируем использовать наши ядра в качестве составных элементов систем на кристалле", - говорят в МФТИ.
Какое развитие получит перспективный проект
Россиянам предстоит замена паспортов. У каждого гражданина появится свой «метапрофиль»
Как полагают ученые, масштабирование архитектуры при разработке отечественных нейросетевых процессоров с «тонкими» проектными нормами позволит обеспечить научно-технический паритет в области разработки специализированных тензорных процессоров для алгоритмов машинного обучения.
Сегодня в рамках проекта ведется создание автоматического транслятора алгоритмов машинного обучения, разработанных в популярных пакетах TensorFlow, Caffe, Keras. Такая унификация позволит пользователям работать в привычных для них средах.
А первые тесты нового процессора для потенциальных заказчиков запланированы уже на весну 2019 года.
