Нейрочип "Алтай"

Нейрочип «Алтай»

Нейроморфный процессор «Алтай»

Наступающая новая эра интеллектуальных систем, интернета вещей, роботов и беспилотного транспорта нуждается в новых вычислительных средствах, способных в реальном режиме времени слышать, видеть и обрабатывать разнородные «зашумленные» данные большого объема.

Для таких задач, начиная с 2012 года, именно нейронные сети, обученные алгоритмами глубокого обучения, демонстрируют лучшие, а порой сверхчеловеческие результаты. Реализация работы нейронных сетей на CPU, GPU/mGPU или на FPGA не обеспечивает нужного баланса между производительностью, энергопотреблением и габаритными размерами устройства.

Также аппаратная реализация на CPU, GPU/mGPU, FPGA имеет ограниченные возможности по масштабированию. А это ключевые параметры для целевых рынков. Совокупность этих факторов делает невозможным применение современных достижений в области нейронных сетей в компактных и автономных интеллектуальных устройствах.

Цель проекта — создание нейроморфной СБИС (нейропроцессора) для систем технического зрения, интеллектуальных и робототехнических систем, центров обработки данных. Нейропроцессор будет использоваться для задач распознавания и классификации видео- и аудио- образов, интегрирования и обработки информации от различных датчиков и сенсоров.

Разрабатываемый нейроморфный процессор «Алтай» (НП «Алтай») будет широко применяться для эффективного исполнения нейронных сетей в разных классах интеллектуальных устройств: от IoT до дата-центров.

Ключевые особенности нейропроцессора “Алтай”:

  • Низкое энергопотребление.
  • Высокая производительность.
  • Неограниченная масштабируемость.
  • Небольшие размеры, невысокая стоимость.
  • Высокая отказоустойчивость.

Потребитель — разработчики и производители умных устройств:

  • IoT, в том числе Industrial IoT.
  • Интеллектуальные видеокамеры.
  • Системы кибербезопасности и киберфизической безопасности.
  • Робототехника и беспилотные аппараты.
  • И другие (пассивные 3D-сенсоры, медтехника, умная “кожа”).

Сейчас есть ряд проблем, связанных с обработкой данных в перечисленных выше областях, решение которых будет очень востребовано разработчиками и производителями IoT устройств:

  • Необходима локальная обработка большого объема разнородных данных при помощи искусственных нейронных сетей (ИНС).
  • Необходимо недорогое вычислительное устройство для исполнения ИНС с низким энергопотреблением, высокой производительностью и небольшими размерами.
  • Есть потребность на возможность дообучения ИНС в процессе работы.

Возможности, предоставляемые НП «Алтай»:

  • Исполнение произвольных импульсных нейронных сетей.
  • Неограниченная масштабируемость сети.
  • Обучение в процессе работы устройства.
  • Низкое энергопотребление по сравнению с классическими вычислительными устройствами.
  • Высокая производительность — обработка до 2000 кадров в секунду в задачах технического зрения.
  • Компактный и недорогой чип.

Текущие результаты

1. Изготовлен прототип нейроморфного процессора «Алтай». Технологическая норма — 28 нм. Микросхемы установлены в корпус и протестированы.

Прототипы НП "Алтай"
Прототипы НП «Алтай»
Прототип НП "Алтай" в корпусе
Прототип НП «Алтай» в корпусе
Плата для тестирования прототипов НП "Алтай"
Плата для тестирования прототипов НП «Алтай»

2. Изготовлен модуль нейроморфного акселератора с 8 прототипами нейроморфного процессора «Алтай».

Модуль нейроморфного акселератора с 8 прототипами НП "Алтай"
Модуль нейроморфного акселератора с 8 прототипами НП «Алтай»

3. Изготовлена объединительная плата для установки до 16 модулей нейроморфного акселератора и реализации интерфейса подключения к компьютеру.

Объединительная плата
Объединительная плата

4. Разработан комплект ПО (SDK), содержащий необходимые программные инструменты для работы с НП «Алтай», в том числе для конвертации обученных нейронных сетей в импульсные нейронные сети.

Пишите нам на info@motivnt.ru — мы всегда рады обсудить возможности сотрудничества и ответить на ваши вопросы.