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.
2. Изготовлен модуль нейроморфного акселератора с 8 прототипами нейроморфного процессора «Алтай».
3. Изготовлена объединительная плата для установки до 16 модулей нейроморфного акселератора и реализации интерфейса подключения к компьютеру.
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.