В России разрабатывают нейроморфные процессоры. Чем они лучше обычных и где понадобятся

Процессор давно перестал быть чем-то необычным из разряда фантастики. В 1971 году, когда вышла четырехбитная модель Intel 4004, которая считается первым однокристальным процессором, это был технологический прорыв. Сейчас процессором никого не удивишь, даже если в нем 850 тысяч ядер (да, есть и такой — Cerebras WSE-2). А вот словосочетание «нейроморфный процессор» у рядового обывателя, помимо интереса, может вызывать некоторое недопонимание. Тема начинает играть совершенно иными красками, когда становится известно — нейроморфные процессоры разрабатывают и в России.

Что такое «нейроморфость»

Процессор именуют «нейроморфным», потому что принцип его работы, как и архитектура, имеют сходство с нейронными сетями живых организмов. Разработчики имитируют работу человеческого мозга, наделенного миллионами нейронов с отростками: дендритами и аксонами. Первые предназначены для хранения информации, вторые — для ее передачи. Нейроны объединены между собой синапсами — это специальные контакты, предназначенные для передачи электрических сигналов (аналог нервных импульсов). Получается, что нейроморфный процессор — это реализация искусственной импульсной нейронной сети на аппаратном уровне.

Чем нейроморфный процессор отличается от обычного

«В чем сила, брат?», — спрашивал один из героев популярной российской киноленты. Так в чем же сила нейроморфных процессоров, и в чем же заключается их основное преимущество перед традиционными процессорами, построенными по архитектуре фон-Неймана?

Обычный процессор, каждый раз когда выполняет операцию, обращается к памяти или регистрам — туда, где хранится информация. Так как в нейроморфных процессорах данные закладываются в дендриты, искусственные нейроны, у подобных чипов отпадает необходимость делать лишний шаг. На практике это позволяет обрабатывать огромные массивы информации без подключения дополнительных мощностей. В этом случае не только увеличивается скорость обработки, но и значительно снижается энергопотребление.

«В перспективе, это дает создание мощного ИИ с моделями нейронов по новейшим схемам, способного к самообучению. Вещи будущего будут гораздо „умнее”, чем сейчас, прогнозируют профильные эксперты», — гласит пресс-релиз компании «Лаборатория Касперского» по случаю выхода первого российского нейроморфного процессора.

Кроме того, существующие на данный момент ускорители, созданные для целей глубокого обучения, не совсем подходят для искусственных нейронных сетей (ИНС). Речь идет о графических процессорах (GPU), интегральных схемах специального назначения (ASIC) и программируемых вентильных матрицах (FPGA). Среди этой троицы наиболее подходящими являются «асики». Они значительно производительней вентильных матриц и графических процессоров, а также потребляют намного меньше энергии, нежели FPGA и GPU. Но у них два больших минуса: первый — они не подлежат реконфигурации, второй — их создание требует значительных финансовых затрат.

Если же сравнивать вышеуказанные виды ускорителей с нейроморфными процессорами, то, по сравнению с ними, они имеют ограниченные возможности по масштабированию, потребляют больше электроэнергии и обладают меньшей производительностью. И все это из-за ограниченного канала между процессорами и памятью (регистрами). Поэтому только нейроморфные процессоры с их отличной от фон-Неймановской архитектурой сейчас являются лучшими кандидатами для работы с искусственными нейронными сетями.

К дополнительным преимуществам нейроморфных процессоров можно отнести:

• малые габариты и невысокая стоимость;
• возможность неограниченной масштабируемости;
• высокая производительность;
• низкое электропотребление;
• высокая отказоучтойчивость.

«Алтай» — как много в этом слове

Как уже говорилось, нейроморфные процессоры разрабатывают и в России. Первой отечественной моделью стал «Алтай» — это результат совместной работы «Лаборатории Касперского» и компании «Мотив нейроморфные технологии».

Процессор имеет площадь в 64 мм². Здесь смогли разместиться 256 нейронных ядер, в которых 131 072 нейрона. Все это дает 67 миллионов синапсов. «Алтай» изготавливается по 28-нанометровому технологическому процессу и потребляет всего 0,5 Вт электроэнергии. К сравнению, флагманский процессор Intel Core i9-13900K при стандартных нагрузках потребляет 125 Вт, то есть в 250 раз больше. Отечественная разработка способна обрабатывать 67 млрд действий в секунду или до 2200 кадров в секунду при использовании для обработки изображений.

«Тестирование показало, что нейроморфный процессор „Алтай” потребляет почти в 1 тысячу раз меньше энергии, чем широко применяемые сегодня традиционные графические ускорители (GPU). На сегодняшний день это один из самых энергоэффективных процессоров в мире», — говорится в пресс-релизе разработчиков.

«Алтай» представлен в 2022 году. На тот момент была выпущена пробная партия процессоров, и во время испытаний чип показал, что способен выходить на расчетные показатели по быстродействию и энергоэффективности.

Российский «Алтай» против нейрочипов Intel Loichi

Интересно будет сравнить отечественную разработку с двумя нейроморфными процессорами компании Intel. Сравнение технических характеристик приводится в нижеследующей таблице.

Как видно, чип от «Лаборатории Касперского» пусть и уступает по определенным техническим характеристикам иностранным аналогам (NVIDIA Jetson и Intel Movidius не в счет, они не имеют нейроморфной архитектуры), в него есть одно большое преимущество — неограниченная масштабируемость. В электронике это означает способность системы, сети или процесса справляться с увеличением рабочей нагрузки (увеличивать свою производительность) при добавлении ресурсов (обычно аппаратных).

А что сейчас?

Информация с официального сайта компании «Мотив нейроморфные технологии» (на момент написания материала) говорит о том, что, помимо самого нейроморфного процессора, разработчики уже создали и ряд продуктов на его основе.

1. Модуль нейроморфного акселератора с 8 прототипами процессора «Алтай».

2. Объединительная плата для установки до 16 модулей нейроморфного акселератора и реализации интерфейса подключения к компьютеру.

3. Плата для тестирования прототипов НП «Алтай».

Также в компании разработали комплекс программного обеспечения (SDK), необходимого для работы с нейроморфным процессором «Алтай», в том числе для конвертации обученных нейронных сетей в импульсные нейронные сети.

Где будет использоваться нейроморфный процессор «Алтай» 

• В устройствах интернета вещей (IoT), в том числе и устройствах индустриального IoT
  Так как IoT представляет собой систему, в которой объединяется большое количество устройств, нейроморфные процессоры позволят такой системе увеличить скорость работы за счет возможности обработки больших массивов данных, а также обеспечат практически безграничное расширение путем добавления новых гаджетов. При этом на производительности всей системы это практически никак не отразится.
  
  
• В «умных» камерах
  Внедрение нейроформных процессоров обеспечит высокую скорость обработки данных. Это будет весьма полезно для систем видеобезопасности в аэропортах, на железнодорожных вокзалах, станциях метро и других важных объектах. Повысится уровень безопасности и уменьшится число чрезвычайных ситуаций.
  
  
• В системах кибербезопасности и киберфизической безопасности
  Здесь такие процессоры как «Алтай» позволят максимально быстро реагировать на потенциальную угрозу, а также смогут самостоятельно выполнять действия по их нейтрализации после проведенного анализа.
  
  
• В роботах, беспилотных аппаратах и других автоматизированных системах
  Процессоры позволят расширить функционал робототехники. Отдельно взятый робот сможет выполнять большое количество самых разнообразных задач. Например, в одно время он будет задействован на конвейерной сборке автомобилей, а при необходимости его можно будет использовать в качестве поисково-спасательной системы.
  
  
• В медицинском оборудовании, включая «умную» кожу, пассивные 3D-сенсоры и другие
  Сейчас нейронные сети в основном используются в медицине в области обработки изображений. Интеграция нейроморфных процессоров повысит точность диагноза, который ставят компьютерные системы. В итоге это снизит нагрузку на медицинский персонал и увеличит процент выздоровевших. То же самое можно сказать и об их использовании в специфическом медицинском оборудовании, где процессоры смогут анализировать текущее состояние человеческого организма и сообщать о развитии болезни.

Сейчас существует ряд проблем, связанных с обработкой больших массивов данных в вышеуказанных отраслях. Поэтому нейроморфные чипы со временем начнут обретать все большую популярность среди компаний, занимающихся созданием сложных систем. Но на это потребуется некоторое время.

Что нас ждет в будущем?

Нейроморфные процессоры обладают огромным потенциалом развития и большим преимуществом перед традиционными процессорами — они обеспечивают высокую производительность и низкое энергопотребление при решении неформальных задач. Они уже позволили справиться с рядом непростых проблем и обещают создание новых программ и устройств.

Нейроморфные процессоры позволят создавать технику, которая будет выполнять не определенно заложенные алгоритмы, а действовать, ссылаясь на результаты собственного анализа окружающей обстановки. Только представьте, что ваш домашний нейропомощник встречает вас вечером приятным ужином. При этом он не просто приготовил, а знает, что вы любите именно в среду (или четверг). Он уже успел посмотреть, что есть в холодильнике, выкинул еду с истекшим сроком годности и заказал доставку новой — ту, которой не хватало, чтобы порадовать вас вашими любимыми блюдами.

Все это, естественно, дело будущего. Сейчас нейроморфные процессоры используют в узкоспециализированных областях. И на данный момент неизвестно, доверит ли им человек сферы, где необходимо понимание социального контекста.