Российская компания разработала первый в стране процессор для нейросетей

Возврат к списку

Российская компания разработала первый в стране процессор для нейросетей

06.10.2018     

На международной конференции Russian Supercomputing Days в Москве впервые представили российский тензорный процессор IVA TPU, разработанный компанией IVA Technologies. Он эффективен для распознавания изображений, автоматического улучшения их качества и поиска предметов на снимках.

Тензорные процессоры представляют собой сопроцессоры, которыми управляет центральный процессор. Они используют тензоры – многомерные массивы чисел, описывающие преобразования элементов одного линейного пространства в другое. Такие устройства оснащены собственной оперативной памятью и используют 8-битные числа в своей работе. Тензорные процессоры лучше всего работают с архитектурой сверточных нейронных сетей, предназначенных для обработки изображений. Именно к этому типу относится и IVA TPU.

Российский вариант

Процессор использует сверточные нейронные сети на базе FPGA Virtex Ultrascale+ – семейства микросхем отечественного производства, отличающегося пониженной потребляемой мощностью и высокой плотностью памяти на чипе. Производительность IVA TPU – 20 TOPS, а мощность выше, чем у графических процессоров. Устройство совместимо со свободным программным обеспечением TensorFlow – классическим решением для компьютеров на базе тензорных процессоров.

IVA TPU будет использоваться для создания продуктов в телекоммуникационной и радиоэлектронной отраслях. Точной даты выхода процессора на рынок не озвучено.

Николай Ивенев, председатель совета директоров IVA Technologies, заявил, что уже сейчас у компании есть готовые продукты для распознавания изображений и поиск лиц на фото. Бизнесмен уверен, что отечественный рынок нуждается в появлении российских вычислительных систем, предназначенных для обработки нейросетевых данных.

Особенности процессоров для нейросетей

Нейронные процессоры применяются для аппаратного ускорения работы техники, выполняющей процедуру машинного обучения. Всего выделяют три разновидности таких устройств:

  • тензорные процессоры;
  • нейроморфные процессоры эмулируют работу нейронов головного мозга. В них используются обычные транзисторы, которые составляют ядра вычислительного устройства. В отличие от стандартных процессоров, в нейроморфных число ядер может достигать нескольких тысяч, каждое из которых моделирует работу сотни нейронов. В итоге устройство способно создавать миллионы синаптических связей. Обычно такие чипы применяются для глубокого машинного обучения, требующего много ресурсов. Типичный представитель – IBM TrueNorth;
  • процессоры машинного зрения. Похожи на тензорные процессоры, но имеют более узкую специализацию на системах, использующих машинное зрение. В них делается большой акцент на распараллеливание потока данных между множеством исполнительных ядер. Представитель – Intel Movidius Myriad.


Источник: https://infostart.ru/journal/news/tekhnologii/rossiyskaya-kompaniya-razrabotala-pervyy-v-strane-protsessor-dlya-neyrosetey_917535/
Автор:
Александр Вашкевич Аналитик


Хотели бы вы приобрести устройство на базе процессора для нейросетевых вычислений?


Да (20%, 3 голосов)
20%
Если у него будет приемлемая стоимость (33.33%, 5 голосов)
33.33%
Возможно, только в будущем (33.33%, 5 голосов)
33.33%
Нет (13.33%, 2 голосов)
13.33%

Комментарии
Избранное Подписка Сортировка: Древо
1. Идальго 92 07.10.18 20:45 Сейчас в теме
Что-то не верится, что хорошее что-то. Больше на привлечение денег похоже и их попил))) Впрочем, всякое может быть.
2. dj_tol 72 08.10.18 02:59 Сейчас в теме
Хоть Байкалом не назвали и то уже хорошо.
3. madonov 159 08.10.18 04:16 Сейчас в теме
(2) Так это название? А я думал рекламный слоган - "Buy кал!".
5. rusia 08.10.18 09:39 Сейчас в теме
4. vipetrov2 08.10.18 06:49 Сейчас в теме
Пока коммерческой выгоды никто с этих процессоров не получил. Это чисто научно - исследовательские вещи. Эти процессоры используют технологии видеокарт и никакого прорыва в них нет.
user700799_zubanov.roman; +1 2 Ответить
Оставьте свое сообщение

См. также