В начале июля Минпромторг объявил конкурс по выбору подрядчика на проведение маркетингового исследования «отечественной и глобальной отраслей аппаратно-программных комплексов для целей искусственного интеллекта», следует из информации на портале госзакупок. Начальная цена контракта составляет 70 млн руб.
Победитель будет должен выполнить следующие работы:
Как отмечается в конкурсной документации, исследование проводится в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» нацпрограммы «Цифровая экономика», за реализацию которого отвечают Минпромторг, Минэкономразвития и Минцифры. Ожидаемый итог их работы — к 2024 году будет разработано не менее трех нишевых аппаратно-программных комплексов для целей искусственного интеллекта. «Принципиально важным для достижения этого результата является определение приоритетных нишевых решений, на которых может быть сосредоточена государственная поддержка», — отмечается в конкурсной документации Минпромторга.
Как пояснил РБК представитель Минпромторга, в федеральном проекте на разработку нишевых аппаратно-программных комплексов для искусственного интеллекта предусмотрены субсидии. Правила их предоставления, по его словам, пока находятся на согласовании с другими ведомствами, но в 2021 году на них предусмотрено 1,5 млрд руб.
Термин «нейроморфный» обозначает, что архитектура чипа основывается на принципах работы человеческого мозга. Ожидается, что подобные процессоры будут значительно быстрее и более энергоэффективными, чем существующие. За счет этого они будут востребованы при развитии искусственного интеллекта и машинного обучения. Коммерческие решения, как ожидается, будут применяться при создании полностью беспилотных автомобилей, в системах распознавания лиц, устройствах интернета вещей (Internet of Things, IoT) для предприятий, зон конфликтов и др.
По оценке Sheer Analytics, объем мирового рынка нейроморфных компьютерных технологий составил $29,9 млн в 2020 году и должен вырасти до $780 млн к 2028 году. MarketsAndMarkets оценила объем рынка нейроморфных чипов в $22,5 млн в 2020 году. К 2026 году показатель должен увеличиться до $333,6 млн. По мнению экспертов MarketsAndMarkets, в 2021‒2026 годах основными игроками рынка будут компании из Северной Америки, в частности Intel Corporation и IBM Corporation (США).
В 2008 году Управление перспективных исследовательских проектов Минобороны США (DARPA) запустило программу по финансированию разработок нейроморфических технологий, процессоров и систем, потенциально масштабируемых до уровня, сопоставимого с размером мозга зверей (SyNAPSE). Одним из участников этой программы было исследовательское подразделение IBM, и в 2014 году компания объявила о создании чипа TrueNorth. Intel представила свой нейроморфный процессор Loihi в 2017 году. Спустя год компания отчиталась, что заработала $1 млрд на продаже нейроморфных и других процессоров для искусственного интеллекта. В марте 2020 года Intel объявила, что Loihi научился распознавать запахи, в том числе потенциально вредные для человека.
Работают над подобными чипами и за пределами США, например австралийская BrainChip Holdings и южнокорейская Samsung.
Тензорные процессоры предназначены для выполнения узкого круга математических операций и применяются в решении задач машинного обучения. В 2016 году Google раскрыла, что к тому моменту уже год использовала подобные процессоры в своих дата-центрах. Компания применяла эти устройства для решения различных задач, в том числе при создании компьютерной программы AlphaGo — в марте 2016 года она обыграла в настольной игре Го корейского профессионала Ли Седоля со счетом 4:1 в пяти партиях. В 2018-м Google сделала свои тензорные процессоры доступными другим игрокам через облачную инфраструктуру или покупку.
Руководитель управления экспериментальных систем машинного обучения SberDevices Сергей Марков отметил, что разработкой нейроморфных архитектур сегодня занимаются множество компаний и стартапов в разных странах мира. При этом он оговорился, что под нейроморфными процессорами понимают обычно сразу два класса устройств — те, которые предназначены для симуляции работы биологических нейронных сетей, и устройства для решения широкого спектра прикладных задач в области машинного обучения. Тензорные процессоры, по словам Маркова, сегодня являются наиболее популярным оборудованием для выполнения и обучения классических искусственных нейронных сетей. Такие процессоры являются компонентами современных видеокарт или специализированных ускорителей для нейронных сетей, таких как, например, Tesla A100 от Nvidia или TPU v4 от Google.
В России вопросами создания нейроморфных и тензорных вычислительных устройств, как говорит Марков, занимается Лаборатория нейровычислительных систем МФТИ совместно с ГосНИИАС и ИНУЭМ им. И.С. Брука (в 2019 году они представили тензорный нейропроцессор NCore), НТЦ «Модуль» с микропроцессором Л1879ВМ1 на базе архитектуры NeuroMatrix, поддерживающий тензорные вычисления, и др. При создании российских программно-аппаратных комплексов для развития искусственного интеллекта, по мнению Сергея Маркова, вопрос будет заключаться в том, будет ли предъявляться требование, чтобы все компоненты были произведены в России. «Если такое требование не будет предъявляться (а оно обычно не предъявляется к гражданской продукции), то никаких существенных препятствий на пути создания таких комплексов и платформ нет», — считает он.
Директор по финансам и инвестициям «Центра искусственного интеллекта МТС» Алексей Постернак говорит, что проблема в том, что для того, чтобы считать программно-аппаратные комплексы российскими нужна высокая степень локализации. «В настоящий момент в России, как и в большинстве стран мира, в основном действуют дизайн-центры, которые разрабатывают архитектуру чипа, и в дальнейшем, в соответствии с этой документацией заказывают их на производствах за рубежом. Крупнейшим производителем является тайваньская компания TSMC, на которую приходится около 60% мирового рынка. С ней с трудом конкурируют даже Intel и Samsung», — отметил он.
Технический директор Intel в России Михаил Цветков считает возможным создание российских программно-аппаратных комплексов. «Однако проектирование нового класса вычислительных систем — сложный процесс, поскольку нейроморфные процессоры имеют иные принципы работы. Помимо воплощения вычислителя в кремнии требуется создать экосистему программного обеспечения для удобства создания приложений. Также много времени уходит на исследования в области эффективности нейроморфных чипов», — говорит Цветков. При этом начать проектирование и создать программные инструменты, по его словам, можно и на существующих компьютерах и серверах.
Анна Балашова Анна Балашова