Пока кто-то спорит, догонит ли Россия Intel и AMD в гонке нанометров, небольшая команда в Новосибирске идёт другим путём. Они создают процессор, который потребляет в 1000 раз меньше энергии, чем современные GPU, не использует ни одного зарубежного IP-блока и может работать автономно — от протезов до дата-центров. В стриме телеграм-канала AI4Dev — AI for Development мы поговорили с Валерием Канглером, техническим директором компании «Мотив НТ», о том, как нейроморфный чип «Алтай» бросает вызов архитектуре фон Неймана, почему трансформеры — это не вершина эволюции, и когда в России появится серийное производство процессоров, работающих по принципам человеческого мозга.

Это не очередная история про «импортозамещение на бумаге». «Алтай-3» выйдет в серийное производство в 2027 году, уже сейчас есть конкретные заказчики, а вся архитектура разработана с нуля в России при поддержке «Лаборатории Касперского» и НИЦ Курчатовский. Мы обсудили технологические барьеры, коммерческую состоятельность и философский вопрос: стоит ли копировать природу или искать принципиально новые пути в развитии ИИ?

«Мы позиционируемся как нейроморфный процессор “Алтай”»  

Что такое нейропроцессор, зачем он нужен и в чём смысл всех этих инвестиций в эту разработку?

Мы позиционируемся как нейроморфный процессор “Алтай” — это очень важно. Есть сейчас некая путаница в терминологии. Часто многие процессоры называются нейропроцессорами, подразумевая под этим специальные матричные вычислители, которые с высокой эффективностью обсчитывают тензорные операции.

Наша разработка — это нейроморфный процессор. Память и вычисления в нем объединены на одном кристалле, это основной фактор, который влияет на энергопотребление. Как правило, нейроморфные процессоры состоят из большого количества относительно простых вычислительных ядер, организованных в сеть. Это даёт возможность масштабирования вычислительных мощностей.

Ещё один атрибут, который часто сопутствует нейроморфным процессорам — аппаратная акселерация именно импульсных нейронных сетей. Не искусственных, которые фактически являются просто параметрической функцией. Это другой класс нейронных сетей. В импульсных присутствует ещё параметр – времени. Сейчас работаем уже над вторым поколением нейроморфных процессоров, который мы называем “Алтай-3”. У него другие характеристики, он предназначен для более широкого круга задач. А вот “Алтай-1” был в чистом виде нейроморфным процессором, предназначенным для эффективного исполнения импульсных нейронных сетей.

Основная область применения связана с ключевым преимуществом технологии — низким энергопотреблением. И ещё что часто ассоциируется с импульсными нейронными сетями — онлайн-обучением. По аналогии с биологическими нейронными сетями, импульсные нейронные сети активно ищут алгоритмы, которые позволяют их обучать в режиме исполнения, что тоже очень важно.

Соответственно, где это востребовано? Это востребовано в носимой электронике. Например, те же самые протезы — если нужна более умная обработка, туда невозможно поместить большой аккумулятор. Каждый грамм веса существенно влияет на потребительские свойства такого изделия. И если наш вычислитель позволяет делать обработку и при этом иметь класс сверхнизкого энергопотребления, то это существенно влияет на потребительские свойства устройства.

То же самое касается робототехники. Робототехника очевидно нуждается в использовании алгоритмов искусственного интеллекта, причём энергоэффективных, потому что один из ключевых факторов применимости для автономных роботов — это их запас батареи.

На другой стороне спектра — применение, где энергоэффективность может существенно принести экономический эффект от масштаба. Это, например, дата-центры. Соответственно, область применения наших разработок — это и edge-устройства, которые требуют сверхнизкого энергопотребления, и большие вычислительные ресурсы в виде вычислительных центров, где экономия энергии может привносить существенный экономический эффект.

Валерий, можете сказать, кого мы догоняем? Чем лучше “Алтай-3” того же Intel Loihi? Когда и как можно заказать и получить третий “Алтай” для отечественных разработчиков и разработок?

Давайте, наверное, с конца начну — сначала отвечу на последний вопрос.

“Алтай-3” мы планируем запустить в опытную партию в начале 2026 года. Соответственно, в физическом виде образцы для нас и для наших партнёров будут доступны в конце 2026 года. Но параллельно, примерно во втором квартале 2026 года, будут выпущены инструментальные средства, включающие эмулятор, который позволит разрабатывать прикладные алгоритмы, проводить анализ.

Когда мы получим опытную партию, мы намерены в достаточно короткий срок перейти к доработке проекта для серийного производства. Серийное производство, я думаю, можно ожидать потенциально в 2027 году.

Что касается вопроса, кого мы догоняем — это вопрос несколько провокационный, потому что мы по большому счёту никого не догоняем и идём своим путём. Понятно, что есть аналогии. Мы выпускаем цифровой нейроморфный процессор по традиционной существующей КМОП-технологии, соответственно, у него есть определённые характеристики, и его можно сравнивать с другими процессорами. Но как таковой цели кого-то догонять или перегонять у нас нет — мы идём своим путём. У нас своя оригинальная разработка, свой оригинальный дизайн, и с этой точки зрения не совсем корректно говорить, что мы кого-то догоняем.

Но если на этот вопрос смотреть шире и обсуждать, а кто-нибудь ещё занимается такими технологиями, — то да, ответ утвердительный. В мире почти все крупные корпорации, IT-гиганты, либо имеют отделы, связанные с нейроморфными алгоритмами, либо непосредственно занимаются разработкой нейроморфного оборудования. У Intel всем известен Loihi, у IBM — TrueNorth. Есть разработки в Китае, мы знаем, что нейроморфными тематиками занимаются крупные китайские гиганты. Есть уже и коммерческие образцы нейроморфных процессоров. В частности, серия процессоров Akida от американской компании BrainChip. 

В сентябре 2024 года на форуме «Микроэлектроника» Михаил Мишустин говорил о необходимости «срезать углы» и не идти строго за странами-лидерами. Процессор “Алтай” упоминался как пример такого неординарного решения. В чём принципиальное отличие вашего подхода от пути копирования западных разработок того же Intel, IBM? Какие углы вам удалось срезать?

Михаил Владимирович, конечно, имел в виду, что не нужно догонять, а идти в тех направлениях и в тех технологиях, в которых ещё нет ярко выраженных лидеров, тем самым увеличить шанс стать такими лидерами. И нейроморфная тематика тоже из этого ряда. Почему? Потому что ещё пока нет сформированного рынка этих процессоров — они пока находятся в большинстве своём на R&D-стадии. Соответственно, в этой области можно занять неплохие позиции. Я думаю, что он говорил в этом контексте.

Более того, если посмотреть на дальнейшее развитие нейроморфных технологий — чем занимаются у нас Академия наук,  университеты и научные институты — это разработка мемристоров, новых типов устройств, среди производителей которых тоже пока нет ярко выраженных лидеров. Россия активно идет в эту историю, много коллективов занимается этой тематикой. Область требует фундаментальных исследований и материаловедения, и у нашей страны есть серьёзный шанс занять хорошие позиции. 

По вашим данным, “Алтай” потребляет в тысячу раз меньше энергии, чем современные GPU. Как “Алтай-3” будет позиционироваться относительно мировых аналогов по ключевым метрикам: энергоэффективность, производительность, масштабируемость?

Тут тоже должна быть ремарка, потому что энергопотребление корректно сравнивать на одних и тех же задачах. В наших экспериментах на демонстраторах мы одну и ту же задачу решали на GPU, даже на мобильной GPU, и на нашем нейроморфном оборудовании. Разница в энергопотреблении составляла 2–3 порядка. Речь про это.

Теперь с точки зрения позиционирования “Алтай-3”. Дело в том, что в отличие, например, от “Алтай-1”, который мог выступать только сопроцессором, для которого нужен хост-компьютер или какой-то хост-вычислитель, “Алтай-3” может быть основой для автономных устройств, не нуждающихся в дополнительном процессоре. Потому что на его ядрах можно выполнять не только исполнение нейронных сетей — импульсных и традиционных искусственных — но и реализовывать алгоритмы общего назначения.

Более того, “Алтай-”3 уже содержит дополнительные периферийные ядра, которые позволяют его подключать непосредственно к другим устройствам — датчикам, какому-то оборудованию, которым либо нужно управлять, либо с которого снимать данные. Эти особенности будут использоваться для продвижения, для позиционирования “Алтай-3”.

Ну и конечно, энергоэффективность — я пока не называю цифр, но оно точно будет не хуже, чем у “Алтай-1”. При этом возможность и гибкость по использованию такого оборудования будут кратно выше. 

«Наша цель создать отечественный нейроморфный процессор…» 

Валерий, а будут ли эти показатели конкурентоспособны с тем, что делают другие производители, условно с тем же Intel? То есть когда “Алтай-3” появится, насколько он будет коррелироваться с тем, что представит Intel? 

Я бы хотел немножко по-другому посмотреть на это обстоятельство. Давайте с того же Loihi начнём. Хочу отметить, что Loihi — это исследовательский проект, пока нет готовой продукции, доступной для широкого класса потребителей. Более того, эта продукция недоступна для российского потребителя. Доступ к оборудованию есть у очень узкой группы партнёров Intel, профессионального комьюнити.

С этой точки зрения мы не будем жёстко конкурировать с Intel. То же самое касается и большинства известных и существующих проектов нейроморфных процессоров — как правило, это в большей части какие-то исследовательские истории с ограниченным применением.

Мы изначально ориентировались на другие цели, не такие, как у названных компаний. Наша цель — найти коммерческое применение здесь и сейчас. Именно поэтому мы берём базовую технологию. Именно поэтому мы не идём, например, в аналоговые нейроморфные вычисления, хотя они потенциально более энергоэффективны. Они требуют существенно большего R&D, имеют более сложную эксплуатационную составляющую, поскольку для аналоговой электроники характерен больший разброс параметров — как производственных, так и эксплуатационных. Наша цель, наоборот, создать отечественный нейроморфный процессор, который можно было применять, и который был бы доступен по цене и соответствовал ожиданиям по качеству. 

Нейроморфный процессор — это действительно революционная разработка, и главная проблема сегодня, которую видят специалисты, — это отсутствие инструментария для работы с ней. Должны быть принципиально другие языки, другой подход к программированию, к взаимодействию с процессорами. Где будут эти инструменты, кто их создаст, кто возьмёт на себя инвестиции на создание каких-то глобальных инструментов и на популяризацию языков и подходов? 

Да, хороший вопрос. Исполнение только импульсных нейронных сетей – это совсем другая парадигма, не такая, как традиционные нейронные сети. И поэтому зачастую приходится перекладывать обычные решения. Чтобы эти проблемы преодолеть, мы сделали поддержку и обычных нейронных сетей на нашем процессоре. Таким образом мы изначально идём в сторону того, чтобы прикладники могли пользоваться более-менее привычными для себя инструментами.

Понятно, что на этом пути нельзя обойтись без инструментального программного обеспечения в виде компиляторов, языка высокого уровня. У нас финализируется разработка компилятора с C++ для системной разработки на нашем процессоре. Завершается разработка компилятора нейронных сетей, когда пользователь может в привычном для себя окружении — на PyTorch или TensorFlow — разработать, обучить нейронную сеть, а потом с помощью нашего компилятора разместить её на “Алтай”.

Все эти инструменты будут погружены в платформу Kaspersky Neuromorphic Platform, которая развивается уже несколько лет. Там и “Алтай-1” со временем, и “Алтай-3” будут выступать как бэкенды. То есть пользователь может весь процесс — подготовку решения, обучение, а потом исполнение нейронной сети — делать в едином фреймворке, для которого в качестве бэкенда может подключаться либо оборудование на “Алтай”, либо его эмуляторы. 

Что касается вопросов популяризации, у нас сейчас активно идёт работа по общению с образовательными учреждениями о том, чтобы организовать курсы в разных университетах по всей стране. Чтобы студенты знакомились с технологиями и пробовали решать задачи, делали курсовые работы на эмуляторах, либо на оборудовании, с использованием тех инструментов, которые мы предлагаем в составе Kaspersky Neuromorphic Platform.

Также идёт работа и с научным сообществом, с аспирантами, с людьми, которые могут не только включать эти вещи в учебный процесс, но и в новые разработки, в НИОКРы. 

Можно сказать, что рынок нейроморфных процессоров и вообще применение их в зачаточном состоянии. Под силу ли “Мотив НТ” и вообще России раскачать коммерческий потенциал таких процессоров? Не выдохнется ли “Мотив НТ” до того, как этот рынок сформируется? 

Я уверен, что наша разработка станет коммерчески успешной. Это связано с ростом, с продвижением систем искусственного интеллекта. Ведь с ростом применения ИИ и его алгоритмов возникают новые вызовы. Проблематика никуда не исчезает, она наоборот актуализируется. И любое предложение, которое часть этой проблемы решает, имеет коммерческий потенциал.

Мы понимаем, что ключевым  барьером в мире для развития систем искусственного интеллекта является энергия. Плюс геополитическая ситуация, когда не только энергия, но и доступность технологий.

Я думаю, что в этой ситуации “Алтай” найдёт своё применение, найдёт свою нишу и будет коммерчески успешным проектом. Это высокая доля прагматизма, а не просто инвестиции в будущее.

Валерий, а через сколько лет, на каком горизонте планирования возникнет коммерческий успех у подобных процессоров? 

Если говорить про “Алтай-3”, я думаю, что коммерчески успешным он будет уже в 2027 году. Мы общаемся с потенциальными потребителями и определяем потребности, цены, характеристики, которые нужны рынку. Видим, если бы у нас был готовый, напечатанный процессор, то мы бы его сегодня продавали в хорошем количестве. Но, к сожалению, технологии требуют времени для совершенствования. Нейроморфные процессоры, как класс, испытывают проблемы, присущие традиционным вычислительным системам. 

Чем сильнее будет нарастать давление на энергетику и на вычислительные мощности, тем больше будет потребность в нейроморфных процессорах. Подлинный прорыв произойдет с внедрением мемристивной памяти. Ключевая проблема современной архитектуры — высокое энергопотребление — напрямую связана с технологическим разделением быстрой памяти и вычислительных блоков. Поскольку они изготавливаются по разным технологиям и размещаются на отдельных кристаллах, основная часть энергии тратится на перемещение данных между ними. Мемристоры же технологически совместимы со стандартной КМОП-процессорной базой. Это позволяет создавать память непосредственно поверх вычислительных элементов — в виде одного или нескольких дополнительных слоев. Такая интеграция сулит революционное снижение энергозатрат и откроет путь к повсеместному применению новой архитектуры.

Процессор «Алтай-1» изготовлен по норме 28 нм, тогда как, например, Intel Loihi 2 использует более современный процесс Intel 4. При этом эксперты полагают, что в нейроморфных технологиях Россия отстаёт не на 10–15 лет, как в микроэлектронике в целом, а лишь на 2–3 года. За счёт чего удаётся компенсировать отставание в производственной базе?

Что касается выбора 28 нм для «Алтая-1»: эта технология на сегодня наиболее доступна и отработана, её поддерживает множество фабрик. Это даёт не только технологическую стабильность, но и оптимальное соотношение цены и качества продукции, что для нас является ключевым критерием.

В части общего отставания: как я уже отмечал, цитируя Михаила Владимировича, речь идёт о возможности «срезать углы». Поскольку в области нейроморфных и мемристивных технологий пока нет безоговорочного мирового лидера, у России есть шанс занять достойное место за счёт комплексных решений — совмещения передовых материаловедческих наработок и архитектурных инноваций.

«Алтай-3» также будет использовать 28 нм? Если да, то почему сохраняется этот выбор? Я понимаю аргумент доступности, но на общем процессорном рынке идёт активный переход на 2 нм, а мы обсуждаем 28 нм. Это вопрос финансовых ограничений или осознанной инженерной стратегии?

Безусловно, решение связано с экономикой проекта. Разрыв в затратах между 28 нм и более тонкими нормами весьма существенен. Кроме того, использование уже отработанной для «Алтая-1» технологии значительно сокращает сроки разработки. Так что в первую очередь это финансово-экономическая оптимизация.

Для наших нейроморфных архитектур более тонкие нормы, безусловно, предпочтительны — они позволяют увеличить плотность ядер на кристалле. Однако здесь есть и свои сложности: с уменьшением топологических норм растёт статическое энергопотребление из-за токов утечки. Тем не менее, в перспективе мы планируем двигаться в сторону более современных процессов. Выбор 28 нм остается для нас оптимальным балансом стоимости, надёжности и результативности.

«Уже сейчас есть определённый спрос» 

Я так понимаю, что если “Алтай-3” идёт в производство в 2026 году, то вы явно проектируете “Алтай-4”. Вы не могли бы рассказать об этом?

Сейчас вся наша основная работа сосредоточена на том, чтобы подготовить текущий проект к запуску. Но мысли о том, куда дальше двигаться, и предварительные проработки дальнейшего развития, конечно, есть.

В первую очередь это будет касаться перехода на другой размер кристалла. В серийном запуске наш “Алтай-3” будет содержать не 36 ядер, как в опытном образце, а 256 ядер. Соответственно, есть вопросы масштабирования на кристалле. Они, конечно, не глобальные и не сложные — могут быть решены в течение полугода, но тем не менее их нужно прорабатывать. По этому пути мы сейчас движемся.

Насколько разработка “Алтай-4” зависит от коммерческого успеха “Алтай-3”? Не получится ли так, что если “Алтай-3” не выстрелит, то на нейроморфной разработке в России будет поставлен крест?

Застраховаться от всего невозможно. Но уже сейчас есть определённый спрос. Это внушает нам некоторый оптимизм. Чем больше мы общаемся с рынком, тем больше мы видим потребностей, которые мы могли бы закрыть нашей разработкой. Таким образом, вопрос коммерческого успеха — это по большому счёту вопрос умения реализовать те потенциалы, которые уже сейчас чётко обозначены.

Аналитики прогнозировали, что рынок нейроморфных процессоров достигнет 7–10 миллиардов долларов к 2025–2026 годам, но массового перехода не произошло. Даже Intel признаёт, что в 2025 году их чипы будут внедряться в дата-центрах, а не в потребительскую электронику. Через сколько лет, по вашим оценкам, нейроморфные процессоры станут мейнстримом? Когда мы в конце концов вместо Intel и AMD в домашний компьютер начнём ставить “Алтай-5”, 6, 7 и так далее. И что вы думаете о переходе к потребительской электронике с этими процессорами? Смогут ли нейроморфные процессоры вытеснить те кремниевые чипы, которые сейчас контролируют рынок?

В вашем вопросе содержится очень много разных аспектов. Один аспект — это противопоставление кремниевым технологиям. Мы разрабатываем наш нейроморфный процессор по традиционной кремниевой технологии, здесь противоречия нет. Мы разрабатываем таким образом, чтобы его можно было применять и в носимой электронике, бытовых устройствах. При этом оставляем задел для того, чтобы можно было использовать и в дата-центрах.

Что касается появления новых технологий, которые лучше подходят для нейроморфных процессоров — как только будут созданы хорошие технологии производства, лёгкие в эксплуатации, с устойчивыми характеристиками, будут созданы мемристоры и мемристивные технологии, это существенно изменит картину вычислителей в мире. Уже сейчас будущее нейроморфных процессоров сильно связано с успехом мемристивных технологий.

По оценкам специалистов, которые разбираются в области мемристоров, речь идёт о ближайших 7–8 годах для того, чтобы технологии, которые сейчас появляются в лабораториях, стали доступны на фабриках. И тогда можно ожидать действительно большой всплеск в этой области.

Но ещё раз повторюсь: уже сейчас существует ниша, где по текущим кремниевым технологиям можно создавать решения, аналогичные тому, как мы это делаем с “Алтай-3”. Их уже сейчас можно внедрять в решениях, которые требуют сверхнизкого энергопотребления и достаточно большой вычислительной мощности для реализации локальных интеллектуальных алгоритмов. Именно для этого мы сейчас и делаем “Алтай-3”.

Задумывались ли вы при разработке “Алтай” о помехозащищённости чипов и возможности их эксплуатации в условиях повышенной ионизации — например, в спутниках на орбите или в составе автономных планетоходов?

Космическое применение нейроморфных чипов — это одна из областей, на которую смотрим не только мы, но и вообще в мире все разработчики нейроморфного оборудования. Потребность возникает из-за ограниченного энергоресурса. Кроме того, в космосе большая проблема — как рассеивать тепло. Поэтому оборудование должно быть максимально энергоэффективным не только с точки зрения потребления, но и с точки зрения излучения тепла. Это проблема для космических аппаратов и вообще для космического применения.

Мы считаем, что наши технологии могут быть для этого использованы в будущем. Но для того чтобы перевести это в конкретную плоскость, надо всё-таки получить образцы, протестировать их.

У нас идет разработка более устойчивых решений. Между чипами есть высокопроизводительные интерфейсы взаимодействия, чтобы можно было каскадировать, увеличивать вычислительную мощность. Чипы обеспечены специальным интерфейсом, который позволяет бесшовно наращивать матрицу ядер. И уже на том уровне возникает вопрос, как обеспечить помехозащищённость, потому что там высокие скорости передачи. Поэтому мы, конечно, над этими вопросами задумываемся.

А космическая отрасль заинтересована в вашей разработке? Вы видите клиентов, которые ожидают первые поставки “Алтай-3” в конце следующего года?

В наших воронках продаж таких партнёров пока нет, поэтому сложно говорить об этом. Но в целом мы смотрим на наших зарубежных коллег — в каких областях они ведут разработки, какие статьи появляются, какие кейсы они рассматривают. Космическая тема там присутствует в большом объёме. Я думаю, что когда у нас будут охарактеризованы образцы, мы вполне можем обращаться к организациям, которые у нас занимаются космосом.

Скажите, а сколько будет стоить процессор, каким образом они будут продаваться, передаваться партнёрам? Кто сможет экспериментировать с ними? Вообще, как осуществляется отбор потенциальных покупателей, заинтересованных?

С одной стороны, несложный вопрос, но несколько преждевременный. Я пока думаю, насколько нужно глубоко в него погружаться. Давайте общими чертами скажу. Во-первых, компания “Мотив НТ” видится в будущем как вендор процессоров, которая поставляет чипы своим партнёрам, а партнёры в свою очередь создают устройства на их основе и через интеграторов, через каналы продаж реализуют их на рынке.

Что касается исследований и сообщества — мы тоже над этим думаем. Поэтому, как я уже говорил, мы общаемся с университетами, с образовательными структурами, чтобы продумать и предложить им решение в виде программных пакетов. В той же Kaspersky Neuromorphic Platform уже есть эмуляторы нашего железа, и не имея ещё чипов, можно уже разрабатывать алгоритмы.

Мы продумываем вопрос, как сделать так, чтобы на рынке появились комплекты и наборы с “Алтай-1”, “Алтай-3” для учебных и образовательных учреждений, чтобы можно было ставить с ними эксперименты.

Мы над этим работаем, но в целом, в будущем, я думаю, что мы не будем физически продавать чипы конечному потребителю, а будем реализовывать схему, в которой мы взаимодействуем с небольшой группой партнёров — производителей, вендоров оборудования. А мы для них будем выступать вендором чипов.

Кроме того что нужно выпустить процессор, нужно ещё дополнительное оборудование, которое будет его поддерживать — определённые драйверы, программное обеспечение. Кто будет заниматься или занимается разработкой этого сопутствующего оборудования?

Наша цель, как я уже обозначил, — становиться вендором чипов. Чтобы эти решения — драйверы и прочие сопутствующие вещи — делались руками наших партнёров. Но на раннем этапе, понятно, что мы должны как-то ускорить этот процесс. И сейчас базовый комплект инструментального ПО, драйверов и так далее мы разрабатываем самостоятельно, чтобы предложить его нашим партнёрам и дать им возможность дальше развивать эту тему и встраивать в свои решения.

«Мы будем давать как можно больше инструментов комьюнити, общественности» 

То есть на старте партнёры получат не просто нейроморфный процессор, а нейроморфный компьютер, по большому счёту?

На старте партнёры получат и нейроморфный процессор, и документацию на него, и какие-то типовые решения, которые мы отработали, плюс комплект программного обеспечения, который позволит продолжить разработку и создавать уже оборудование на его основе.

Требуется ли вам сейчас помощь open source сообщества, например? Имеет ли смысл сейчас активизировать open source сообщество, чтобы оно само начало генерировать идеи, поддержку, писать программное обеспечение заранее? Возможно, это позволит быстрее запустить процессор в коммерческом плане.

В этой части у нас уже какие-то шаги сделаны. Дело в том, что та платформа, которую я упоминал — Kaspersky Neuromorphic Platform — в том числе является open source проектом. Там не все её элементы доступны в исходном коде, но в целом фреймворк является open source проектом, доступным для скачивания с GitHub.

В дальнейшем — вы правы — мы тоже будем двигаться в сторону того, чтобы давать как можно больше инструментов комьюнити, общественности. Таким образом мы сможем сосредоточить компетенции у себя только в части развития самого процессора, а прикладные решения, инструментальные задачи всё-таки передавать сообществу, партнёрам.

Здесь тонкая грань, потому что для создания чётких, устойчивых партнёрских связей должен быть некий эксклюзив, особые отношения и условия. А для open source в основе лежит либерализация, доступность для всех. Эту тонкую грань нам ещё нужно определить — что отдать в open source для общего пользования, а что дать с какими-то особыми условиями для своих партнёров. Это ещё предстоит выяснить. 

Вы открыли платформу с эмулятором и конвертером для преобразования обычных нейросетей в импульсные, Intel для Loihi создала фреймворк Lava. Насколько критична проблема курицы и яйца, когда для массового внедрения нужны готовые алгоритмы, но разработчики не будут их создавать без доступного оборудования? Причём я вижу, что оборудование они по факту не получат, они получат документацию. И им придётся ещё какое-то время создавать это оборудование, чтобы начинать активно использовать процессор.

Во-первых, я полагаю, что эти процессы по созданию оборудования значительно короче, потому что они уже начинаются сейчас. Более того, помимо процессора мы ещё выпускаем демонстрационные образцы — платы, акселераторы, компактные объединённые платы, большие объединённые платы и так далее. То есть решение того, как на основе процессора сделать вычислительное устройство, мы тоже прорабатываем и тоже предоставим своим партнёрам, упростим старт этого процесса.

С точки зрения сообщества, которое будет применять технологию, проблема курицы и яйца решается тем, что мы снабжаем все наши инструментальные средства эмуляторами, которые позволяют, не имея железа, уже начинать разрабатывать.

Мы надеемся, что основным драйвером будут всё-таки эксплуатационные свойства. То есть люди будут смотреть на те эксплуатационные свойства, которые они получат, применяя эту технологию. В ситуации, когда им требуется сверхмалое энергопотребление, придётся осваивать какие-то новые инструменты для того, чтобы его получить, правильно? Или когда требуется очень низкая латентность, или когда требуется лёгкая масштабируемость. Так или иначе, всё равно придётся приложить какие-то усилия. В том числе в освоении новых инструментов. А с нашей стороны задача стоит так, чтобы этот инструментарий сделать наиболее близким к тому, с чем потребители привыкли работать.

Вы называете нейроморфный процесс революцией, но рынок десятилетиями живёт по закону Мура на CPU и GPU. Ваш чип условно в какое-то количество раз эффективнее в узкой задаче, но в 100 раз медленнее в 99% остальных. Получается, что это не революция, а очень дорогой нишевый акселератор. Когда он станет экономически выгоднее, чем просто поставить ещё один GPU, оплатить лишний киловатт? То есть когда эффективность нейропроцессора превысит возможности маневрирования — проще купить дополнительную энергию или всё-таки процессор поставить?

Давайте попробуем разобрать этот вопрос. Во-первых, я никогда не говорил, что это революция. Такую категорию мы всё-таки пока к своим технологиям не применяем.

Теперь что касается нейроморфных процессоров и энергопотребления. Растёт область применения алгоритмов искусственного интеллекта — это мы все видим, это мы наблюдаем. Если раньше от телефона требовалось, чтобы он просто звонил, потом чтобы он звонил и снимал, сейчас он должен активироваться по голосу. Завтра он должен будет решать твои задачи — просто ты подумал и что-то сказал, а уже начались какие-то процессы.

Таким образом, те устройства, которые нас окружают, всё больше и больше будут наделяться интеллектуальными функциями. И где-то, когда эта штука стоит в квартире возле розетки, плюс-минус 1 киловатт не важен? Хотя, может оказаться тоже важен — вам не понравится, если рядом будет стоять большая GPU и система тепловыделения..

А есть области, где это действительно проблема. Как сделать интеллектуальный протез? Например, ручной интеллектуальный протез  — какой элементной и компонентной базой его оснастить? GPU туда вы не поставите. Даже с низким энергопотреблением, потому что это низкое энергопотребление всё равно будет на порядок выше. Вы можете поставить, но этим невозможно будет пользоваться, потому что каждый грамм имеет значение. Человеку нужно, чтобы протез без перезарядки мог работать 12–24 часа нормально, и при этом чтобы не требовалось таскать с собой большой аккумулятор. Это же реальная проблема. И с помощью GPU вы её не решите.

И таких областей будет всё больше и больше. Раньше домофоны были — просто позвонили в звоночек. Сейчас домофоны оснащены камерами. Завтра будет — и уже сейчас есть — запрос на интеллектуальные камеры, чтобы они тут же распознавали, не отправляя трафик куда-то в дата-центр, правильно? Вот таких областей будет всё больше.

Поэтому я не говорю, что нейроморфный процессор или наша разработка — это какая-то революция. Это решение для ряда потребительских задач, где мы можем предложить хорошую альтернативу.

Нейроморфный процессор копирует архитектуру мозга, которая потребляет условные 20 Вт. Но мозг не детерминирован, он шумный, подвержен сбоям, иллюзиям, эмоциям. Готово ли человечество доверить критическую инфраструктуру, медицину, транспорт системе, которая по дизайну должна быть нестабильной и непредсказуемой, как биологический разум?

Мне кажется, что здесь вопрос, конечно, интересный, фундаментальный, но больше полемический и философский, потому что здесь перемешано множество разных понятий.

Нейроморфный процессор, как я уже говорил, часто используется для исполнения импульсных нейронных сетей, которые считаются более близкими к биологическим нейронным сетям. Это правда. Для ряда алгоритмов, в которых нейроморфные процессоры могли бы применяться, действительно очень важна стохастичность. Действительно есть такие алгоритмы — решение оптимизационных задач, зачастую обучение могут требовать какой-то стохастичности, процессы кодирования могут требовать какой-то стохастичности. Это правда.

Но это не значит, что на основе устройств, которые могут поддерживать стохастичность, нельзя реализовывать критическую инфраструктуру. Для критической инфраструктуры, я уверен, конечно требуется чёткая характеризация, глубокие методики испытаний для того, чтобы доказать и убедить потребителей в том, что устройство будет вести себя тем образом, которого от него ожидают.

Но опять же, для решения ряда задач требуется стохастичность. Мы даже знаем — сейчас все пользуются большими языковыми моделями, но там же тоже присутствует стохастичность. Вы её спросите один и тот же вопрос несколько раз, и она каждый раз ответит вам чуть-чуть по-другому. Это тоже стохастичность. Но значит ли это, что если процесс не детерминированный, мы не должны использовать их в производственных процессах? Нет, не значит.

Просто при использовании в производственных процессах мы должны более тщательно подходить к характеризации этого технического решения, к его возможности сертификации, проверки соответствующим методикам, и использовать их, наоборот, для того чтобы повышать производительность труда, улучшать эффективность, повышать автоматизацию.

СМИ регулярно пишут о прорывах в нейроморфных вычислениях. Но мы не видим их в наших телефонах, автомобилях — мы про телефоны говорили — или дата-центрах. Создаётся впечатление, что за 15 лет исследований вся эта индустрия и идея с нейроморфными процессорами создала идеальный двигатель, для которого не придумали колёс, коробки передач, дорог. Не кажется ли вам, что проблема не в нейроморфном чипе, а в полном отсутствии жизнеспособной экосистемы для него?

Мне не близки такие категоричные высказывания, потому что жизнь очень многообразна. Технологии, к сожалению, имеют свой цикл вызревания. Мы можем говорить, что есть какие-то высокотехнологичные барьеры — то, что я говорил про мемристоры. Технология тоже существует достаточно давно, но ещё не дошла до того, чтобы стать массовой. Это область исследований, вопрос времени, и в какой-то момент произойдёт качественный скачок. Здесь похожая история.

Что применительно к нашей разработке — мы не ставим перед собой целью решить какую-то глобальную проблему. Наша задача, наши цели больше лежат в коммерческой плоскости. Мы создаём потребительское устройство, наделённое определёнными свойствами, и видим область его применения, куда можно применить эти качества. С этой точки зрения мы считаем, что для нас рынок есть. И он растущий.

То же самое можно говорить про квантовые вычисления. Квантовыми вычислителями занимаются сколько? Лет 15-20 лет или больше? Но вы понимаете, что как только эта технология станет более-менее доступной по эксплуатационным характеристикам, она очевидно произведёт потребительскую революцию.

То же касается автономного транспорта — сколько технологий вызревают, и уже есть образцы, которые могут вести себя достаточно автономно. Но есть юридические  и технологические проблемы. Как только они будут решены, то мы сразу увидим изменения на дорогах. То же самое можно сказать и про технологии нейроморфных вычислений. Они зреют.

Архитектура нейроморфных процессоров оптимизирована для импульсных нейронных сетей. Однако современный бум ИИ построен на трансформерах и обратном распространении ошибки, которые на вашем оборудовании неэффективны. Не получается ли, что вы предлагаете индустрии перейти с «дизельных» GPU на «паровой двигатель» нейроморфных чипов лишь на основании их биоподобия? Не пытаетесь ли вы решать проблемы, которых у рынка нет, навязывая свои правила?

Эти проблемы не только существуют, но и становятся всё масштабнее. Возьмём трансформеры. Одно из их ключевых узких мест — квадратичный рост вычислительной сложности с увеличением длины контекста. Сейчас множество лабораторий по всему миру как раз ищут «следующее большое» решение, потому что трансформер — это не конечная точка эволюции, а текущий этап. Активно ведутся работы по линеаризации этой сложности.

Более того, уже появляются исследования по созданию импульсных трансформеров — именно с целью радикального снижения энергопотребления. И в этом суть: главным ограничивающим фактором для развития больших языковых моделей и ИИ-сервисов сегодня является энергия. Поэтому поиск менее энергозатратных архитектур — это общемировой тренд, а не наш частный курс. Мы не противоречим рынку, мы движемся по одному из перспективных альтернативных путей, конечный пункт которого пока неизвестен.

Теперь касательно обратного распространения (backpropagation). Этот алгоритм, лежащий в основе обучения современных сетей, был предложен более 40 лет назад, и лишь сейчас мы смогли масштабировать его. Но у него есть фундаментальные недостатки, связанные с глобальной оптимизацией всей модели. Это крайне неэффективно. В нейроморфных вычислениях значительные усилия направлены на создание локальных алгоритмов обучения, аналогичных тем, что, как мы полагаем, работают в мозге. Нельзя гарантировать прорыв, но исследования активно ведутся.

Отчасти именно эта потенциальная возможность — что прогресс в локальном обучении создаст естественную синергию с нейроморфным «железом», — и является одной из причин, почему мы развиваем это направление. Речь идёт не об отказе от существующих парадигм, а о параллельном поиске решений для нарастающих вычислительных и энергетических вызовов.

«Алтай» — принципиально иной продукт»  

Существует мнение, что настоящий прорыв в области искусственного интеллекта произойдёт не через имитацию работы мозга, а благодаря открытию новых, неизвестных в природе математических принципов. Не считаете ли вы, что нейроморфная парадигма — это тупиковый путь, подобный попыткам создать махолёт, механически копирующий взмах крыльев птицы, вместо того чтобы опереться на фундаментальные законы аэродинамики для постройки самолёта?

Здесь важно внести ясность. В наших разработках мы не ставим целью достичь максимального «природоподобия». Безусловно, мы ориентируемся на некоторые биологически правдоподобные концепции — например, на то, что импульсные нейронные сети ближе к принципам работы мозга, чем классические искусственные нейронные сети. Однако сами термины «нейронная сеть» или «искусственный интеллект» во многом стали маркетинговыми, а не строго научными определениями.

Наша задача — не создание универсального искусственного интеллекта. Мы сосредоточены на поиске практического применения доступных сегодня технологий. Ключевой принцип, который мы заимствуем из нейроморфных подходов, — это объединение вычислительных элементов и памяти в единую архитектуру. У этого принципа действительно есть биологическая аналогия: в мозге память распределена и тесно интегрирована с обработкой информации, а не выделена в отдельный модуль.

Однако наше основное прагматическое соображение — физическое. Чем ближе память расположена к вычислительным ядрам, тем ниже энергозатраты на передачу данных. Это фундаментальное преимущество, которое сохранится даже при переходе на те же технологические нормы, что используют лидеры рынка, такие как NVIDIA или Intel. Наша работа заключается не в изобретении новых процессов производства, а в создании эффективных архитектурных решений в рамках существующей технологической базы. Мы используем проверенные подходы, чтобы решать конкретную проблему — снижение энергопотребления вычислительных систем за счёт их структурной оптимизации.

Дорожная карта таких лидеров, как TSMC, нейроморфные технологии, кажется, не включает. Какие основные проблемы, на ваш взгляд, сегодня сдерживают этот сегмент? Почему крупнейшие чипмейкеры не проявляют к нему активного интереса, хотя потенциальный рынок может исчисляться миллиардами долларов? Если технология действительно прорывная, почему за неё не идет масштабное финансирование?

Я бы поспорил с утверждением об отсутствии интереса. Как я упоминал, практически у всех крупных IT-гигантов существуют подразделения, работающие над нейроморфной тематикой. Крупные игроки диверсифицируют свои портфели, инвестируя в различные перспективные направления, поскольку невозможно точно предсказать, какая из технологий станет доминирующей. То, что нейроморфные разработки входят в этот портфель, — факт, подтверждаемый растущим числом публикаций и косвенной информацией.

Многие подобные проекты не афишируются. В мире коммерческих технологий, особенно на ранних стадиях, зачастую ценятся не публичность, а концентрация ресурсов и сохранение конкурентных преимуществ. Поэтому отсутствие громких анонсов не означает отсутствия работы.

Архитектура «Алтая» базируется на зарубежных лицензионных процессорных ядрах? Не превращает ли это идею технологического суверенитета в фикцию, когда вместо готового иностранного чипа используется иностранное ядро в собственной оболочке? Можно ли считать «Алтай» российским процессором в смысле интеллектуальной собственности?

Отличный и важный вопрос. Наша компания, “Мотив НТ”, отличается от традиционных чипмейкеров. Современные производители процессоров часто действуют как интеграторы, собирая кристаллы из готовых лицензионных блоков (IP-блоков), разработанных сторонними специалистами.

«Алтай» — принципиально иной продукт. Мы не используем внешние лицензируемые IP-блоки. Вся схемотехника и архитектура разработаны нами самостоятельно, с нуля. С этой точки зрения проект, безусловно, является российским в части интеллектуальной собственности.

К сожалению, в России на данный момент нет передовых производственных мощностей, отвечающих нашим требованиям, поэтому мы вынуждены использовать зарубежные фабрики. Но как дизайн, разработка и IP — это полностью наша собственная работа.

Если бы у вас были неограниченные ресурсы и полная свобода действий, вы бы продолжили совершенствовать нейроморфную концепцию или бросили бы силы на поиск принципиально новой, возможно, небиологической вычислительной парадигмы? Или остались бы верны «Алтаю»?

При неограниченных ресурсах мы бы не отказывались от направления, а, напротив, значительно расширили спектр исследований в области нейроморфных технологий.

А в каких именно направлениях вы хотели бы расширяться? И, если не секрет, сколько примерно нужно инвестиций, чтобы это произошло?

Определённые тренды уже формируются, и вклад в них, по сути, уже происходит через государственное финансирование смежных научных областей в России — мемристивных технологий, математики нейронных сетей и других.

Конкретно мы стали бы больше инвестировать в прикладные задачи для более широкого рынка. Например, в создание решений для задач оптимизации или компактных устройств для автономной навигации. То есть в расширение сфер практического применения наших технологий и платформы «Алтай».