Легальная поставка в Россию IT-оборудования и микроэлектроники, при создании которых использовались американские технологии, стала невозможной. Даже если оборудование произведено на территории других стран.
Почему это важно учитывать?
Рынок аппаратной поддержки систем искусственного интеллекта находится в начале развития, но уже сейчас разделился на явных лидеров и тех, кто пока экспериментирует и пробует предлагать свои решения. Несомненное лидерство в текущей ситуации за западными компаниями, среди которых самый известный игрок – NVIDIA.
Как получилось, что у компании, производящей видеокарты с ускорением отрисовки трехмерной графики «из ничего» вдруг появились мощные решения для аппаратной поддержки ИИ?
Дело в том, что алгоритмы синтеза графики и алгоритмы работы ИИ очень схожи – основой являются математические алгоритмы выделения и акцентирования «нужных» и приглушения и фильтрации «не нужных» составляющих обрабатываемого объекта. Для реализаций этих алгоритмов нужно производить много арифметических действий, основное из которых,– перемножение фрагментов исходного объекта на весовые коэффициенты преобразования. Вот примерно этим и занимаются вычислительные блоки современных видеокарт.
Ранее с целью увеличения продаж NVIDIA начала популяризацию идеи – «вычислительные возможности изделий – в массы». Суть заключалась в том, чтобы предоставить разработчикам ПО документированный интерфейс к вычислительным блокам видеокарт, чтобы использовать их для обработки массивов данных, в том числе потоковой, снабдив это все готовыми библиотеками и примерами и назвав «CUDA Architecture». NVIDIA была не одна в таком стремлении, однако другие игроки на рынке графических ускорителей не придали этому большого значения и, хотя выпустили подобные API для своей продукции, не стали вкладываться в развитие.
И когда на горизонте замаячили нейросети звезды для NVIDIA сошлись.
Отметим, что мало кто с уверенностью может сказать, что разобрался в работе ИИ. ИИ не является разумом в человеческом понимании, это очень сложный адаптивный фильтр. Подавая на вход фильтра информацию и имея алгоритм ее обработки, можно выделить и скомбинировать эту информацию, либо на основе входной информации сгенерировать выводы о свойствах объекта. Другими словами, ИИ не может придумать какую-то идею. Он может лишь скомбинировать или вычленить какие-то свойства объекта из имеющихся данных.
Этим пользуются маркетологи компаний, производящих решения для аппаратного ускорения вычислений. Например, связка слов «тензорные вычисления», «глубокое машинное обучение», которые представляют собой аппаратные блоки перемножения матриц чисел, гарантированно придадут вес изделиям в глазах потенциальных покупателей.
С ростом сложности моделей, описывающих объекты, с которыми работает ИИ, а также с ростом количества обрабатываемых данных растет нагрузка на вычислительные блоки применяемой аппаратуры. Так как пока аппаратная поддержка ИИ массово применяется лишь в виде графических или тензорных ускорителей, возникает необходимость объединить мощности нескольких устройств для получения большей вычислительной мощности в одном логическом устройстве. Так стали появляться специализированные решения – серверы с отсеками для нескольких видеокарт, объединенных для параллельной работы в рамках одной вычислительной системы. И конечно, одна из первых была NVIDIA со своими решениями.
Более того, видя эту тенденцию, NVIDIA обеспечила своим адаптерам специальную скоростную шину NVlink для быстрого обмена данными, минуя системную шину PCIe. Скорость обмена по такой шине составляет 50 Гбит/с на один канал, а общая по 18 каналам достигает 900 Гбит/с.
Сейчас у многих, в том числе российских производителей серверов, есть решения, подобные NVIDIA DGX. У HP, Lenovo, Dell, Supermicro, Аквариус, Ядро, Depo. Российских компаний Forsite производит серверы с водяным охлаждением для снижения уровня шума, повышения тепловой надежности при использовании игровых графических карт в высоконагруженных применениях, что дает существенную экономию.
Кроме NVIDIA есть и другие игроки рынка для ускорения вычислений. Например, проявила себя AMD, выпустив продукт Instinct, подтянулся Google с процессорами TPU v4 и TPU v5. Intel тоже претендует на кусок пирога, выпустила GPU Max 1550. Конкурируют за рынок ИИ и три китайских компании: Biren с BR100, Moore Threads с чипом MTT S80 и Cambricon с MLU290-M5.
Россия сегодня в хвосте гонки, с разработками НТЦ Модуль (интегральная схема 1879ВМ8Я), но мы верим в коллег.
Что будет дальше?
Любопытная тенденция прослеживается в решениях компании AMD. Её Instinct по сути является готовой вычислительной системой, включающей помимо блоков ускорения вычислений и центральный процессор общего применения. Intel так же освоила производство гетерогенных многоядерных процессоров, содержащих на одной подложке и выполненные на разных кристаллах вычислительные ядра разной производительности. Что это если не подготовка к захвату доли рынка ИИ?
Вполне вероятно, в дальнейшем ЦП будет комбинироваться с ускорителями ИИ и тенденция этого будет нарастать. Опять будет ренессанс ПК, но умных и дорогих. Серверы будут иметь штатную возможность установки многих (более 2) плат для расчетов и нейросетей, многие производители будут интегрировать ускорители в системные платы.
Каким будет мир после ИИ сказать сложно, возможно найдутся алгоритмы для реализации настоящего искусственного разума и будет еще один виток развития технологий.
Что предлагает «Арсенал+» в реализации проектов развертывания инфраструктуры для систем ИИ:
Поставка аппаратного обеспечения широкого круга российских и иностранных вендоров, в том числе из перечня, придерживающихся санкционных ограничений в отношении РФ. Серверы, рабочие станции Depo, Yadro, Аквариус, Forsite, NVIDIA, Dell, HP, Lenovo, Supermicro, Huawei. Комплектующие, аппаратные ускорители и вычислители ИИ, в том числе специализированные решения NVIDIA.
Поставка лицензий на использование технологий NVIDIA, а также специализированного ПО.
Возможна адаптация решений под российский рынок?
Заказчики все чаще сталкиваются с прекращением поддержки программных продуктов. Так, компания NVIDIA прекратила поставки в Россию, как специализированных видеокарт, так и программных продуктов, на которых строятся данные решения. Это приводит к необходимости перевода данных решений на свободно распространяемые платформы.
Распространенное требование заказчиков – закупка российского аппаратного обеспечения, но по многих позициям на рынке нет адекватного эквивалента западным изделиям. Мы готовы помочь в решении ваших бизнес задач.
