186

Ростех начал серийное производство серверов «Эльбрус-804»

  •  © d.topic.lt

Концерн «Автоматика», входящий в Госкорпорацию Ростех, начал серийный выпуск отечественных высокопроизводительных серверов «Эльбрус-804». Устройства предназначены для построения вычислительных кластеров, работы с приложениями и базами данных. Потребителями новой техники станут госведомства и стратегические отрасли промышленности, где особенно актуальны вопросы защиты информации.

Новейший сервер с пиковой вычислительной мощностью 920 Гигафлопс создан российскими разработчиками и серийно производится в России Институтом электронных управляющих машин (ИНЭУМ) им. И.С. Брука. В его основе — четыре 8-ядерных процессора «Эльбрус-8С» российской разработки и отечественная сертифицированная операционная система «Эльбрус», что гарантирует отсутствие скрытых «закладок» для кражи данных и несанкционированного вмешательства в работу оборудования.

Отличительной особенностью устройства является встроенная в процессоры «Эльбрус» технология безопасных вычислений, не имеющая аналогов. Она исключает некорректные обращения программ к данным в памяти, что может приводить к их повреждению и открывать возможности для хакерских атак в системах других производителей.

читать полностью


  • 0
    Allmat
    16.10.1822:05:55

    Может кто в курсе, можно ли на этом сервере обучать нейросети, со скоростью близкой к технологиям nVidia или Intel? Потому что из статьи, да и прочих источников вообще это не понятно или без видеокарт nVidia, в этом вопросе, всё-таки не обойтись? И вообще, как наши Эльбрусы (процессоры) с искусственным интеллектом «дружат»?

    Отредактировано: Allmat~22:07 16.10.18
    • 10
      Заур Ашурбеков
      16.10.1822:24:57

      Нейросети это обычная математика, поэтому любой процессор с ними «дружит». Другой вопрос, что архитектура видеокарты (чем занимается nVidia) хорошо походит для распараллеливания математических задач (теоретически, должно быть на порядки лучше, чем на серверных процессорах. Практически — не знаю, не спец), поэтому для обучения нейросетей обычно используют видеокарты, но это никак не мешает использовать и обычные процессоры.

      Но зачем это вообще надо, вот в чём вопрос. Львиная доля софта для нейронок под nvidia заточена

      • 0
        Allmat
        17.10.1800:16:42

        обычно используют видеокарты, но это никак не мешает использовать и обычные процессоры

        Да, но разница по скорости обучения раз в 10, даже с одной и не очень мощной видеокартой например уже не топовой GTX TITAN X и самым топовым процессором Intel, потому как у этой видеокарты 3840 ядер CUDA, что для нейросетей является предпочтительнее. Я же, когда задавал вопрос, надеялся, что у архитектуры Эльбруса, может быть какое-то преимущество в математических расчётах…

        • 6
          Нет аватара
          17.10.1802:01:43

          Преимущество есть — каждое ядро Эльбруса может выполнять до 25 команд за такт. Если процессор 8-ми ядерный, то получаем до 200 команд за такт.

          • 2
            shigorin
            17.10.1823:36:07

            Это в пике, чтоб на плотную набивку команд выйти -- нужен хорошо скомпилированный хороший сишный код.

        • -1
          Zveruga
          17.10.1808:28:43

          Для нейросетей лучше всего подходят FPGA чипы.

          • 3
            A S
            17.10.1811:20:46

            Это утверждение не корректно.

            FPGA чипы имеют достаточно низкую степень интеграции в силу того, что их конфигурационная матрица съедает очень много полезного.

            Любой специализированный ASIC будет быстрее, плотнее и дешевле чем FPGA.

            Грубо говоря — КПД у FPGA достаточно низкий просто из-за того, что она такая вот.

            Отредактировано: Антон Смоленский~11:49 17.10.18
            • -1
              Zveruga
              17.10.1815:49:31

              Но ASIC обладают жёсткой схемой, то есть на основе их можно простроить конкретные виды нейросетей с конкретными возможностями. А FPGA позволяет создавать более гибкие структуры, которые могут менять свою собственную логику в процессе работы.

              • 2
                A S
                17.10.1820:26:09

                Ну это же не черная магия какая-то чтоб плодить чипы под каждую конкретную реализацию.

                Все эти супер-пупер тензорные GPU/TPU не что иное как простецкий процессор с ограниченным набором инструкций и туча матричных перемножителей вокруг. И соревнуются они в том кто больше перемножителей поставит, больше памяти внутрь чипа напихает и сделает интерконнект быстрее.

                Такая уж прям специализация в этом не требуется.

                Почитайте Вассермана — теория нейросетей настолько же банальна насколько кажется сложной.

                К нам тут в организацию с год назад Павел Скрибцов (Pavlin) лекцию приходил читать. Он не особо напрягаясь в экселовской табличке на формулах замутил распознавание символов. Мы там квадратики черненьким закрашивали, а эксельчик букву угадывал после обучения.

                Ну точнее там был упрощенный вариант — он выбирал между двух букв — а и б. Но тем не менее.

                А Вы говорите…

                Отредактировано: Антон Смоленский~20:30 17.10.18
                • 0
                  Zveruga
                  18.10.1804:18:25

                  Мозг пластичный. Его нейронные связи постоянно появляются и исчезают. Это говорит о перестройке человеческой нейронной сети. FPGA так может, а ASIC нет.

                  Отредактировано: Zveruga~04:18 18.10.18
                  • 0
                    A S
                    18.10.1809:44:39

                    Я где-то читал, что нейронные связи в мозгу после рождения могут только пропадать.

                    Таким образом происходит конфигурация человека — путем удаления лишних связей.

                    Реконфигрунуть его в зад — уже не получится.

                    Хотя я все деньги на это не поставлю, а гуглить лень.

                    Отредактировано: Антон Смоленский~09:45 18.10.18
                    • 2
                      Zveruga
                      18.10.1811:29:19

                      Это устаревшая информация. Новые исследования говорят о том, что новые нейроны и их связи создаются не только под действием времени, но и от мыслительных процессов.

                      Отредактировано: Zveruga~11:30 18.10.18
                      • 1
                        Нет аватара
                        18.10.1823:56:11

                        более того, известны чисто медицинские факты, когда при значительных повреждениях мозга (рассечения, осколки и т. п. где существовавшие связи были повреждены чисто механически) утраченные было навыки (речь, письмо, распознавание) восстанавливались в определенном объеме с течением времени. последние исследования показывают что человек есть скотинка чрезвычайно адаптивная, за счет чего и выиграл (на текущий момент) эволюционную борьбу за выживание.

    • 7
      Нет аватара
      16.10.1823:12:33

      для тренировки сетей, по крайней мере на текущий момент, применение GPU в среднем предпочтительнее чем универсальных процессоров. Стоит учитывать однако, что в идеале, тренировка сети делается один раз и в одном месте, а вот inference/scoring, ну то есть, применение модели над данными может происходить часто и массово. Например, системы наблюдения за автомобильным движением. Это могут быть сотни тысяч устройств по стране, работающие 24×7, т. е. непрерывно. Тут уже важно и энергопотребление и цена и габариты системы в целом. Но и здесь, все идет к тому чтобы применять специализированные процессоры, т.к. специализированный процессор, как правило, всегда будет более эффективен на своей специальной задаче чем универсальный. Судя по новостям, работают в этом направлении и у нас, недавно здесь проходила новость о разработке отечественного нейропроцессора.

      • 3
        Allmat
        17.10.1800:02:33

        Судя по новостям, работают в этом направлении и у нас, недавно здесь проходила новость о разработке отечественного нейропроцессора

        Спасибо, а то я эту новость не видел! До этого надеялся на то, что Эльбрус или из-за своей архитектуры или из-за математического сопроцессора (разработанного в Сарове) имеет преимущество, даже над GPU. Для наших военных, ведь как-то, где-то, на чём-то разрабатывают нейросети   

        • 2
          Нет аватара
          17.10.1822:35:26

          Слышал/читал где-то что у эльбруса есть варианты с DSP сопроцессором, это актуально, например, в обработке сигналов с РЛС.

          Преимущество над GPU имеют и обычные универсальные процессоры. Или другими словами, GPU имеют преимущество на ряде задач над универсальными процессорами, но в остальных задачах — проигрывают.

          • 0
            shigorin
            17.10.1823:38:06

            DSP-шки «не пошли», насколько слышал. В смысле не пользовался ими никто.

            PS: в смысле те два DSP-ядра в комплекте Эльбрус-2С+.

            Отредактировано: shigorin~01:11 18.10.18
            • 2
              Нет аватара
              19.10.1800:09:40

              ну может и так. значит нашлось что-то более подходящее. помню читал где-то что-то и в голове осталась связь эльбрус — РЛС. впрочем сейчас чего только не прочитаешь.

              • 2
                shigorin
                19.10.1800:29:43

                эльбрус — РЛС

                Так это ж евойная вотчина, можскать!

    • 1
      Zveruga
      17.10.1815:47:34

      Если вас интересуют нейросети, то обратите внимание на вот это.

      Микропроцессор IVA

      Специализированные процессоры IVA — это разработка IVA Technologies, которая базируется на результатах собственных исследований нейропроцессоров. Решение IVA обладает следующими ключевыми преимуществами:

      гибконастраиваемое IP-ядро ускорителя тензорных вычислений;

      поддержка Convolutional, FC, LSTM сетей, 3D-Convolution;

      фреймворк для оптимизации сетей.

      В сравнении с существующими конкурентными решениями процессоры IVA Technologies демонстрируют значительно более высокую производительность (GFLOPS) при минимально потребляемой мощности:

      10 000 вычислительных элементов;

      20 TOPS;

      типы данных: integer и reduced float;

      оптимизация вычислений для разреженных матриц (Fine grain Sparsity);

      мощность: 100 W.

      Микропроцессоры IVA будут представлены в двух вариантах исполнения: FPGAs и ASICs. Также в разработке находится возможность интеграции IP-ядра в качестве сопроцессора на SoC для мобильных устройств.

      План развития продукта:

      Q3 18 — демо FPGA для сверточных сетей (ResNet, GoogleNet, Mobile net);

      Q4 18 — поддержка 3D-Convolution;

      Q4 18 — демо FPGA для рекурентных сетей (Deep Speech, Natural Language Translation);

      2019 — тестовый образец микросхемы IVA.

      • 1
        Нет аватара
        19.10.1800:17:04

        о, а вот и план проявился, когда новость появилась здесь, я у них этого еще не видел. план вполне себе злободневный, в тренде. получится хоть часть уже должно быть неплохо. хотя потребляемая мощность все еще наводит на размышления в контексте фразы о возможности интеграции ядра в качестве сопроцессора для мобильных устройств. Я прямо представил себе такое мобильное устройство, обслуживаемое расчетом из двух бойцов, первый номер наводчик, второй номер носит аккумулятор. ну да ничего, москва не сразу строилась.

Написать комментарий
Отмена
Для комментирования вам необходимо зарегистрироваться и войти на сайт,