События, мнения, публикации сообщества

Благодаря AI перед нами открываются новые возможности - мы можем обрабатывать данные как можно ближе к источникам их возникновения

31 мая в рамках Международного промышленного форума «Интеллект машин и механизмов» пройдет Специализированная сессия «Искусственный интеллект». Спикером секции выступит Шнырёв Роман Вячеславович, руководитель направления Лаборатории новых технологических решений Сбера. В преддверии форума пресс-служба АКРП публикует интервью со спикером.

Тема сессии с Вашим участием «Искусственный интеллект». Обозначьте основные актуальные проблемы по этой тематике с точки зрения создания отечественных ПАК.

Тема «AI-Driven архитектура – новые возможности».

ИИ меняет наш бизнес беспрецедентными темпами, от восприятия AI как технологии мы перешли к бизнес-фокусу и бизнес-модели на основании ИИ. Колоссальный рост данных, развитие технологий AI и использование его во всех продуктах являются драйверами для расширения границ вычислительного периметра и перехода к новой парадигме AI-driven. Перед нами открываются новые возможности - теперь мы можем обрабатывать данные как можно ближе к источникам их возникновения, что позволяет существенно снизить задержки выводя наши приложения на новый уровень и принимать решения в режиме реального времени. Следует понимать, что изменение подхода влечёт за собой также изменение со стороны инфраструктуры, и в зависимости от AI нагрузки мы выбираем под нее правильное инфраструктурное решение (ПАК)

Очень важно понимать следующие моменты для построения правильных ПАК и их обвязки:
·        Тренды развития технологий ИИ;
·         Какие технологические стеки (аппаратная часть, программная часть и frameworks) используются в мире для задач ИИ;
·         Лучшие практики международных лидеров (гиперскейлеров) таких как AWS, Google, NVIDIA, Facebook;
·        Перспективные направления технологий AI и их объемы рынка на базе материалов ведущих аналитических агентств таких как Gartner, Forrester и т.д.
·        Архитектуру построения решений на базе ПАК с точки зрения enterprise, retail и других направлений бизнеса, где данные ПАК имеют потенциал широкого промышленного применения;
·        Структуру спроса внутри страны на аппаратное обеспечение в разрезе направлений AI таких как компьютерное зрение (Computer vision), синтез и распознавание речи (automatic speech recognition, speech to text, text to speech), рекомендательные системы и т.д., а также его востребованность в разрезе категорий промышленности (например, в медицине очень востребовано компьютерное зрение для распознавания медицинских снимков компьютерной томографии, проверка диагноза с помощью ИИ)
Отсутствие понимания данных моментов существенно сужает кругозор и как следствие применимость ПАК.

Следует отметить, что повышение спроса на электронные устройства в период глобальной пандемии COVID-19 и еще ряд факторов стали причиной дефицита чипов (интегральных схем) на мировом рынке. Не секрет, что многие ведущие компании, производящие ПАК-и как на Российском так и на международном рынке, сами не занимаются производством чипов, а только делают их дизайн. Производством же чипов занимаются мировые фабрики (foundries) такие как TSMС, Samsung, Global Foundries и т.д. Нехватка чипов и загруженность мировых фабрик привели к смещению сроков на готовую продукцию, что в свою очередь является серьезной проблемой как для компаний, пользующихся их услугами, так и для конечным потребителей.

С одной стороны, использование глобальных фабрик позволяет компаниям получать доступ к передовым технологиям для выпекания своих чипов по современным тех процессам, что избавляет нас от риска быстрого устаревания нашего продукта и производственного конвейера, с другой стороны добавляет риски на смещение сроков на изготовление продукции. Хорошим примером получения выгоды от использования мировых фабрик является компания AMD. В 2010-х годах компания сильно отстала от своих конкурентов на рынке серверных решений пока пыталась развивать свои собственные фабрики для выпуска микроэлектроники. После перевода производства на фабрику TSMC компания выпустила новое поколение CPU и стала одним из лидеров, в том числе в облачном сегменте.

Отдельным пунктом следует отметить конкуренцию с компанией NVIDIA, она является лидером на рынке ИИ, большинство решений сейчас пишутся под ее технологический стек. В 2019-2020 г. NVIDIA поглотила лидера рынка сетевых low latency решений компанию Mellanox, затем в 2020 г. NVIDIA объявила о своих планах покупки ARM тем самым став компанией трех чипов: GPU + CPU + Network. Данные стратегические шаги позволили компании исключить решения сторонних производителей из своего технологического стека, максимально сфокусироваться на тюнинге производительности внутри своего комплексного решения и стать лидером мирового рынка в построение модульных систем (point of delivery). Большинство суперкомпьютеров в мире направленных на решение задач с помощью AI в настоящий момент строятся на таких модульных системах как в централизованных ЦОД-ах, так и на Edge. Стоит так же отметить что это не первая компания, выпускающая такие системы, ранее это уже сделано Facebook, AWS, Google. Однако в отличие от них NVIDIA продает свои решения на открытом рынке, в то время как они продают свои решения как вычислительные ресурсы в составе своих облачных сервисов.

Какие направления для разработки в данной тематике Вы считаете наиболее перспективными?

Построение правильной инфраструктуры невозможно без нахождения всех участников, вовлеченных в процесс, в одном информационном поле и понимания архитектуры решений, которые строятся на базе ПАК-ов.

Выделю так же следующие перспективные направления (меры) по разработке отечественных ПАК-ов для AI:
1.     Создание консорциума из лидирующих компаний, который будет заниматься развитием аппаратной платформы в России, конкурировать с лидерами в одиночку бессмысленно. Пример Microsoft, Facebook, Amazon развивают ONNX. NVIDIA приобретает компании для выпуска модульных систем.
2.     Вовлечение научного потенциала России (НИИ, РАН) в создание программно-аппаратного комплекса point of delivery (модульной системы) по аналогии с NVIDIA и Google.
3.     Задуматься о покупке перспективных стартапов в области чипов для AI (например, компания Intel купила стартапы Nervana и Habana).
4.     Участие в opensource стеках для AI, что позволит обеспечить их жизнеспособность на международном уровне.
5.     Вовлечение ведущих облачных провайдеров, обладающих высоким потенциалом быстрой коммерческой адаптации решений на рынке, как в составе своих облачных сервисов, так и в тиражировании модульных on-premise систем на площадках заказчиков.
6.     Мотивация ключевых ресурсов – участвующих в процессе разработки ПАК-ов и их обвязки.
7.     Фокусироваться не только на Российских потребителей, но и на международных.

Ваша компания обладает готовыми решениями для применения в предлагаемой тематике. Расскажите о них чуть подробнее?

Говоря о сегменте серверных решений для AI - Сбер является потребителем, но мы так же рассматриваем вопрос о построение своих решений. В сегменте умных устройств мы уже выпустили на рынок свои продукты, собранные на международных фабриках.

Ваши ожидания по результатам сессии с Вашим участием?

Сформировать единое информационное пространство, «координатную сетку» из основных понятий AI-Driven подхода, иметь возможность использовать стабильную терминологию, чётко и полно описывающую предметную область для дальнейшей коллоборации.