Железо

Новая статья: R&D-центр Intel в Нижнем Новгороде: от беспилотных авто до 5G

Не то чтобы был какой-то особый повод, нет. На прошлой неделе компания Intel пригласила прессу в свой нижегородский центр разработок и исследований (R&D) — одно из крупных и важных подразделений компании, которое занимается в первую очередь разработкой ПО. Если для вас почему-то новость, что важное подразделения Intel есть в РФ — в Нижнем Новгороде почти 700 человек, и это в основном разработчики, а в Москве более 150 сотрудников (маркетинг и развитие бизнеса) — то вкратце напомним историю. Просто центр последнее время быстро расширяется, на носу 20-летний юбилей, работа кипит, и скоро-скоро появятся новые продукты. В 1991 году Intel открыла первое представительство в Москве с целью охвата нового для себя рынка.

Большим плюсом для компании и тогда, и сейчас была относительно недорогая, но в то же время очень качественная рабочая сила. А уже через пару лет местные разработчики стали получать заказы на разработку софта для корпорации. Сиди да работай. Собственно процесс был организован очень просто — контрактные сотрудники получали от заокеанских коллег полные спецификации того, что и как нужно было сделать, в какие сроки. Такой подход, до сих пор активно применяемый в аутсорсе, нередко приводит к значительным накладным расходам. Правда, на практике всё оказалось не так уж радужно. И любой вопрос выливается в затянутую переписку. Даже просто коммуникация затруднена из-за разницы в 11 часовых поясов — работать приходится почти в противофазе.

В конце концов, в 2000 году появилось собственное подразделение Intel в Нижнем Новгороде. Кроме того, со временем местные специалисты всё чаще стали интересоваться, а для кого и для чего предназначены создаваемые им библиотеки и программы: не стоит ли добавить одни функции и убрать другие, где ещё можно использовать код, как сделать работу удобнее? Руководство R&D центра особо подчёркивает операционную автономность. Бывшие контракторы стали полноценными сотрудниками корпорации, получив и все бонусы трудоустройства, и в то же время все обязанности и требования.   Все вопросы — и бытовые, и рабочие — решаются на месте, без обращений в головной офис, что сильно упрощает и ускоряет работу в целом, а заодно экономит время и деньги.

Марина Алексеева, вице-президент и генеральный директор Intel R&D в России

Марина Алексеева (вице-президент, генеральный директор Intel R&D в РФ) когда-то была контрактным разработчиком Intel

Сейчас всё это вылилось в программы стажировки и интернатуры, работу с кафедрами и преподавателями, летнюю школу Intel и онлайн-курсы, тренинги и так далее. Среди других ключевых дат отмечается 1997 год — год начала сотрудничества с российскими университетами, которое связано и с подготовкой кадров для Intel, и с НИОКР, и с взаимодействием с научными заведениями вообще. Сейчас нижегородский центр полностью ответственен за ряд глобальных продуктов. В 2016 году российский центр поглотил разработчика систем компьютерного зрения itseez и создателей новой процессорной архитектуры VISC — компанию Soft Machines. Его надо упаковать, интегрировать с другими продуктами, а также поддерживать и обновлять. И речь именно о готовых продуктах, потому что мало написать и протестировать код.

System Studio для встраиваемых систем, Parallel Studio XE для параллельного программирования и Media Server Studio создаются именно в Нижнем Новгороде, но это лишь малая часть ПО, SDK и библиотек. О части продуктов мы рассказывали ещё в 2015 году. Всё это ключевые направления экспертизы R&D-центра: ИИ, компьютерное зрение, «большие» данные. После поглощения itseez уже в составе Intel появился продукт OpenVINO. Intel старается создавать не только и не столько «железо», сколько платформу для решения задач, связанных с обработкой данных. Впрочем, данные инициативы укладываются и в общий вектор развития компании. Что, впрочем, неудивительно.

Примеры ускорения задач только за счёт использования оптимизированных инструментов из Нижнего Новгорода

Примеры ускорения задач только за счёт использования оптимизированных инструментов из Нижнего Новгорода

И если в 90-х при нехватке скорости достаточно было подождать полгода-год и получить в два раза более производительный процессор, что перекрывало все нужды, то сейчас такой трюк уже не проходит. И Intel, и другие производители микроэлектроники уже давно столкнулись с замедлением роста вычислительной мощности. Посмотрите на современные смартфоны, сравните их с ПК десяти- или пятнадцатилетней давности. С другой стороны, даже при отсутствии скачкообразного роста скорости одного ядра в конечном итоге вычисления становятся дешевле и доступнее. Ресурсов-то на самом деле много, но их надо грамотно использовать на всех уровнях. И посмотрите на стремительный рост облачных провайдеров. Вот тут-то на первый план и выходит софт. И данных, что тоже важно, тоже уже немало.

Напротив, максимум оптимизации должен делать компилятор. Intel ставит перед собой задачу максимально облегчить труд программистов, которые по возможности не должны глубоко копаться в особенностях архитектуры каждого нового чипа. При этом у создателей этих средств разработки есть своеобразный симбиоз с создателями «кремния». Нужны профилировщики, нужны готовые библиотеки с подходящими алгоритмами. С другой — теперь уже сами разработчики софта влияют на архитектуру новых чипов. С одной стороны, они всё знают о новых кристаллах задолго до их выхода на рынок, чтобы в момент выпуска продукта у клиентов уже были все средства для работы их ПО на новом железе. По их просьбе появляются новые инструкции, меняется строение некоторых блоков.

Напротив, вычисления сейчас гетерогенные, что только добавляет сложности в разработке. Заметьте, речь идёт не только о привычных x86-процессорах. Не стоит забывать и об энергопотреблении, например. Кроме того, производительность сама по себе не всегда важна. Тут и огромные потоки данных (терабайты в сутки), и целый набор разных архитектур, и жёсткие требования к скорости реакции автомобиля на дорожную ситуацию. Хороший пример – это беспилотные автомобили. Строго говоря, про Intel Go Automotive SDK мы тоже уже рассказывали пару лет назад — и тоже по мотивам поездки в нижегородский центр. Шутка ли, лимит составляет всего 40 мс! А в итоге родился совместный проект с BMW. Во многом это проект именно локальный: разработчики просто посмотрели, где ещё можно применить уже имеющиеся разработки в области высокопроизводительных библиотек.

Красным отмечены компоненты, созданные в Нижнем Новгороде

Красным отмечены компоненты, созданные в Нижнем Новгороде

Ещё через год – первые тесты 5 уровня. К 2021 году должен появиться готовый продукт с четвёртым уровнем автономности. Нулевой уровень – это обычный, старый автомобиль, где вообще всё зависит только от водителя. Что это означает, если говорить простыми словами? В любом случае это не автопилот, так как водитель обязан следить за дорогой, перехватывать управление и самостоятельно принимать решения в критической ситуации. Второй-третий уровень уже добавляет некоторые удобства, облегчающие вождение: различные системы курсовой устойчивости, адаптивного круиз-контроля, автоостановки, паркинг-помощники и так далее. Например, беспилотное вождение на автостраде (где более-менее понятны общие правила игры, есть разметка и знаки) с плавным уходом на обочину и остановку в случае, когда от водителя нет реакции на текущую ситуацию. Следующий уровень предполагает автономность в ограниченных условиях.

В этом случае органы управления в принципе уже не очень нужны — изменится не только внутренний и внешний дизайн авто, но и сам подход к владению автомобилем, к среде вокруг. Но все ждут, конечно, пятый уровень, который может изменить многое. Правда, будут и правовые коллизии — на первых порах уж точно. Например, исчезнет проблема с поиском парковки: вы жмёте на кнопку, машина приезжает, отвозит до нужного пункта, высаживает и сама уезжает на сколь угодно далёкую парковку, где и будет дожидаться следующего вызова. Владелец, производитель или разработчик ПО? Кто виноват в случае аварии? Вся техника сводится к обработке данных. Собственно, многие считают, что именно законы будут тормозить развитие беспилотных авто, а не техника.

Теперь пора заняться грамотным использованием. Первый этап — информатизация, которая подразумевает в большей степени сбор и хранение информации — многими давно пройден. Да та же Intel называет себя data company (нет, я так и не придумал корректный перевод этого на русский язык), а не просто разработчиком железа и софта, и старается выстроить единую платформу, охватывающую и связывающую между собой весь спектр устройств — от датчиков и встраиваемых систем через промежуточные шлюзы с предобработкой данных до решений для дата-центров, где вся эта информация будет окончательно обрабатываться. Обратите внимание, что теми же беспилотными автомобилями занялись именно обладатели огромных массивов различных данных — Google, Яндекс, Baidu.

Опять-таки в связке с автопилотом, но не только. Это всё касается и ещё одного важного направления работы нижегородского центра — ИИ в целом и компьютерного зрения (CV) в частности. В этой области Intel в последние годы скупила множество компаний как боле общего профиля, так и прямо связанных с CV: Movidius (Myriad), Mobileye (чипы EyeQ5 как раз заняты предобработкой видео с камер в проекте BMW), Nervana и даже Altera, которая всё-таки более «универсальная» со своими FPGA. Сюда же попадают и камеры наблюдения, и БПЛА, и множество других устройств и проектов. Упомянутая выше itseez, известная своим участием в OpenCV, тоже входит в эту обойму и отвечает за разработку ещё одного продукта с отечественными корнями и теперь уже открытым исходным кодом — OpenVINO (Open Visual Inference and Neural network Optimization).

Ещё одна важная часть OpenVINO — это так называемый «зоопарк» моделей, которые включает несколько десятков разнообразных готовых наборов данных. OpenVINO представляет собой набор сразу нескольких программных компонентов, необходимых, если коротко, для подготовки и запуска нейронных сетей на всём разнообразии аппаратного обеспечения как самой Intel, так и других компаний. Собственно тренировки нейронок OpenVINO не касается — пользователь волен брать для этих целей практически любые популярные железо и фреймворки. Нужен он для быстрого прототипирования и оценки производительности аппаратных платформ. Оптимизация, вообще говоря, может быть разной — в зависимости от задач. Зато он помогает оптимизировать готовые натренированные модели. Добиться этого можно, например, исключением промежуточных слоёв, снижением точности самых вычислений. Для встраиваемых систем обычно нужно соблюсти баланс между размером модели, потреблением памяти, скоростью работы и точностью.

И он же позволяет сконвертировать оптимизированную модель для запуска на различном оборудовании с учётом его специфики и для использования всех аппаратных возможностей по ускорению работы модели. OpenVINO позволяет это сделать. Но есть и поддержка GPU и железа других вендоров, которые при желании могут сами улучшить её. Естественно, для собственных продуктов Intel — CPU, VPU, FPGA, ASIC — адаптация лучше всего. Секрет прост: по словам компании, до 80 % готовых моделей запускаются вовсе не на специализированном железе, а на обычных x86 CPU — из-за простоты развёртывания и масштабирования. Почему такой софт важен для Intel, если не учитывать спецпродукты для CV и ИИ? Да, тренировка происходит на GPU, и в этой области Intel пока ничего предложить не может.

Примечательная цифра на слайде ниже про ускорение в 188 раз на задачах определения костного возраста объясняется довольно просто: не слишком удачное строение готовой модели размером около 1 Тбайт, которую не каждый сервер сможет «переварить». В качестве иллюстраций работы подразделения Intel Vision в целом приводятся понятные простым пользователям примеры из области медицины. Там же, в Нижнем Новгороде, компания показала несколько простых CV-демок для видео с веб-камер: определение лица и направления взгляда глаз, детектирование и классификация объектов, распознавание текста, идентификация людей по лицу, построение ragdoll-моделей людей. Но в целом направление распознавание изображений в медицине с целью предварительной и быстрой диагностики сейчас очень популярно, равно как и то же распознавание в режиме реального времени для целей мониторинга и безопасности.

Демо Intel OpenVINO

Да, в Нижнем Новгороде работают радиофизики, которые напрямую участвуют в создании стандартов и реализации мобильных сетей следующего поколения. Наконец, вкратце стоит упомянуть об ещё одном направлении работы R&D-центра, опосредованно связанном и со всеми остальными проектами, — это 5G. В частности, она участвовала в стандартизации Wi-Fi 802. Вообще говоря, группа была сформирована ещё в 2002 году. Ну а сейчас занимается развитием 5G, чтобы в конечном итоге получить преимущества и в разработке всё тех же беспилотных авто, и в связывании упомянутой выше иерархии устройств как минимум на этапе встраиваемых систем и шлюзов для них. 11n, WiMax, WiGig и нынешних сетей 4G.

Так что придётся ограничиться словесным описанием. Последний пункт программы тура в R&D-центр — посещение лаборатории — оказался самым интересным, но… Вот ведь какое дело: про уже вышедшие продукты рассказывать смысла нет, а про ещё не вышедшие нельзя (и даже фото и скриншоты не показать). Там они тестируются и сами по себе, и совместно с другими устройствами. В лабораторию попадают свежие образцы железа, порой задолго до выхода на рынок. Лаборатория работает на нужды не только России, но и всего региона EMEA. Это касается и потребительских продуктов, и серверных — в центре есть собственный небольшой ЦОД для внутренних нужд и для удалённого тестирования силами заказчиков и потенциальных клиентов. Таких лабораторий, в общем-то, у Intel не так уж много по всему миру.

Заключение

Ну и строго-то говоря, в разное время в РФ у Intel были локальные офисы в Санкт-Петербурге, Новосибирске и Сарове, с которого всё и началось когда-то. R&D-центр в Нижнем Новгороде — далеко не единственный пример того, как благодаря энтузиазму локальных разработчиков из небольшой аутосорс-команды рождалось полноценное подразделение, со временем разраставшееся и становившееся автономным. Но хотелось бы обратного — не открытия подразделений крупных корпораций в России, пусть и очень важных, а появления таких же офисов отечественных компаний такого же масштаба, но за рубежом. В рамках консолидации они была расформированы, а часть команд либо ушла, либо присоединилась к текущим подразделениям, а то и вовсе перебралась в заграничные офисы. Мечты?

Если Вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.

3dnews.ru/www/delivery/avw.php?zoneid=1778&cb=INSERT_RANDOM_NUMBER_HERE&n=a08ada54" border="0" alt=""/> <img src="https://ad.

Теги
Показать больше

Похожие статьи

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Кнопка «Наверх»
Закрыть