نظرة عامة على المشروع
الأهداف والمهام الرئيسية للتطوير
سياق التطوير
يتم تطوير مشروع "سيرفيتور" استجابة للاحتياج الملح لإنشاء حلول أجهزية-برمجية محلية لتسريع الحسابات الشبكية العصبية، قادرة على استبدال المنصات المستوردة (أولاً وقبل كل شيء NVIDIA) في أنظمة الذكاء الاصطناعي.
يتم تنفيذ المبادرة في إطار تطوير المجمع البرمجي-الأجهزي "لوفتشي" وتهدف إلى ضمان السيادة التكنولوجية في مجال أنظمة الرؤية الحاسوبية لحماية المنشآت ذات الأهمية الحرجة.
تكامل مباشر
من المخطط دمج المجمع قيد التطوير مباشرة في المجمع البرمجي-الأجهزي "لوفتشي" لاستبدال وحدات الحساب المستوردة.
الأهداف الرئيسية للمشروع
استبدال منصات الحساب المستوردة
إنشاء بديل محلي لمنصات NVIDIA للحسابات الشبكية العصبية
تحسين الأداء
تحسين الحسابات لمهام الرؤية الحاسوبية باستخدام RNS
ضمان الاستقلالية التكنولوجية
إنشاء دورة كاملة لتطوير وإنتاج أنظمة الحساب للذكاء الاصطناعي
التكيف مع المهام المحددة
تخصص الهندسة المعمارية لمهام الكشف والتعقب للطائرات بدون طيار
الميزات التكنولوجية
هندسة وتقنيات المشروع الرئيسية
هندسة المجمع الأجهزي-البرمجي
معالجات محلية
استخدام حلول معالجات روسية كمنصة حساب أساسية
إلبوروس، بايكال، سكيف
نظام الأعداد المتبقية (RNS)
تطبيق الحساب المعياري RNS للتوازي وتسريع الحسابات الشبكية العصبية
معالجة متوازية
تحسين للشبكات العصبية
خوارزميات وهندسة متخصصة للتنفيذ الفعال لعمليات الالتواء والحسابات المصفوفية
YOLO, CNN, RNN
مبدأ عمل نظام الأعداد المتبقية
يعتمد RNS على تمثيل الأعداد على شكل مجموعات من البواقي من القسمة على معاملات أولية نسبيًا. هذا يسمح بإجراء العمليات الحسابية بالتوازي على كل باقٍ، مما يزيد بشكل كبير من سرعة الحسابات للعمليات المميزة للشبكات العصبية.
+
توازي
×
بدون نقليات
÷
دقة عالية
⚡
تسريع حتى 5x
المواصفات الفنية الرئيسية
| المعيار | المواصفات | الميزة |
|---|---|---|
| الهندسة | هجينة (CPU + مسرع RNS) | تحسين للحسابات الشبكية العصبية |
| الأداء | حتى 20 TOPS (تريليون عملية في الثانية) | مقاربة لـ NVIDIA Jetson Xavier |
| كفاءة الطاقة | 15-30 واط (حسب التكوين) | مناسبة للتطبيق الميداني |
| الشبكات العصبية المدعومة | YOLO, ResNet, MobileNet, EfficientNet | توافق مع الهندسات الرئيسية |
| واجهات | PCIe, USB 3.0, Ethernet, CAN | تكامل مع البنية التحتية الحالية |
| درجة حرارة العمل | -40°C إلى +85°C | ظروف تشغيل قاسية |
مقارنة مع النظائر المستوردة
تحليل المزايا والسلبيات التنافسية
تحليل مقارن: «سيرفيتور» مقابل NVIDIA Jetson
| المعيار | «سيرفيتور» | NVIDIA Jetson | الاستنتاج |
|---|---|---|---|
| الأصل | تطوير محلي | مستورد (الولايات المتحدة) | الميزة: استقلالية تكنولوجية |
| الأداء | 15-20 TOPS | 10-32 TOPS (حسب الموديل) | مماثل للموديلات متوسطة المستوى |
| استهلاك الطاقة | 15-30 واط | 10-60 واط | الميزة: محسن للتطبيق الميداني |
| النظام البيئي | قيد التطوير | ناضج (CUDA, TensorRT) | العيب: يحتاج لتطوير الأدوات |
| التكلفة | من المتوقع أن تكون أقل من النظائر بنسبة 20-30% | عالية (من $400 إلى $2000+) | الميزة: فعالية اقتصادية |
| الدعم | اتصال مباشر مع المطور | دعم مؤسسي | الميزة: تكيف سريع مع المهام |
| الأمان | تحكم كامل في الكود والهندسة | هندسة مغلقة | الميزة: أمان للقطاع الحكومي |
المزايا التنافسية الرئيسية لـ«سيرفيتور»
السيادة التكنولوجية
تحكم كامل في المكدس التكنولوجي دون الاعتماد على الحلول الأجنبية
تخصص في مهام الحماية
الهندسة محسنة لخوارزميات الرؤية الحاسوبية في أنظمة الأمان
القدرة على التكيف مع متطلبات العميل
إمكانية التخصيص لمهام وظروف تشغيل محددة
تقليل التكلفة الإجمالية للملكية
تكلفة ملكية أقل بفضل الإنتاج المحلي والصيانة
مراحل التطوير والتنفيذ
خارطة طريق المشروع للسنوات 2024-2026
المرحلة 1: البحثية
2024بحث نظري ونمذجة هندسة مسرع RNS. تطوير نموذج أولي للخوارزميات للحسابات الشبكية العصبية.
المرحلة 2: النموذج الأجهزي الأولي
2025 (الربع الأول)إنشاء النموذج الأجهزي الأولي على أساس معالجات محلية. دمج مسرع RNS واختبار الأداء.
المرحلة 3: النظام البيئي البرمجي
2025 (الربع الثاني-الثالث)تطوير برامج التشغيل والمترجمات والمكتبات للمطورين. إنشاء أدوات لنقل الشبكات العصبية الحالية إلى منصة «سيرفيتور».
المرحلة 4: التكامل مع «لوفتشي»
2025 (الربع الرابع)استبدال وحدات الحساب المستوردة في المجمع البرمجي-الأجهزي «لوفتشي» بمنصة «سيرفيتور». اختبارات ميدانية وتحسين لظروف التشغيل الحقيقية.
المرحلة 5: الإنتاج التسلسلي
2026تنظيم الإنتاج التسلسلي لمنصة «سيرفيتور». توسيع نطاق التطبيق على أنظمة أمان ورؤية حاسوبية أخرى.
الاستنتاجات والآفاق
تقييم تحليلي للمشروع والتوصيات
تقييم تحليلي
الأهمية التكنولوجية
مشروع «سيرفيتور» له أهمية استراتيجية عالية لضمان السيادة التكنولوجية لروسيا في مجال أنظمة الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية.
المخاطر والتحديات
المخاطر الرئيسية مرتبطة بإنشاء نظام بيئي برمجي تنافسي وضمان التوافق مع أطر الشبكات العصبية الحالية.
الإمكانات السوقية
السوق المحتمل يشمل ليس فقط أنظمة الأمان، ولكن أيضًا مجالات أخرى: التحكم الصناعي، النقل، الطب، حيث هناك حاجة لحلول ذكاء اصطناعي فعالة.
توصيات
اتجاهات التنمية ذات الأولوية
- التركيز على التحسين لمهام محددة لحماية المحيط
- تطوير أدوات لتبسيط نقل الشبكات العصبية
- إنشاء تطبيقات مرجعية للخوارزميات الرئيسية
استراتيجية التنفيذ
- استبدال تدريجي للمكونات المستوردة في الأنظمة الحالية
- إنشاء مناطق عرضية في منشآت العملاء
- تطوير برنامج تدريب للمكاملين
الخاتمة
يمثل مشروع «سيرفيتور» تطويرًا مهمًا استراتيجيًا يهدف إلى إنشاء منصة أجهزية-برمجية محلية لتسريع الحسابات الشبكية العصبية. التنفيذ الناجح للمشروع سيمكن ليس فقط من ضمان الاستقلالية التكنولوجية لأنظمة الأمان من نوع المجمع البرمجي-الأجهزي «لوفتشي»، ولكن أيضًا إنشاء أساس لتطوير فئة كاملة من حلول الذكاء الاصطناعي الروسية في مختلف فروع الصناعة والمجمع الدفاعي.
تم إعداد التقرير التحليلي على أساس
الوثائق الفنية لمشروع «سيرفيتور»