Visão geral do projeto
Principais objetivos e tarefas de desenvolvimento
Contexto de desenvolvimento
O projeto «Servitor» está sendo desenvolvido em resposta à necessidade atual de criar soluções domésticas de hardware e software para acelerar a computação de redes neurais, capazes de substituir plataformas importadas (principalmente NVIDIA) em sistemas de inteligência artificial.
A iniciativa é implementada no âmbito do desenvolvimento do APC «Lovchiy» e visa garantir a soberania tecnológica na área de sistemas de visão computacional para proteção de objetos criticamente importantes.
Integração direta
O complexo em desenvolvimento está planejado para integração direta no APC «Lovchiy» para substituir módulos computacionais importados.
Principais objetivos do projeto
Substituição de importação de plataformas computacionais
Criação de uma alternativa doméstica às plataformas NVIDIA para computação de redes neurais
Aumento de desempenho
Otimização de computação para tarefas de visão computacional utilizando SNR
Garantia de independência tecnológica
Criação de um ciclo completo de desenvolvimento e produção de sistemas computacionais para IA
Adaptação a tarefas específicas
Especialização da arquitetura para tarefas de detecção e acompanhamento de VANTs
Características tecnológicas
Arquitetura e tecnologias-chave do projeto
Arquitetura do complexo de hardware e software
Processadores domésticos
Uso de soluções processadoras russas como plataforma computacional básica
Elbrus, Baikal, Skif
Sistema numérico residual (SNR)
Aplicação de aritmética modular SNR para paralelização e aceleração de computação de redes neurais
Processamento paralelo
Otimização para redes neurais
Algoritmos e arquitetura especializados para execução eficiente de operações de convolução e computação matricial
YOLO, CNN, RNN
Princípio de funcionamento do sistema numérico residual
O SNR é baseado na representação de números como conjuntos de resíduos da divisão por módulos coprimos. Isso permite realizar operações aritméticas paralelamente sobre cada resíduo, o que aumenta significativamente a velocidade de computação para operações características de redes neurais.
+
Paralelismo
×
Sem propagação
÷
Alta precisão
⚡
Aceleração até 5x
Principais características técnicas
| Parâmetro | Característica | Vantagem |
|---|---|---|
| Arquitetura | Híbrida (CPU + acelerador SNR) | Otimização para computação de redes neurais |
| Desempenho | Até 20 TOPS (trilhões de operações por segundo) | Comparável ao NVIDIA Jetson Xavier |
| Eficiência energética | 15-30 W (dependendo da configuração) | Adequado para aplicação de campo |
| Redes neurais suportadas | YOLO, ResNet, MobileNet, EfficientNet | Compatibilidade com principais arquiteturas |
| Interfaces | PCIe, USB 3.0, Ethernet, CAN | Integração com infraestrutura existente |
| Temperatura operacional | -40°C a +85°C | Condições extremas de operação |
Comparação com análogos importados
Análise de vantagens e desvantagens competitivas
Análise comparativa: «Servitor» vs NVIDIA Jetson
| Critério | «Servitor» | NVIDIA Jetson | Conclusão |
|---|---|---|---|
| Origem | Desenvolvimento doméstico | Importado (EUA) | Vantagem: independência tecnológica |
| Desempenho | 15-20 TOPS | 10-32 TOPS (dependendo do modelo) | Comparável a modelos de classe média |
| Consumo energético | 15-30 W | 10-60 W | Vantagem: otimizado para aplicação de campo |
| Ecossistema | Em desenvolvimento | Maduro (CUDA, TensorRT) | Desvantagem: necessidade de desenvolvimento de ferramentas |
| Custo | Espera-se 20-30% abaixo dos análogos | Alto (de $400 a $2000+) | Vantagem: eficiência econômica |
| Suporte | Conexão direta com o desenvolvedor | Suporte corporativo | Vantagem: rápida adaptação às tarefas |
| Segurança | Controle total sobre código e arquitetura | Arquitetura fechada | Vantagem: segurança para o setor estatal |
Principais vantagens competitivas do «Servitor»
Soberania tecnológica
Controle total sobre a stack tecnológica sem dependência de soluções estrangeiras
Especialização para tarefas de proteção
Arquitetura otimizada para algoritmos de visão computacional em sistemas de segurança
Adaptabilidade aos requisitos do cliente
Possibilidade de personalização para tarefas específicas e condições de operação
Redução do custo total de propriedade
Custo de propriedade mais baixo devido à produção e manutenção domésticas
Etapas de desenvolvimento e implementação
Roteiro do projeto para 2024-2026
Etapa 1: Investigação
2024Investigação teórica e modelagem da arquitetura do acelerador SNR. Desenvolvimento de protótipo de algoritmos para computação de redes neurais.
Etapa 2: Protótipo de hardware
2025 (1º trim.)Criação do primeiro protótipo de hardware com base em processadores domésticos. Integração do acelerador SNR e teste de desempenho.
Etapa 3: Ecossistema de software
2025 (2º-3º trim.)Desenvolvimento de drivers, compiladores e bibliotecas para desenvolvedores. Criação de ferramentas para portar redes neurais existentes para a plataforma «Servitor».
Etapa 4: Integração com «Lovchiy»
2025 (4º trim.)Substituição de módulos computacionais importados no APC «Lovchiy» pela plataforma «Servitor». Testes de campo e otimização para condições reais de operação.
Etapa 5: Produção em série
2026Organização da produção em série da plataforma «Servitor». Expansão da área de aplicação para outros sistemas de segurança e visão computacional.
Conclusões e perspectivas
Avaliação analítica do projeto e recomendações
Avaliação analítica
Significado tecnológico
O projeto «Servitor» tem alta significância estratégica para garantir a soberania tecnológica da Rússia na área de sistemas de inteligência artificial e visão computacional.
Riscos e desafios
Os principais riscos estão relacionados à criação de um ecossistema de software competitivo e à garantia de compatibilidade com frameworks de redes neurais existentes.
Potencial de mercado
O mercado potencial inclui não apenas sistemas de segurança, mas também outras áreas: controle industrial, transporte, medicina, onde são necessárias soluções eficientes de IA.
Recomendações
Direções prioritárias de desenvolvimento
- Foco na otimização para tarefas específicas de proteção de perímetro
- Desenvolvimento de ferramentas para facilitar a portabilidade de redes neurais
- Criação de implementações de referência para algoritmos-chave
Estratégia de implementação
- Substituição gradual de componentes importados em sistemas existentes
- Criação de zonas de demonstração nos objetos dos clientes
- Desenvolvimento de programa de treinamento para integradores
Conclusão
O projeto «Servitor» representa um desenvolvimento estrategicamente importante, voltado para a criação de uma plataforma doméstica de hardware e software para aceleração de computação de redes neurais. A implementação bem-sucedida do projeto permitirá não apenas garantir a independência tecnológica de sistemas de segurança como o APC «Lovchiy», mas também criar a base para o desenvolvimento de toda uma classe de soluções russas de IA em vários setores da indústria e complexo de defesa.
Relatório analítico preparado com base em
Documentação técnica do projeto «Servitor»