Проект «Сервитор»

Обзор проекта

Ключевые цели и задачи разработки

Контекст разработки

Проект «Сервитор» разрабатывается в ответ на актуальную потребность в создании отечественных аппаратно-программных решений для ускорения нейросетевых вычислений, способных заменить импортные платформы (прежде всего NVIDIA) в системах искусственного интеллекта.

Инициатива реализуется в рамках развития АПК «Ловчий» и направлена на обеспечение технологического суверенитета в области систем компьютерного зрения для защиты критически важных объектов.

Прямая интеграция

Разрабатываемый комплекс планируется напрямую интегрировать в АПК «Ловчий» для замены импортных вычислительных модулей.

Основные цели проекта

Импортозамещение вычислительных платформ

Создание отечественной альтернативы платформам NVIDIA для нейросетевых вычислений

Повышение производительности

Оптимизация вычислений для задач компьютерного зрения с использованием СОК

Обеспечение технологической независимости

Создание полного цикла разработки и производства вычислительных систем для AI

Адаптация под конкретные задачи

Специализация архитектуры под задачи обнаружения и сопровождения БПЛА

Технологические особенности

Архитектура и ключевые технологии проекта

Архитектура аппаратно-программного комплекса

Отечественные процессоры

Использование российских процессорных решений в качестве базовой вычислительной платформы

Эльбрус, Байкал, Скиф

Система остаточных классов (СОК)

Применение модульной арифметики СОК для параллелизации и ускорения нейросетевых вычислений

Параллельная обработка

Оптимизация под нейросети

Специализированные алгоритмы и архитектура для эффективного выполнения операций свёртки и матричных вычислений

YOLO, CNN, RNN

Принцип работы системы остаточных классов

СОК основана на представлении чисел в виде наборов остатков от деления на взаимно простые модули. Это позволяет выполнять арифметические операции параллельно над каждым остатком, что существенно увеличивает скорость вычислений для операций, характерных для нейронных сетей.

Параллелизм

Без переносов

Высокая точность

⚡

Ускорение до 5x

Ключевые технические характеристики

Параметр	Характеристика	Преимущество
Архитектура	Гибридная (CPU + СОК-ускоритель)	Оптимизация под нейросетевые вычисления
Производительность	До 20 TOPS (триллионов операций в секунду)	Сопоставимо с NVIDIA Jetson Xavier
Энергоэффективность	15-30 Вт (в зависимости от конфигурации)	Подходит для полевого применения
Поддерживаемые нейросети	YOLO, ResNet, MobileNet, EfficientNet	Совместимость с основными архитектурами
Интерфейсы	PCIe, USB 3.0, Ethernet, CAN	Интеграция с существующей инфраструктурой
Рабочая температура	-40°C до +85°C	Экстремальные условия эксплуатации

Сравнение с импортными аналогами

Анализ конкурентных преимуществ и недостатков

Сравнительный анализ: «Сервитор» vs NVIDIA Jetson

Критерий	«Сервитор»	NVIDIA Jetson	Вывод
Происхождение	Отечественная разработка	Импортная (США)	Преимущество: технологическая независимость
Производительность	15-20 TOPS	10-32 TOPS (в зависимости от модели)	Сопоставимо с моделями среднего класса
Энергопотребление	15-30 Вт	10-60 Вт	Преимущество: оптимизировано для полевого применения
Экосистема	Развивающаяся	Зрелая (CUDA, TensorRT)	Недостаток: требуется развитие инструментов
Стоимость	Ожидается ниже аналогов на 20-30%	Высокая (от $400 до $2000+)	Преимущество: экономическая эффективность
Поддержка	Прямая связь с разработчиком	Корпоративная поддержка	Преимущество: быстрая адаптация под задачи
Безопасность	Полный контроль над кодом и архитектурой	Закрытая архитектура	Преимущество: безопасность для госсектора

Ключевые конкурентные преимущества «Сервитора»

Технологический суверенитет

Полный контроль над технологическим стеком без зависимости от иностранных решений

Специализация под задачи защиты

Архитектура оптимизирована для алгоритмов компьютерного зрения в системах безопасности

Адаптивность к требованиям заказчика

Возможность кастомизации под конкретные задачи и условия эксплуатации

Снижение совокупной стоимости владения

Более низкая стоимость владения за счёт отечественного производства и обслуживания

Этапы разработки и внедрения

Дорожная карта проекта на 2024-2026 годы

Этап 1: Исследовательский

2024 г.

Теоретическое исследование и моделирование архитектуры СОК-ускорителя. Разработка прототипа алгоритмов для нейросетевых вычислений.

Моделирование Алгоритмы Архитектура

Этап 2: Аппаратный прототип

2025 г. (I кв.)

Создание первого аппаратного прототипа на базе отечественных процессоров. Интеграция СОК-ускорителя и тестирование производительности.

Прототип СОК-ускоритель Тестирование

Этап 3: Программная экосистема

2025 г. (II-III кв.)

Разработка драйверов, компиляторов и библиотек для разработчиков. Создание инструментов для портирования существующих нейросетей на платформу «Сервитор».

Драйверы Библиотеки Инструменты

Этап 4: Интеграция с «Ловчим»

2025 г. (IV кв.)

Замена импортных вычислительных модулей в АПК «Ловчий» на платформу «Сервитор». Полевые испытания и оптимизация под реальные условия эксплуатации.

Интеграция Испытания Оптимизация

Этап 5: Серийное производство

2026 г.

Организация серийного производства платформы «Сервитор». Расширение области применения на другие системы безопасности и компьютерного зрения.

Производство Масштабирование Внедрение

Выводы и перспективы

Аналитическая оценка проекта и рекомендации

Аналитическая оценка

Технологическая значимость

Проект «Сервитор» имеет высокую стратегическую значимость для обеспечения технологического суверенитета России в области систем искусственного интеллекта и компьютерного зрения.

Риски и вызовы

Основные риски связаны с созданием конкурентоспособной программной экосистемы и обеспечением совместимости с существующими нейросетевыми фреймворками.

Рыночный потенциал

Потенциальный рынок включает не только системы безопасности, но и другие области: промышленный контроль, транспорт, медицина, где требуются эффективные AI-решения.