Российский нейрочип от НТЦ «Модуль» в системах РЖД
Х@habr_comмедиа / агрегатор
3 недОпыт внедрения российского нейрочипа НТЦ «Модуль» в систему «ЧИЖ» для РЖД вместо ушедших NVIDIA Jetson Nano: проблемы производительности и совместимости.
Это редкий пример честного разбора проблем импортозамещения в критически важной промышленной инфраструктуре.
- Российские нейрочипы пока значительно уступают зарубежным аналогам по производительности.
- Переход на отечественное железо требует переработки программного обеспечения и моделей нейросетей.
- Отсутствие публичных метрик производительности затрудняет выбор оборудования для промышленных задач.
Российский нейрочип от НТЦ «Модуль»
НИИАС строит для РЖД комплекс «ЧИЖ», который сшивает картинку с четырёх камер и ищет объекты на путях. Держалось всё на Jetson Nano, а в марте 2022-го NVIDIA с российского рынка ушла. Подобрали отечественную замену, запустили и увидели, что Jetson быстрее примерно в пять раз. Дальше хуже: YOLOv4 на новом железе не поднимается вовсе, часть слоёв ускоритель не поддерживает. Детектор переучили на YOLOv5.
Обычно такое в пресс-релизы не попадает, и тем интереснее читать. Цифры по остальному полю автор тоже не подслащивает: у чипа 2019 года 512 гигафлопс, а сопоставимой публичной метрики с нынешними Jetson Orin Nano и Huawei Ascend нет вовсе, свести их в один ряд не получается. При этом из всех российских разработок для нейросетей это единственный кремний, который можно купить и поставить в промышленную систему прямо сейчас.
Кратко (AI)
В статье анализируется опыт замены NVIDIA Jetson Nano на российский нейрочип от НТЦ «Модуль» в системе компьютерного зрения «ЧИЖ» для РЖД. Автор отмечает значительное отставание в производительности, проблемы с поддержкой архитектур нейросетей и отсутствие прозрачных метрик для сравнения с зарубежными аналогами, несмотря на доступность чипа для промышленных нужд.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖