Круглый стол «Отечественная электронная компонентная база и программно-аппаратные комплексы для систем искусственного интеллекта: ниши, вызовы и векторы развития». Минпромторг России, ФГАУ «ЦИТ». 23 сентября 17:00-18:30
р.
р.
23 сентября 17:00-18:30 Зал №12.2
Организаторы: Минпромторг России, ФГАУ «ЦИТ»
Модератор:
Шантаев Эдуард Борисович, директор ФГАУ «ЦИТ»
Цели и задачи
Цель: выработка скоординированного понимания текущего состояния и направлений развития программно-аппаратных платформ и программного обеспечения для искусственного интеллекта в Российской, с учётом реализованных решений и перспектив кооперации, а также подготовка рекомендаций для направления в Минпромторг России.
Задачи:
показать реальную картину по архитектурам и компонентам, кто с кем интегрируется, а кто – нет, какие типовые решения созданы и в каких приложениях они действительно работают, какие доработки требуются как разработчикам программно-аппаратных платформ, так и разработчикам ПО под них;
выявить реальные технические ограничения в переходе от модели к устройству, а также показать зрелость (или её отсутствие) инфраструктуры для отечественного inference.
Аннотация
Ключевые ветки круглого стола:
1. Аппаратно-программные решения: эволюция и текущее состояние.
Соответствует задаче 1.
Обзор разработанных отечественных процессоров и нейропроцессоров их сильные и слабые стороны.
Инфраструктура: какие типовые модули, вычислительные блоки и встраиваемые системы созданы на их основе. Подчёркиваются решения, интегрированные в ПАК.
Операционные системы и интеграционные слои: какая ОС используется для типовых изделий (RTOS, Linux, Astra). Есть ли обеспечение для доверенной загрузки, криптозащиты, системного логирования.
Поддержка нейросетевых фреймворков: Реальная совместимость с ONNX, TensorFlow Lite, PyTorch – ограничена или отсутствует. Примеры успешных портов и усилий по созданию собственных трансляторов.
2. Взгляд разработчиков ИИ-систем: от моделей к устройствам. Соответствует задаче 2. Полный цикл ИИ-разработки:
обучение моделей;
компрессия и оптимизация (quantization, pruning, distillation);
перенос модели на отечественные ускорители;
инструменты компиляции (e.g. TVM, Xir, собственные toolchain);
запуск inference на устройстве.
Реальные ограничения российских нейропроцессоров:
ограничения по типам слоёв, размеру модели, пропускной способности, энергопотреблению.
Поддерживаются ли современные архитектуры (Transformer, EfficientNet, YOLOv8 и др.). Примеры успешных внедрений – промышленность, БПЛА, медицина. Ожидаемые результаты:
Выделение первоочередных точек координации между производителями ЭКБ и системными интеграторами.
Формирование подхода к мониторингу «руссификации» ИИ-стека: от уровня модели до конечного устройства.
Формирование предложений в адрес МПТ по дальнейшему развитию ПО ПАК и ЭКБ для внедрения технологий ИИ в промышленности.
Приглашены к выступлению:
Шантаев Эдуард Борисович Кузнецов Денис Александрович, АО НПЦ «ЭЛВИС» Эль-Хажж Халиль Мохаммад, АО НТЦ «Модуль» Силантьев Александр Михайлович, НИЛ СФБ Николаев Владислав Владимирович, ООО «Хайтек» Канглер Валерий Михайлович, ООО «МОТИВ НТ» Демин Вячеслав Александрович, НИЦ «Курчатовский институт»