R&D-центр Intel в России: ИИ, 5G и OpenVINO

В далеком 1991 году никто не мог даже подумать, к чему приведет появление офиса продаж корпорации Intel в России. Стоя на пороге тридцатилетия, давайте окунемся в историю зарождения и развития не бизнес-представительства в Москве, а полноценного R&D-центра в Нижнем Новгороде.Именно там сегодня проводятся разработки и исследования, направленные на глобальные и позитивные изменения всего мира. Много ли представительств зарубежных компаний могут этим похвастаться в нашей стране?

История развития Нижегородского центра Intel

Спустя 2 года после появления офиса в Москве компания Intel начинает активно сотрудничать с российскими компаниями, передавая часть задач на аутсорсинг. Основное направление - исследования и разработка программного обеспечения.

Совместная работа компаний, расположенных на разных континентах, неизбежно приводила к возникновению трудностей: проблемы с согласованием, общение с зарубежными коллегами (часовые пояса, как никак), оперативное принятие решений. Однако со временем, благодаря профессионализму и интеллектуальному потенциалу наших соотечественников, в 2000 году в Нижнем Новгороде открылся центр исследования и разработок Intel.



На данный момент под чутким руководством Марины Алексеевой (c 2017 года занимает должность глобального вице-президента подразделения Intel Software and Services Group) находится более 680 сотрудников. На общем фоне данное число сотрудников является впечатляющим, да и мы "прошерстили" интернет на предмет вакансий в данном офисе. Их наличие говорит о востребованности кадров и росте самого офиса, что не может не радовать.



Да и за долгие годы полноценной работы нижегородский центрпроводил и проводит массу интересных мероприятий, сотрудничает с крупными российскими вузами и привлекает в интернатуру и для стажировки отличившихся студентов. В ближайшей перспективе данное сотрудничество будет только расширяться.



Но чем же занимаются в R&D-центре? Как сказала Марина Алексеева - любимым делом!Кючевыми направлениями являются искусственный интеллект и глубокое обучение, компьютерное зрение, хранение, прием, передача и обработка больших объемов данных. Это, несомненно, одни из самых перспективных и новаторских направлений высоких технологий, и то, что данные разработки и исследования проводятся в нашей стране нашими соотечественниками, вызывает некий восторг и гордость.



Но к этому шли долгим и упорным трудом. Марина Алексеева на презентации с энтузиазмом рассказала журналистам, как своим трудом, заинтересованностью и самоотдачей она и ее коллеги от контрактной работы перешли к полной независимости, которая в дальнейшем позволила перевести весь цикл работ на новый уровень.


Таким образом, нижегородский центр перестал быть «периферией» в отношениях с другими представительствами Intel по всему миру и стал полноценным подразделением, имеющим своисвободы, независимость, позволяющие сотрудникам реализовывать передовые идеи в жизнь. Администрация города тоже оценила вклад и желание корпорации развивать человеческий капитал в Нижнем Новгороде и создает комфортную среду для научно-исследовательской деятельности: центр не сталкивается с инфраструктурными проблемами с самого своего основания.

Основные направления

Нам в большей степени Intel представляется как хардверный гигант. Однако стоит понимать, что каждый вид представленного аппаратного решения имеет как определенное предназначение, так и сопутствующее программное обеспечение.



В целом, сочетания аппаратных, программных и интеллектуальных продуктов являются составными частями одной экосистемы, цель которой - создание идеального цифрового мира.



Да, возможно это звучит с большим размахом, но вдумайтесь, как изменились технологии последние 10-15 лет: выросли вычислительные мощности, доступные объемы хранилищ данных, развилась полупроводниковая техника и какие скорости беспроводной передачи информации нам доступны. Сами концепции искусственного интеллекта, доступных облачных вычислений, умных городов и автономного транспорта, интернета вещей и периферийной обработки данных были, есть и будут перспективными направлениями на ближайшие десятилетия. Именно для данных областей в Нижнем Новгороде разрабатываются современные программные решения.

Дата-центры, данные и их передача

Ни для кого не секрет, что в современном мире данные – новое золото.



Некоторые издания даже называют их новым Богом. Особого преувеличения здесь нет, если не впадать в религиозные баталии. Цифровой и материальный миры постепенно переплетаются, причем - буквально. Вот вам человек с кибернетической рукой, вот вам робот с интеллектом человека. Печатные фотографии вытесняются байтами на цифровых рамках, традиционные походы в магазин заменяются кликами мыши, более того - зоркий глаз человека и анализ полученных данных заменяются машинным зрением и искусственным интеллектом. Плохо или хорошо это - не беремся отвечать. Однако данные подходы упрощают нашу жизнь, делая человека при этом более зависимым от цифрового мира.



Всему этому способствует увеличение доступных вычислительных мощностей и объемов хранения данных, а также значительное снижение их стоимости. Только вдумайтесь: за 11 лет (с 2006 по 2017 год) общая производительность вычислений увеличилась в 41 раз, а с 2012 по 2017 год стоимость хранения и обработки данных снизилась на 77 и 56% соответственно.



Данные охватывают все сферы нашей с вами жизни, будь то развлечения, финансы, транспорт, энергетика, промышленность, медицина, маркетинг или продажи. Огромные объемы данных ежедневно передаются и принимаются даже в самых отдаленных участках нашей планеты, в море, на суше и даже в космосе.



Для развития искусственного интеллекта во всех сферах, компания Intel предоставляет различные наборы специализированных программных решений.



Алгоритмы создания определенных нейронных сетей в совокупности с аппаратными решениями позволяют переложить многие обязанности, требующие мгновенного решения и выходящие за рамки человеческих возможностей, на технику.



И здесь уже стоит понимать всю строгость требований к скорости отклика и безошибочности решений в зависимости от области применения. Если мы берем автономные автомобили, камеры слежения, дроны, медицинскую и производственную технику, то время отклика не должно превышать единиц миллисекунд, в идеале - стремиться к микросекундам. Для рабочих станций, датацентров и т.п. требования уже будут более щадящими.

Автономные автомобили иIntel Automated Driving SDK

Как говорилось выше, жесткие требования к отказоустойчивости и времени отклика применяются к автономным автомобилям. Когда на кону стоит безопасность и жизнь человека, то нельзя даже допускать ошибочность действий.

Компания Intel, присоединив Mobileye, продолжила активные исследования и разработки в данной области.



Разработка платформы для автомобилей такого типа придерживается определенных требований и стандартов, готовый продукт должен иметь отличные показатели энергоэффективности, небольшие размеры, высокую производительность, позволяющую анализировать получаемые с внешних датчиков и камер данные с высокой частотой (каждые 40 мс).



Программное обеспечение, которое позволит первому автономному автомобилю уже в 2021 году выйти с конвейера,разрабатывается, в основном,в Нижнем Новгороде.



Иван Кузьмин, директор проекта Intel Performance Library, предоставил слайд, на котором красным выделены библиотеки из Intel Automated Driving SDK, работа над которыми кипит в пределах данного R&D-центра.

Что же такое автономный автомобиль, и что он даст человеку? От вариантов с автопилотом данные транспортные средства отличаются отсутствием необходимости в контроле человеком над процессом вождения и высоким временем реакции при полном контроле происходящих на дороге событий. Представьте, что утром можно будет просыпаться чуть позже, и по путина работузавтракать уже на заднем сиденье автомобиля, читать газету и т.д. Звучит немного утопично, но уже в 2021 году будущее станет к нам на шаг ближе.

Deep learning и OpenVINO

Искусственный интеллект и его развитие становятся повсеместными темами, потому что реализация того же компьютерного зрения позволяет значительно повысить количество обрабатываемых данных в единицу времени, а так же снизить время получения итогового результата.



Взять те же системы распознавания: для обработки полученной информации человеком необходимо передать поток видеоданных на сервер, 24/7 следить за монитором и при этом не исключается возможность различных факторов, способствующих пропуску триггера (искомый автомобиль, человек и т.д.). Кроме того, объемы передаваемых данных создают повышенные требования к сетевому тракту, не говоря уже о задержках, объеме накопителей хранения информации и т.д.

Искусственный интеллект позволяет всю систему распознавания и выдачи результата расположить непосредственно у видеокамеры, передавая только совпадения. При этом обработка данных зависит от производительности и оптимизации вычислений, а объемы передаваемых данных значительно сокращаются, минимизируя затраченное время на полный цикл операции. Здесь и появляются два основных требования к нейросетям: точность и производительность.

Переход от традиционной системы на глубокое обучение (Deep Learning) искусственного интеллекта позволил значительно снизить погрешность результата при обработке данных в той или иной сфере.



При глубоком обучениимногократно увеличивается количество исходных данных о предмете изучения, но при этом нейросеть не "программируется" по каким-то его признакам. В результате значительно снижается количество ошибок при неполном для машинного обучения количестве полученной информации (например, когда в объектив камеры попадает лишь только голова человека).



В настоящее время Deep Learning позволяет добиться существенных результатов, и, в некоторых случаях, опередить по степени допуска ошибки свой эталон - человеческий глаз!




Если раньше это звучало фантастически, то сейчас концепция умных городов является реальностью. Именно для реализации таких возможностей и достижения основных целей (увеличение точности и производительности вычислений) компания Intel предлагает комплекс аппаратных и программных решений, значительно упрощающих реализацию "умных" систем.



Open Visual Inference & Neural Network Optimization (илиOpenVINO) представляет собой набор открытых библиотек, позволяющих значительно ускорить обучение искусственного интеллекта. Специалист Intel по компьютерному зрению Алексей Мяков рассказал о принципах оптимизации шаблонов сетей (когда из большого объема исходных данных происходит "отсеивание" необходимого, что позволяет существенно увеличить производительность и снизить требования к хранилищу), познакомил с понятием "зоопарка" моделей, доступ к которым открыт всем желающим и позволит новичкам углубиться в изучение и реализацию нейронных сетей.



Бесплатность OpenVINO определяется простым фактом: работают данные библиотеки только с аппаратными решениями Intel, будь то процессор, ПЛИС, или же VPU Movidius: с одной из реализацией в видеIntelNeural Compute Stick 2, в основе которой лежит визуальный процессорMovidius Myriad X, нас и познакомил Алексей.



Это приспособление размером с USB-flash обладает вычислительной мощностью около 4 TFLOPS, доступно всем желающим по цене около $100 и позволяет значительно ускорить производительность нейронных сетей. Сразу скажу - для майнинга оно вам не пригодится.

Уже сейчас OpenVINO позволяет ведущим мировым компаниям добиваться невероятных результатов, пример - медицинские подразделения компаний Philips и Qnap.



Использование программных решений компании Intel позволило им в 188 раз улучшить распознавание возраста человека по костям, в 30 раз ускорить определение сегментации легкого и в 4 - появлениевозрастной макулодистрофии.

Сети пятого поколения и их значение

Алексей Давыдов, экспертпо беспроводным технологиям в подразделении Intel Next Generation and Standards, обладатель корпоративной награды "Изобретатель года-2018", рассказал нам о тенденциях развития сетей 5 поколения (5G) и вкладе Intel в их сертификацию и разработку.



Стремление к скорому появлению 5G в большинстве стран со стороны Intel можно объяснить 2 вещами: во-первых, вышеописанные разработки, требующие высокоскоростного доступа с широким каналом для большого количества подключений, реализовать в текущих сетях не так и просто. Во-вторых, компания хочет в будущем иметь все патентные возможности для реализации своих устройств беспроводных приема-передачи данных.



Все текущие разработки и исследования Intel производятся в рамках консорциума 3GPP. Учитывая количество вовлеченных стран и компаний, согласованность действий и заинтересованность всех участников, появление 5G, позволяющего реализовать тенденцию передачи/хранения/обработки больших объемов данных из любой точки мира, становится с каждым днем всё ближе.

Тестовые и демонстрационные лаборатории

Помимо увлеченных рассказов и вкусного чая, нам удалось увидеть реализацию некоторых решений из "зоопарка" OpenVINO, ускоряемых с помощью Neural Compute Stick 2 и процессоров Intel Core.




Распознавание текста, человека, предметов, направления взгляда, определения личности - всё это демонстрировалось на обычном оборудовании, которое каждый может иметь дома. Кадровая частота зависит от выставляемой сложности, и, соответственно, чем выше FPS - тем ниже точность на одном и том же оборудовании.



Посетили мы и "железный цех", где находится большое количество как уже давно появившихся, так и не анонсированных решений. Инженеры здесь проводят тестирование, совместимость продуктов, реализацию серверных решений для корпоративных заказчиков и многое, многое другое. Мне, как компьютерному энтузиасту и инженеру , посмотреть всё это было очень и очень интересно.

Условия работы в офисе

Несмотря на достаточно плотный график мероприятий, нам удалось немного познакомиться с бытом сотрудников нижегородского офиса Intel. Гибкий режим работы, сосредоточенность на результате совмещаются с широким выбором досуга и развлечений на время перерывов, вкусным кафе-столовой с не менее вкусными ценами, да о чем говорить - практически на входе нас встречал график предоставления SPA-услуг для сотрудников!

В целом, вдаваться в подробности мы не будем, но чувствуется дух корпоративной этики и то, что в центре созданы все условия для работы. Работы на результат!

Заключение

Одно дело - тестировать продукцию, делать на нее обзор, уточнять интересующие вопросы у инженеров (если есть такая возможность). Совершенно другое - оказаться по ту сторону баррикад, увидеть то, как разрабатываются технологии, да еще и в пределах родной страны. В случае с Intel было безумно интересно посмотреть на нее не как на производителя процессоров и памяти, а созидателя мира высоких технологий. Услышать интересные факты и планы от ведущих разработчиков глобальных решений, проникнуться их мотивацией, понять, что Нижегородский R&D-центр не является филиалом иностранной компании, а это независимый, функциональный, целеустремленный коллектив, который реализует некогда фантастические идеи в реальность. Хочется выразить отдельное спасибо корпорации Intel, позволившей окунуться в этот омут событий и впустившей нас даже за закрытые двери.

20 мая 2017
Революционная процессорная технология Ryzen от AMD обеспечила высокий уровень производительности при невысокой цене относительно конкурирующей фирмы. И, хотя первые пользователи все еще борются с…