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