История и архитектура: от 1992 года до серийного производства
НТЦ «Модуль» — одна из старейших российских компаний в сфере вычислительной техники. Основанная в 1992 году, она разработала архитектуру NeuroMatrix, способную перестраивать разрядность операндов на лету. В отличие от многих современных стартапов, «Модуль» уже имеет опыт серийного производства: в 2019 году вышел флагман NM6408 (техпроцесс 28 нм, 21 ядро), а в 2023 году компания анонсировала серверные решения. Главная особенность железа — наличие четырех независимых вычислительных кластеров, которые можно использовать как единый ресурс или распределять задачи между ними.
Форм-факторы и технические характеристики
На рынке представлены три формата устройств на базе процессоров «Модуля»: PCIe-карта, серверная плата и USB-стик. Ключевым показателем является энергоэффективность и соответствие стандартам MLPerf.
| Модель | Форм-фактор | Конфигурация | Производительность | Потребление |
|---|---|---|---|---|
| NM Card | PCIe | 1 чип К1879ВМ8Я (16 нейроядер + 5 ARM) | ~512 GFLOPS FP32 | 10,5 Вт |
| NM Quad | Серверная плата | 4 чипа (64 нейроядра, 20 ГБ памяти) | 2 TFLOPS FP32 | до 80 Вт |
| NM Stick | USB-флешка | Младший чип | Информация недостаточна | Информация недостаточна |
Сравнение с аналогами: где «Модуль» выигрывает
Сравнение производительности затруднено из-за разных метрик (INT8 vs FP32), однако NM6408 демонстрирует конкурентоспособность в классе встраиваемых систем 2019 года. Он занимает нишу, освободившуюся после ухода NVIDIA Jetson Nano с российского рынка.
| Чип | Год | Производительность | Потребление |
|---|---|---|---|
| НТЦ «Модуль» NM6408 | 2019 | 512 GFLOPS FP32 | ~10 Вт |
| NVIDIA Jetson Nano | 2019 | 472 GFLOPS FP16 | 5–10 Вт |
| NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB | 2023 | 20–40 TOPS INT8 | 7–25 Вт |
| Huawei Ascend 310 | 2018 | 16 TOPS INT8 / 8 TFLOPS FP16 | 8 Вт |
Реальные кейсы: РЖД, медицина и промышленность
Наиболее показательный кейс — внедрение в системе РЖД (НИИАС). При создании комплекса «ЧИЖ» для обнаружения объектов на путях возникла проблема: алгоритм YOLOv4 не работал на NeuroMatrix из-за отсутствия поддержки некоторых слоев. Инженеры перешли на YOLOv5, а затем использовали архитектурную особенность чипа — запуск четырех независимых кластеров параллельно. Это позволило достичь скорости 30 кадров в секунду при разрешении 320×320, сравнявшись с производительностью NVIDIA Jetson Nano, но с более высокой точностью.
В медицине ПО «МодульМед» для диагностики пневмонии по рентгену показало точность до 98% в больницах Сеченова и Пирогова. В промышленности чипы используются в платформе «МАГМА» для «Норникеля» для контроля состояния оборудования в шахтах.
Конкурентное поле: почему «Модуль» уникален
По состоянию на 2025–2026 годы, другие российские проекты находятся на стадии прототипов или чертежей:
- «Алтай-3» (Лаборатория Касперского/Курчатовский институт): опытная партия ожидается в начале 2026 года, серийное производство — в 2027-м.
- Фотонный чип Сбера: прототип, показанный на ПМЭФ 2026 года, не является готовым продуктом.
- Тензорный чиплет ФПИ: зарегистрирована топология, но серийное производство 28 нм ожидается не ранее 2027 года.
Таким образом, НТЦ «Модуль» остается единственным поставщиком кремния для ИИ-ускорителей, который можно купить и интегрировать в промышленные системы уже сейчас. Основной недостаток архитектуры — невозможность обучения нейросетей (только инференс), однако для решения задач распознавания и контроля это не является критичным ограничением.
Источник: Habr ↗