Мы в своей работе сосредоточились на моделировании элементов энергонезависимой памяти, так как они лежат в основе нейроморфных систем и позволяют улучшить их свойства, повысить их функциональные возможности. Такие системы применяются во всех отраслях промышленности, особенно там, где требуется высокоскоростное распознавание изображений, звуков и запахов.

Нашей целью была разработка метода построения КМОП-ReRAM логических элементов, которые совмещают достоинства существующих видов мемристивной логики и обеспечивают повышение производительности и энергоэффективности вычислений прежде всего за счет выполнения логических операций за один такт с энергонезависимым сохранением текущих состояний в мемристорах.

Очувствление – это сравнительно новая технология. Речь идет о протезировании и о том, что, кроме управления мехатронной частью протеза, можно еще попробовать научить человека чувствовать то, к чему прикасается протез. Как правило, для этого в периферические нервы имплантируются микроэлектродные матрицы, которые связываются с пучками нервных волокон и можно, «прозванивая» каждый из электродов, увидеть, какой из нервов отвечает за чувствительность.

Информация, обрабатываемая мемристорной матрицей, хранится в ней же. Это отличает мемристоры от транзисторов, для сохранения результатов вычислений которых требуется внешняя память. С данным фактором связано главное преимущество вычислительных систем, построенных на мемристорной технологии – практически мгновенная обработка информации при отсутствии необходимости ее передачи из памяти в процессор и обратно.

Представляю новую разработку нашей команды – процессорный сложно-функциональный блок с внеочередным исполнением команд второго поколения, совместимый с системой команд Risc-V. По сравнению с первым поколением его производительность повышена до 60-100% за счет множества оптимизаций и новых подходов. Имплементации кристалла мы делали по технологии 28 нм у себя и по 12 нм у клиента. Оба варианта показали хорошие результаты в бенчмарках SPEC, в том числе, по сравнению с популярными чипами на ARM A55. Процессор пригоден для приложений Edge AI, промышленных компьютеров, встраиваемых и сетевых систем, телекома и много другого.

На этой конференции мы представляем наш новый трёхъядерный микроконтроллер U1000 для ресурсоёмких задач и систем промышленной автоматизации. Кластер ядер построен на базе микроархитектуры CloudBEAR – это два мощных ядра BR-350 с большим кэшем каждое и одно экономичное ядро BM-310. Встроенная флеш-память имеет объём 256 кбайт, ОЗУ – 192 кбайт. Наша компания официально поддерживает SDK для Windows и Linux. Отладка – через JTAG или USB. Уникальной особенностью нашего микроконтроллера является объединение всех отладочных интерфейсов в единый USB с выбором механизма через программный драйвер и возможностью трассировки.

Новейшая микроархитектура высокопроизводительного GPGPU для задач ИИ от «Байкал Электроникс» основана на базе диспетчера на ядре RISC-V и многопоточных тензорных процессоров Baikal-AI для параллельных вычислений с общим кэшем второго уровня. Сравнение Baikal-AI с ядрами-конкурентами Xavier AGX от Nvidia на компиляторе CUDA показывает средний прирост скорости около 9% с заметным разбросом в зависимости от типа задачи и требует оптимизации компилятора. В дальнейшем ядра Baikal-AI планируется интегрировать в конечные решения.

Мы проанализировали аппаратные средства реализации нейронных сетей, кратно снижающие их время задержки и площадь на кристалле. Аппаратное распараллеливание процессов сложения позволяет существенно ускорить вычисления, но занимает много места на кристалле. Комбинирование этого подхода с уменьшением разрядности и оптимизацией топологии вычислительных ячеек Бута позволяет добиться оптимального сочетания подходов для получения наилучшего результата для конкретных задач матричного умножения. Наши подходы мы стремимся реализовать в заказной микросхеме, поскольку стандартные ПЛИС при таком подходе не обеспечивают оптимальной конфигурации.

Сегодня одна из основных задач, которая ставится перед космической промышленностью, – это повышение конкурентоспособности космических аппаратов. Причем она заключается не только в ТТХ, но и в стоимости и сроках изготовления.

Мы реализуем ряд решений в области разработки телематических платформ, которые активно развиваются в нашей стране, обеспечивая функционал сбора, обработки данных, анализа, предоставления фактов нарушения скоростного режима и т.п. На данный момент полноценные отечественные решения с богатым уровнем комплексирования не представлены на отечественном рынке. Своей телематической платформой «Прогресс» мы стараемся восполнить эту потребность и предоставить альтернативу для транспортных организаций.

Очень важно, что сейчас во многих портах работает аппаратура РЭБ, воздействующая на сигналы ГНСС. Локальная система навигации Консул работает и в этих условиях. По мнению потребителей, она может быть использована в инфраструктуре морских и речных портов.

В наших планах – улучшение системы геопозиционирования за счет добавления данных от магнитометров. Потому что одна из сложных задач – это сопоставление осей, которые у нас на карте, и получаемые от инерциальной системы.

Большой спектр алгоритмов для повышения помехоустойчивости радионавигационных систем методами пространственной обработки сигналов, предполагает создание реконфигурируемых структур типа ПЛИС. На которых можно было бы реализовывать для различных вариантов различные классы алгоритмов.
Специализированных приборов получится слишком много для всех вариантов.

Наша метка времени по стабильности не выходит за пределы 4,5 нс, то есть наши модули можно использовать в качестве опорной метки времени для систем синхронизации применительно, например, к финансовому сектору - в банкоматах.

Технологии 2G и 3G уходят в прошлое, потребности в IoT и в NBIoT, сети pLTE – за ними будущее, активно развиваются сети LoRa в определенных регионах без полных зон покрытия. Разработка отечественных модулей по Wi-Fi и Bluetooth-навигации необходмы для расширения наших возможностей по позиционированию транспортных средств. Одна из основных задач по навигации – комплексирование технических решений в части связи с МЭМСами, данными по CAN-шине, использования радарного и лидарного оборудования.

Методы навигации, стандартизированные 3GPP, дают точность порядка 50 метров. Решения, предлагаемые научными группами, дают точность до 10 метров. При переходе к более продвинутым аппаратным решениям, предлагаемым в стандарте 5G, точность возрастет еще больше. Для массового распространения навигационно-связных систем на базе сотовой связи необходимо иметь отечественные абонентские решения с возможностью глубокой модернизации.