Российские процессоры. Российские процессоры Основные характеристики процессора Байкал-М

Восьмиядерный процессор «Эльбрус-8С», выпускаемый по технологическому процессу 28 нм, был представлен на четвёртой конференции «ИТ на службе оборонно-промышленного комплекса». Крупнейшее специализированное мероприятие, объединяющее разработчиков и ИТ-специалистов ВПК, началось вчера в г. Иннополис (Республика Татарстан) и продлится до 29 мая.

О завершающем этапе работ по созданию отечественного микропроцессора на новом для России техпроцессе объявил Александр Якунин – генеральный директор «Объединенной приборостроительной корпорации», входящей в «Ростех».

«Прорывной результат достигнут в рамках проекта «Байкал», который мы ведем совместно с компанией «Т-Платформы», – пояснил Александр Якунин. – Только что выпущен первый инженерный образец процессора «Байкал-Т» с революционным для России техпроцессом 28 нм.

Следующей российской разработкой будет новое поколение процессоров «Эльбрус» на таком же техпроцессе. Его создание вышло на завершающую стадию, очередной инженерный выпуск сейчас проходит тестирование».

Разработку «Эльбрус-8С» ведёт Институт электронных управляющих машин (ИНЭУМ) имени И. С. Брука при участии компании МЦСТ. Его характеристики выглядят так:

• площадь кристалла 350 кв. мм;
• восемь идентичных процессорных ядер без гипертрединга;
• кэш второго уровня 512 KB на ядро;
• кэш третьего уровня – общий, 16 МБ;
• собственная архитектура «Эльбрус», разработанная в ЗАО «МЦСТ»;
• система команд с векторными ускорителями и инструкциями для ускорения математических расчётов, шифрования и обработки сигналов. Они не выделяются в отдельные расширения, а предусмотрены изначально;
• система оптимизирующей двоичной трансляции кода обеспечивает совместимость с архитектурами x86 / x86-64 при лицензионной независимости от Intel и достижении производительности на уровне 80% от нативной;
• возможность прямого исполнения команд без двоичной трансляции в двадцати дистрибутивах ОС и свыше тысячи популярных приложений (список быстро пополняется);
• встроенные механизмы защиты от запуска вредоносного кода: структурированная память с доступом к объектам через дескрипторы и контекстной защитой по языковым областям видимости; определение нарушения границ объекта (переполнения буфера), использования неинициализированных данных и опасных отклонений от стандартов программирования.
• поддержка четырёх слотов памяти стандарта PC3‑12800 (DIMM DDR3-1600);
• исполнение 30 операций за такт;
• тактовая частота 1.3 ГГц – планируемый частотный потолок, при котором возможна стопроцентная загрузка всех восьми ядер неограниченно долгое время в стандартных условиях. Для работы в неблагоприятных (и особенно – полевых) условиях эксплуатации для защиты от перегрева будет реализована схема автоматического снижения частоты (аналог throttling) и (временное) программное отключение отдельных ядер средствами операционной системы;
• пиковая производительность 250 Гфлопс на вычислениях с плавающей запятой одинарной точности (FP32) при полной загрузке всех блоков FPU;
• рассеиваемая мощность на уровне 60 – 90 Вт (расчётные показатели);
• процессор распаивается прямо на плате, что позволяет снизить затраты на корпусировку чипов и их отбраковку.

Работать «Эльбрус-8С» будет в паре с контроллером периферийных интерфейсов отечественной разработки – КПИ-2.

В этой микросхеме, пока выпускаемой по технологическому процессу 65 нм, реализована поддержка 20 линий шины PCI-Express 2.0 (8+8+4), трёх гигабитных сетевых контроллеров Ethernet, восьми портов SATA v.3.0 и восьми портов USB 2.0. Скорость обмена данными с процессором у КПИ-2 составляет 16 Гбайт/с.

Помимо поддержки основных интерфейсов она содержит встроенный контроллер SPMC, обеспечивающий энергосберегающие функции, а также контроллер прерываний.

Аппаратная часть взаимодействует с операционной системой через собственный микрокод BIOS. Возможна работа с дистрибутивами Linux, FreeBSD, QNX, Windows XP, но для ответственных сфер применения рекомендуется ОС «Эльбрус» на базе ядра Linux 2.6.33. Коллективом МЦСТ проделана огромная работа по созданию ОС реального времени с собственными механизмами обработки прерываний, синхронизации, управления памятью и поддержки тегированных вычислений. Всё это направлено на раскрытие потенциала архитектуры отечественного процессора и защиты от распространённых эксплоитов.

Оптимизация кода программ с учётом архитектуры «Эльбрус» достигается за счёт применения специализированных средств разработки: оптимизирующих компиляторов с языков C и C++, Фортран и Java, отладчики, средства и библиотеки для распараллеливания вычислений. Среди последних возможно использование интерфейса передачи сообщений между процессами (MPI) и открытого стандарта OpenMP.

Развитие процессоров “Эльбрус”.

Уже создаются служебные программы и вспомогательные компоненты, оптимизированные для выполнения на процессорах «Эльбрус». Это утилиты, сервисы, библиотеки общего назначения, поддержка баз данных, графическая подсистема (на базе Xorg, GTK+ и Qt), средства для работы с сетью и периферийными устройствами.

Первоочередная задача – выполнить импортозамещение на ключевых объектах ВПК и стратегически важных объектах российской инфраструктуры. «Компьютерра» уже о технической возможности создать троянскую закладку аппаратного уровня в процессорах Intel архитектуры Ivy Bridge, которую исключительно сложно обнаружить. Эта работа исследователей проводилась на базе университета штата Массачусетс и позиционировалась как доказательство концепции – подобные закладки можно создавать и в других процессорах.

«Применение техники с зарубежными ключевыми компонентами создает большие угрозы в критически важных для страны сферах управления и производства, – отмечает Александр Якунин. – Прежде всего, с точки зрения защиты данных и скрытых возможностей влияния на работу оборудования извне»

Государственные испытания процессора «Эльбрус-8С» назначены на конец этого года. В случае их успешного прохождения серийный выпуск начнётся уже в 2016 году. Пока речь идёт скорее о мелкосерийном производстве на уровне порядка 50 тысяч процессоров в год, но это уже огромный шаг для российской микроэлектроники.

«В конце этого – начале следующего года «Т-Платформы» должны завершить работу над новым процессором «Байкал-М», а в 2018 году мы планируем представить «Эльбрус-16С» на той же технологии 28 Нм, с частотой 1,5 ГГц и производительностью уже свыше 512 ГФлопс», – озвучивает ближайшие планы Александр Якунин. Уже известно, что следующий процессор «Эльбрус» будет исполнять 50 операций за такт. Его расчётная производительность будет выше, чем у «Эльбрус-8С» в 2,5 раза.

В статье использованы материалы ОАО “Объединенная приборостроительная корпорация”.

Ну что ж, это случилось. Мир увидел компьютеры на новом российском процессоре ЭЛЬБРУС. Elbrus-8S – это восьмиядерный процессор, изготовленный по 28-нанометрового техпроцессу. Для сравнения, процессоры Intel Kaby Lake текущего поколения используют 14-нанометровый процесс. Intel в опасности? Ещё чуть-чуть и догонят?

Я как-то подзабыл, а был же ещё и процессор предыдущего поколения. Ruselectronics заявляет, что новый чип в пять раз быстрее, чем предыдущий Elbrus-4S.

Предыдущий процессор был выпущен в 2015 году, его высмеяли за слабую производительность, сравнивая с решениями 1999-го года.

Ну, если учитывать такой неудачный старт два года назад, то новое решение выглядит вполне жизнеспособным. Наверстали, так сказать.

Производитель гарантирует пользователем «высокий уровень информационной безопасности». О чем конкретно идёт речь — не известно. Не уж то нет поддержки подключения к интернет? Пока это самый безопасный сценарий использования компьютера из тех, что мне известны.

Вместе с новой платформой показали фирменную сборку ПК Elbrus 801. Все это дело работает на специальной версии Linux Elbrus OS.

Заместитель генерального директора Ruselectronics Арсений Брыкин сказал, что мы можем ожидать появления первой партии ПК под управлением Эльбруса-8S во втором квартале 2017 года.

Хотелось бы сейчас оказаться в параллельной вселенной, в которой Россия создаёт конкурента Intel и успешно начинает бороться с ним на умирающем рынке ПК, но нет, увы, такого не произойдёт.

Попытка создать импортозамещающий продукт в целом хороша, только вот конечному потребителю и вовсе не нужна, максимум снабдят этими компьютерами государственные учреждения и на этом все закончится.

Российский процессор Эльбрус-8С

Добрый день, уважаемые читатели. Сегодняшняя тема будет очень интересна заядлым патриотам. Россия вперед!!! А поговорим мы сегодня о российских процессорах «Эльбрус » и «Байкал ». Очень жаль, что статью уж никак нельзя назвать «Процессоры российского производства », потому что по факту производятся они в восточной Азии (как и большинство электроники мировых лидеров), а не в России. Но вполне можно гордиться тем, что Россия одна из немногих стран мира, которая способна разрабатывать свои микропроцессоры, ведь за ними стоит будущее.

А есть среди вас те, кто для поиска статьи вбили в Яндексе фразу «русские процессоры »? Если говорить о людях, то «Не все россияне русские ». А если говорить о процессорах, то они российские . Инфа 100%, я проверял!

Итак, что мы имеем на сегодня? А сегодня у нас первая половина 2017 года и российские процессоры неугомонно развиваются.

Российские процессоры «Процессор-9» с поддержкой памяти DDR4

Что мы видим в подзаголовке? С поддержкой ! Это означает не что иное, как то, что Процессор-9 будет составлять прямую конкуренцию существующим гигантам Intel и AMD. Тут уж можно действительно гордиться Россией.

Что же такое Процессор-9? Это кодовое название топового российского процессора Эльбрус-16С от компании МЦСТ. Планируется, что он начнет выпускаться в 2018 году. Будет два варианта процессора с 8 и 16 ядрами. В общем, характеристики процессора вот:

Основные технические характеристики процессора Эльбрус-16С (Процессор-9)

Ранее уже продавались компьютеры на базе российских процессоров Эльбрус-4 С, но стоили они заоблачную сумму денег. Это обуславливалось тем, что не было налажено массовое производство процессоров. Эти компьютеры были скорее экспериментальными образцами, потому и стоили до 400 000 рублей. В случае же с Эльбрус-16С ситуацию исправит массовое производство процессоров в Тайване. К тому же производитель должен понимать, что при такой цене ни о какой конкурентоспособности и речи быть не может.

Почему бы нам не сопоставить информацию о всей линейке процессоров Эльбрус? Интересно ведь.

	Эльбрус-2С+	Эльбрус-4С	Эльбрус-8С	Эльбрус-16С
Год выпуска	2011	2014	2015-2018 (доработки)	2018 (план)
Тактовая частота	500 МГц	800 Мгц	1300 МГц	1500 Мгц
Разрядность	хз	32/64 бит	64 бит	64/128 бит
К-во ядер	2	4	8	8/16
Кэш первого уровня	64 Кб	128 Кб	—	—
Кэш второго уровня	1 Мб	8 Мб	4 Мб	4 Мб
Кэш третьего уровня	—	—	16 Мб	16 Мб
Поддержка ОЗУ	DDR2-800	3 х DDR3-1600	4 х DDR3-1600	4 х DDR4-2400
Техпроцесс	90 нм	65 нм	28 нм	28 нм (или 16)
Потребление энергии	25 Вт	45 Вт	75-100 Вт	60-90 Вт

Были еще разработки процессоров, которые не прошли государственную аттестацию. Но это было давно и не правда.

А что вы думаете о российских процессорах? Вы бы купили компьютер за 400000 только потому, что он российский? Пишите, пообщаемся на эту тему.

Российские процессоры Эльбрус в сравнении с Intel

Знаю, что очень многих интересует сравнение российских процессоров с процессорами Intel. В этом нет ничего удивительного, русские – гордый народ, и поэтому мы хотим сравнивать свои достижения с самыми лучшими. А компания Intel такими как раз и являются в мире компьютерных процессоров.

В общем, блуждает в сети некая табличка со сравнением процессоров Эльбрус с Intel, а вот насколько она достоверная решайте сами. Как я понимаю, таблица эта не новая, потому что сравнение происходит не с самыми новыми процессорами Intel, но некоторые из них все же язык не поворачивается назвать старыми. Тем более часть из них это мощные серверные процессоры Intel Xeon. В таблице вы сможете сравнить основные технические характеристики, а также производительность процессоров в Гигафлопсах.

В общем вот и сама таблица сравнения процессоров. Вставляю ее в таком виде, в котором нашел, не судите строго. Жаль, что там только сравнение Эльбрус и Интел, а процессоров Байкал там нет, но думаю, найдутся еще энтузиасты, которые поправят этот недочет.

Российские процессоры Эльбрус: сравнение с Intel

Российские процессоры Байкал-Т1 и Байкал-М

Если процессоры Эльбрус предназначены сугубо для компьютеров и готовы конкурировать с другими фирмами-изготовителями , то процессоры Байкал предназначены больше для промышленного сегмента и не столкнутся с такой жесткой конкуренцией. Однако уже разрабатываются и процессоры Байкал-М, которые можно будет использовать для настольных ПК.

Процессор Байкал-Т1

По данным Байкал Электроникс, процессоры Байкал-Т1 можно использовать для маршрутизаторов, роутеров и другого телекоммуникационного оборудования, для тонких клиентов и офисной техники, для мультимедийных центров, систем ЧПУ. А вот процессоры Байкал-М смогут стать сердцем для рабочих ПК, для промышленной автоматизации и для управления зданиями. Уже интереснее! Но подробной информации о технических характеристиках пока нет. Знаем только, что он будет работать на 8 ядрах ARMv8-A и будет иметь на борту до восьми графических ядер ARM Mali-T628 и, что тоже немаловажно, производители обещают сделать его очень энергоэкономным. Посмотрим, что из этого выйдет.

Пока писал статью сделал запрос в АО «Байкал Электроникс», и ответ не заставил себя долго ждать. Уважаемый Малафеев Андрей Петрович (менеджер по связям с общественностью и корпоративным мероприятиям) любезно поделился с нами самой свежей информацией о процессоре Байкал-М .

Первые инженерные образцы процессора Байкал-М компания планирует выпустить уже осенью этого года. А дальше цитирую, дабы ни коем образом не исказить суть информации:

— Начало цитаты —

Процессор Байкал-M – система на кристалле, включающая энергоэффективные процессорные ядра с архитектурой ARMv 8, графическую подсистему и набор высокоскоростных интерфейсов. Байкал-М может использоваться в качестве доверенного процессора с широкими возможностями защиты данных в ряде устройств B 2C и В2В сегментов.

Области применения Байкал-М

• моноблок, автоматизированное рабочее место, графическая рабочая станция;
• домашний (офисный) медиа-центр;
• сервер и терминал видеоконференций;
• микросервер;
• NAS уровня небольшого предприятия;
• маршрутизатор / брандмауэр.

Высокая степень интеграции процессора Baikal —M позволяет разрабатывать компактные продукты, в которых основная доля добавленной стоимости приходится на отечественный процессор. Наличие полной информации о логической схеме и физической топологии микросхемы в сочетании с доверенным программным обеспечением и соответствующими аппаратными решениями позволяет использовать процессор в составе систем, предназначенных для обработки конфиденциальной информации.

Применяемое ПО

Широкое распространение архитектуры ARMv8 (AArch64) позволяет использовать огромное количество готового прикладного и системного программного обеспечения. Поддерживаются операционные системы Linux и Android, в том числе на уровне бинарных дистрибутивов и пакетов. Доступны многочисленных устройств, подключаемых к шинам PCIe и USB. В состав поставляемого «Байкал Электроникс» комплекта программного обеспечения входит ядро Linux в исходных текстах и скомпилированном виде, а также драйверы для встроенных в Baikal-M контроллеров.

Основные характеристики процессора Байкал-М

• 8 ядер ARM Cortex-A57 (разрядность 64 бит).
• Рабочая частота до 2 ГГц.
• Аппаратная поддержка виртуализации и технологии Trust Zone на уровне всей СнК.
• Интерфейс с оперативной памятью – два 64-битных канала DDR3/DDR4-2133 с поддержкой ECC
• Кэш-память – 4 МБ (L2) + 8 МБ (L3).
• Восьмиядерный графический сопроцессор Mali-T628.
• Видеотракт, обеспечивающий поддержку HDMI , LVDS
• Аппаратное декодирование видео
• Встроенный контроллер PCI Express поддерживает 16 линий PCIe G en. 3.
• Два контроллера 10-гигабитной сети Ethernet, два контроллера гигабитной сети Ethernet. Контроллеры поддерживают виртуальные сети VLAN и приоритезацию трафика.
• Два контроллера SATA 6G , обеспечивающих скорость обмена данными до 6 Гбит/с каждый.
• 2 канала USB v.3.0 и 4 канала USB v.2.0.
• Поддержка режима доверенной загрузки.
• Аппаратные ускорители, поддерживающие ГОСТ 28147-89 , ГОСТ Р 34.11-2012.
• Энергопотребление – не более 30 Вт.

— Конец цитаты —

Что скажете, друзья? Российские процессоры вас впечатлили или оставили равнодушными? Лично я верю в великое будущее российских цифровых технологий!

Вы дочитали до самого конца?

Была ли эта статья полезной?

Да Нет

Что именно вам не понравилось? Статья была неполной или неправдивой?
Напишите в клмментариях и мы обещаем исправиться!

В этой статье мы покажем, как работают технологии распознавания образов на Эльбрус-4С и на новом Эльбрус-8С: рассмотрим несколько задач машинного зрения, немного расскажем об алгоритмах их решения, приведем результаты бенчмаркинга и наконец покажем видео.

Эльбрус-8С - новый 8-ядерный процессор МЦСТ с VLIW-архитектурой. Мы тестировали инженерный образец с частотой 1.3 ГГц. Возможно, в серийном выпуске она еще возрастет.

Приведем сравнение характеристик Эльбрус-4С и Эльбрус-8С.

	Эльбрус-4С	Эльбрус-8С
Тактовая частота, МГц	800	1300
Число ядер	4	8
Число операций за такт (на ядро)	до 23	до 25
L1 кэш, на ядро	64 Кб	64 Кб
L2 кэш, на ядро	2 Мб	512 Кб
L3 кэш, общая	-	16 Мб
Организация оперативной памяти	До 3 каналов DDR3-1600 ECC	До 4 каналов DDR3-1600 ECC
Технологический процесс	65 нм	28 нм
Количество транзисторов	986 млн.	2730 млн.
Ширина SIMD инструкции	64 бита	64 бита
Поддержка многопроцессорных систем	до 4 процессоров	до 4 процессоров
Год начала производства	2014	2016
Операционная система	ОС “Эльбрус” 3.0-rc27	ОС “Эльбрус” 3.0-rc26
Версия компилятора lcc	1.21.18	1.21.14

В Эльбрус-8С более чем в полтора раза повысились тактовая частота, вдвое увеличилось число ядер, а также произошло усовершенствование самой архитектуры.

Так, например, Эльбрус-8С может исполнять до 25 инструкций за 1 такт без учета SIMD (против 23 у Эльбрус-4С).

Важно : нами не проводилось никакой специальной оптимизации под Эльбрус-8С. Была задействована библиотека EML, однако объем оптимизаций под Эльбрус в наших проектах сейчас явно меньше, чем под другие архитектуры: там он постепенно наращивался в течение нескольких лет, а платформой Эльбрус мы занимаемся не так давно и не столь активно. Основные времязатратные функции, конечно же, были оптимизированы, но вот до остальных пока не дошли руки.

Распознавание паспорта РФ

Разумеется, начать освоение новой для нас платформы мы решили с запуска нашего продукта Smart IDReader 1.6 , предоставляющего возможности по распознавания паспортов, водительский прав, банковских карт и других документов. Необходимо отметить, что стандартная версия этого приложения может эффективно задействовать не более 4 потоков при распознавании одного документа. Для мобильных устройств этого более чем достаточно, а вот при бенчмаркинге десктоп-процессоров это может приводить к занижению оценок производительности многоядерных систем.

Предоставленная нам версия ОС Эльбрус и компилятора lcc не потребовали никаких специальных изменений в исходном коде и мы без каких-либо трудностей собрали наш проект. Отметим, что в новой версии появилась полная поддержка С++11 (она также появилась и в свежих версиях lcc для Эльбрус-4С), что не может не радовать.

Для начала мы решили проверить, как работает распознавание паспорта РФ, о котором мы уже писали , на Эльбрус-8С. Мы провели тестирование в двух режимах: поиск и распознавание паспорта на отдельном кадре (anywhere-режим) и на видеоролике, снятом с веб-камеры (webcam-режим). В anywhere режиме распознавание разворота паспорта выполняется на одном кадре, причем паспорт может находиться в любой части кадра и быть произвольным образом ориентированным. В режиме webcam выполняется распознавание только страницы паспорта с фото, причем обрабатывается серия кадров. При этом предполагается, что строки паспорта горизонтальны и паспорт слабо смещается между кадрами. Полученная с разных кадров информация интегрируется для повышения качества распознавания.

Для тестирования мы взяли по 1000 изображений для каждого из режимов и замеряли среднее время работы распознавания (т.е. время без учета загрузки картинки) при запуске в 1 поток и запуске с распараллеливанием. Полученное время работы приведено ниже в таблице.

Результаты для однопоточного режима вполне соответствуют ожидаемым: помимо ускорения за счет повышения частоты (а кратность частот 4С и 8С равна 1300 / 800 = 1.625), заметно небольшое ускорение за счет усовершенствования архитектуры.

В случае запуска на максимальном числе потоков ускорение для обоих режимов составило 1.7. Казалось бы, число ядер в Эльбрус-8С вдвое больше, чем в 4С. Так где же ускорение за счет дополнительных 4 ядер? Дело в том, что наш алгоритм распознавания активно задействует только 4 потока и слабо масштабируется дальше, поэтому прирост производительности совсем незначительный.

Далее мы решили добиться полной загрузки всех ядер обоих процессоров и запустили несколько процессов распознавания паспорта. Каждый вызов распознавания был распараллелен так же, как и в предыдущем эксперименте, однако здесь время обработки паспорта включало загрузку изображения из файла. Замеры времени выполнялись на все той же тысяче паспортов. Результаты при полной загрузке Эльбрусов приведены ниже:

Для anywhere-режима полученное ускорение приблизилось к ожидаемому ускорению в ~3.6 раза, не дотянув до него из-за того, что мы учитывали время загрузки картинки из файла. В случае с webcam-режимом влияние времени загрузки еще больше и поэтому ускорение получилось более скромным - 2.5 раза.

Детекция автомобилей

Детекция объектов заданного типа - одна из классических задач технического зрения. Это может быть детекция лиц, людей, оставленных предметов или любого другого типа объектов, обладающих явными отличительными признаками.

Для нашего примера мы решили взять задачу детекции автомобилей, движущихся в попутном направлении. Подобный детектор может использоваться в системах автоматического управления транспортными средствами, в системах распознавания автомобильных номеров и т.д. Не долго думая, мы отсняли видео для обучения и тестирования с помощью авторегистратора неподалеку от нашего офиса. В качестве детектора мы использовали каскадный классификатор Виолы-Джонса . Дополнительно мы применили экспоненциальное сглаживание положений найденных автомобилей для тех из них, которые мы наблюдаем несколько кадров подряд. Стоит отметить, что детектирование выполняется только в прямоугольнике ROI (region of interest), который занимает не весь кадр, поскольку малоосмысленно пытаться детектировать внутренности нашего автомобиля, а также машины, не полностью попадающие в кадр.

Таким образом, наш алгоритм состоял из следующих шагов:

1. Вырезание прямоугольника ROI по центру кадра.
2. Преобразование цветного изображения ROI в серое.
3. Предпосчет признаков Виолы-Джонса.
   На этом этапе изображение подвергается масштабированию, строятся карты вспомогательных признаков (например, направленных границ), а также вычисляются кумулятивные суммы по всем признакам для быстрого подсчета хааровских вэйвлетов.
4. Запуск классификатора Виолы-Джонса на множестве окон.
   Здесь с некоторым шагом перебираются прямоугольные окна, на которых запускается классификатор. Если классификатор выдал положительный ответ, то произошла детекция объекта, т.е. изображение внутри окна соответствует автомобилю. В этом случае выполняется уточнение области изображения, в которой находится объект: в окрестности первичной детекции выделяются окна того же размера, но с меньшим шагом и также подаются на вход классификатора. Все найденные объекты сохраняются для дальнейшей обработки. Данная процедура повторяется для нескольких масштабов входного изображения.
   Этот этап собственно и составляет основную вычислительную сложность задачи и распараллеливание было произведено именно для него. Мы использовали библиотеку tbb для автоматического выбора эффективного числа потоков.
5. Обработка массива детекций, полученного после применения детектора. Поскольку ряд полученных детекций могут быть очень близкими и отвечать одному и тому же объекту, мы объединяем детекции, имеющие достаточно большую площадь пересечения. В результате получаем массив прямоугольников, которые указывают положение обнаруженных автомобилей.
6. Сопоставление детекций на предыдущем и текущем кадрах. Мы считаем, что был задетектирован один и тот же объект, если площадь пересечения прямоугольников составляет больше половины от площади текущего прямоугольника. Выполняем сглаживание положения объекта по формулам:
   x i = x i + (1-α)x i -1
   y i = y i + (1-α)y i -1
   w i = w i + (1-α)w i -1
   h i = h i + (1-α)h i -1
   где (x , y )--- координаты верхнего левого угла прямоугольника, w и h - его ширина и высота соответственно, а α - постоянный коэффициент, подобранный экспериментально.

Входные данные: последовательность цветных кадров размера 800х600 пикселей.
Здесь и далее для оценки fps (frame per second) использовалось среднее время работы по 10 запускам программы. При этом учитывалось только время обработки изображений, поскольку сейчас мы работали с записанным роликом, и изображения просто загружались из файла, а в реальной системе они могут, например, поступать с камеры. Оказалось, что детекция работает с весьма приличной скоростью, выдавая 15.5 fps на Эльбрус-4С и 35.6 fps на Эльбрус-8С. На Эльбрус-8С загрузка процессора оказывается далеко не полной, хотя в пике задействованы все ядра. Очевидно, это связано с тем, что не все вычисления в этой задаче были распараллелены. Например, перед применения детектора Виолы-Джонса мы выполняем достаточно тяжеловесные вспомогательные преобразования каждого кадра, а эта часть системы работает последовательно.

Теперь пришло время демонстрации. Интерфейс приложения и отрисовка выполнены с помощью стандартных средств Qt5. Никакой дополнительной оптимизации не проводилось.

Эльбрус-4С

Эльбрус-8С

Визуальная локализация

В этом приложении мы решили продемонстрировать визуальную локализацию на основе особых точек. Использовав панорамы Google Street View с GPS-привязкой, мы научили нашу систему узнавать местонахождение камеры без использования данных о её GPS-координатах или другой внешней информации. Такая система может использоваться для беспилотников и роботов в качестве резервной системы навигации, для уточнения текущего местоположения или для работы в системах без GPS.

Сначала мы обработали базу панорам с GPS-координатами. Мы взяли 660 изображений, покрывающих приблизительно 0.4 км^2 московских улиц:

Затем мы создали описание изображений с помощью особых точек. Для каждого изображения мы:

1. Нашли особые точки для 3 масштабов кадра (сам кадр, уменьшенный в 4/3 раза кадр и уменьшенный вдвое кадр) алгоритмом YAPE (Yet Another Point Detector) и посчитали для них RFD-дескрипторы .
2. Сохранили его координаты, набор особых точек, их дескрипторы. Поскольку затем мы будем сравнивать дескрипторы особых точек текущего кадра со значениями дескрипторов из нашей базы, удобно хранить дескрипторы в дереве, используя расстояние Хэмминга в качестве метрики. Общий размер сохраненных данных оказался чуть больше 15 Мб.

На этом приготовления закончены, теперь перейдем к тому, что происходит непосредственно во время работы программы:

1. Преобразование цветного изображения в серое.
2. Выполнение автоконтраста.
3. Поиск особых точек для трех масштабов кадра (также с коэффициентами 1, 0.75 и 0.5) с помощью алгоритма YAPE и подсчет для них RFD-дескрипторов. Эти алгоритмы частично распараллелены, однако довольно большая часть вычислений осталась последовательной. Кроме того, они пока не оптимизировались под платформу Эльбрус.
4. Для полученного набора дескрипторов выполняется поиск похожих дескрипторов среди сохраненных в дереве, и происходит определение несколько наиболее похожих кадров. Для различных дескрипторов поиск в дереве распараллелен с помощью tbb. При этом для первых 5 кадров видео мы выбираем 10 ближайших кадров, а затем берем только 5 кадров.
5. Выбранные кадры проходят дополнительную фильтрацию, чтобы убрать “выбросы”, ведь траектория транспортного средства обычно непрерывна.

Входные данные: последовательность цветных кадров размера 800х600 пикселей.

1.71 Паспорт, anywhere режим, с/кадр, полная загрузка процессора 1.38 0.43 3.2 Паспорт, webcam режим, c/кадр, полная загрузка процессора 0.47 0.19 2.5

Результаты для распознавания паспорта получились довольно скромные, поскольку наше приложение в своем текущем виде не может эффективно задействовать более 4 потоков. Похожая ситуация с детекцией автомобилей и визуальной локацией: алгоритмы имеют нераспараллеленные участки, поэтому не приходится ожидать линейного масштабирования при росте числа ядер. Однако там, где нет ограничений на загрузку приложениями всех ядер процессора, мы наблюдаем рост в 3.2 раза, это близко к теоретическому пределу в 3.6 раз. В среднем разница производительности между поколениями процессоров МЦСТ на нашем наборе задач составляет порядка 2-3 раз, и это очень радует. Только за счёт увеличения частоты и совершенствования архитектуры мы наблюдаем выигрыш более чем в 1.7 раза. МЦСТ быстро нагоняет Intel с ее стратегией в добавлении 5% в год.

В процессе тестов под полной нагрузкой мы не испытывали проблем с зависаниями и падениями, что говорит о зрелости процессорной архитектуры. Подход VLIW, развиваемый в Эльбрусах-8С, позволяет добиваться работы в реальном времени различных алгоритмов компьютерного зрения, а библиотека EML содержит весьма солидный набор математических функций, которые позволяют экономить время тем, кто не собирается оптимизировать код сам. В заключение мы провели еще один эксперимент, запустив сразу 3 демонстрации (локализацию, поиск машин и поиск лиц) на одном процессоре Эльбрус-8С и получив среднюю загрузку процессора около 80%. Тут уж без комментариев.

Хотим сказать большое спасибо компании и сотрудникам МЦСТ и ИНЭУМ Брука за возможность попробовать Эльбрус-8С и поздравить их - восьмерка более чем достойный процессор и пожелать им успехов!

Использованные источники

P. Viola, M. Jones, “Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features”, Proceedings of CVPR 2001.
B. Fan, Q. Kong, T. Trzcinski, Z. H. Wang, C. Pan, and P. Fua, “Receptive fields selection for binary feature description,” IEEE Trans. Image Process., pp. 2583–2595, 2014.

Без одного дня три года прошло с момента об отечественном микропроцессоре Эльбрус-8С. Напомним, линейка процессоров Эльбрус разрабатывается АО «МЦСТ» и считается одной из самых успешных отечественных разработок в этой области.

Безусловно, разработка отечественных процессоров не остановилась на Эльбрус-8С.

Стоит сказать, что сама по себе модель Эльбрус-8С выглядела перспективно на фоне предыдущих российских разработок. Конечно, ожидать от АО «МЦСТ» настоящего соперничества с Intel и AMD нельзя. Весовые категории не те. Но такие процессоры разрабатываются не для того. Это вопрос информационной безопасности и технологической самостоятельности. Конечно, очень хотелось бы увидеть коммерческий успех линейки Эльбрус, но при ничтожных размерах отгружаемых партий себестоимость каждого процессора выходит огромной. При этом следует напомнить, что речь идёт о не самом современном процессоре. Хотя и не о совсем безнадежном.

За три прошедших года модель 8С претерпела модернизацию. Усовершенствованная версия 8СВ получила поддержку DDR4, увеличенную площадь кристалла и повышенную тактовую частоту.

Характеристики	Эльбрус-8С	Эльбрус-8СВ
Тактовая частота	1300 МГц	1500 МГц
Количество ядер	8	8
Кэш-память	L2: 8 x 512 КБ L3: 16 МБ	L2: 8 x 512 КБ L3: 16 МБ
Оперативная память	DDR3-1600 ECC	DDR4-2400 ECC
Площадь кристалла	321 mm 2	350 mm 2
Количество транзисторов	2,73 миллиарда	3,5 миллиарда
Техпроцесс	28 нм	28 нм
Пиковая производительность (64 разряда, двойная точность)	125 Gflops	288 Gflops
Пиковая производительность (32 разряда, одинарная точность)	250 Gflops	576 Gflops

Инженерам АО «МЦСТ» удалось обеспечить более чем двукратный рост пиковой производительности. Выпуск намечен на 2018 год. Страница процессора на сайте АО «МЦСТ».

Впрочем, нельзя не понимать, что Эльбрус-8СВ является пусть и качественной, но модернизацией морально устаревшего процессора. Согласно планам компании, на смену 8С и 8СВ к 2022 году должен прийти Эльбрус-16С. Ожидается переход на техпроцесс 16 нм и почти трехкратный рост пиковой производительности. Число ядер планируется довести до 16, а тактовую частоту до 2000 МГц.

Сбудутся ли эти планы — покажет время. Однако стоит отметить техпроцесс, который планируется применять в данной разработке. Хотя 16 нм не выглядят сейчас устаревшим техпроцессом, они, скорее всего, будут архаично смотреться к 2022 году. Уже сейчас AMD выпускает процессоры по техпроцессу в 12 нм и экспериментирует с 7 нм. Intel вовсю занята переходом на техпроцесс в 10 нм.

Конечно, технический процесс это не единственный определяющий производительность фактор. К этим цифрам следует относиться как к объективному показателю уровня развития отечественной отрасли по созданию микропроцессоров. И он не так плох, как может показаться на первый взгляд.