Специальная программа для малого и среднего бизнеса

Поддержка процессоров «Эльбрус»

Ученые Smart Engines творчески подошли к вопросу работоспособности продуктов компании на архитектуре «Эльбрус» – не просто портировали продукты компании на данную архитектуру, а адаптировали их работу с целью повышения скорости работы алгоритмов и снижения времени на проведение вычислений.

Работа в нативном режиме
Работа в нативном режиме
Отдельная сборка каждого продукта
Отдельная сборка каждого продукта
Оптимизация исполнения нейросетей
Оптимизация исполнения нейросетей
Использование SIMD-векторизации и библиотеки EML
Использование SIMD-векторизации и библиотеки EML

Особенности процессоров «Эльбрус»

Архитектура

Главной особенностью процессоров «Эльбрус» является архитектурная концепция параллелизма – концепция с “очень длинным командным словом” (VLIW), т.е. она способна исполнять до 25 команд за 1 такт*. Помимо этого она также поддерживает и более традиционные виды параллелизма: несколько вычислительных ядер, а также SIMD-расширение до 128 бит.

 

Еще одной особенностью архитектуры «Эльбрус» является устройство подсистемы памяти. Помимо наличия кэша, позволяющего оптимизировать время доступа в память, процессоры «Эльбрус» поддерживают программно-аппаратный метод предварительной подкачки данных. Этот метод позволяет прогнозировать обращения в память и производить подкачку данных в специальный буфер.

Программное обеспечение

Неотъемлемой частью экосистемы процессоров «Эльбрус» является оптимизирующий компилятор LCC. Компилятор позволяет эффективно использовать доступные аппаратные ресурсы процессора и позволяет генерировать эффективный машинный код программ.

 

Для микропроцессоров архитектуры «Эльбрус» АО «МЦСТ» разработала библиотеку EML — библиотека предоставляет пользователю набор разнообразных функций для высокопроизводительной обработки сигналов, изображений, видео, а также математические функции и операции.

 

Библиотека EML предназначена для использования в программах, написанных на языках С/С++ и предоставляет пользователю функционал для низкоуровневой оптимизации алгоритмов.

Адаптация продуктов Smart Engines

  • Эффективное использование архитектуры VLIW благодаря работе процессора в нативном режиме;
  • В процессе вычислений используется распараллеливание по ядрам;
  • Повышена эффективность алгоритмов обработки изображений за счет использования интринсиков платформы «Эльбрус» для векторных операций и библиотеки EML;
  • Оптимизировано вычисление нейронных сетей за счет использования интринсиков платформы «Эльбрус» для векторных операций и библиотеки EML;
  • Запустили в нативном режиме и оптимизировали алгоритм томографической реконструкции на процессорах «Эльбрус»;

Оптимизация нейросетей на платформе «Эльбрус»

Работа с нейросетями на платформе «Эльбрус» является уникальной компетенцией ученых Smart Engines, за счет глубокого понимания архитектуры процессора и возможностей программного обеспечения платформы «Эльбрус» ученые добились выдающихся результатов в скорости работы нейронных сетей.

 

Например, UNet — популярная нейросетевая архитектура для решения задач сегментации. Изначально Unet была разработана для решения задачи сегментации в медицине, а по обработанным этой нейросетевой моделью томографическим снимкам теперь определяют патологии и новообразования. Вычислительно тяжелые части нейронных сетей были оптимизированы как под «Эльбрус», так и под AMD Ryzen. Замеры выполнены для одного ядра, без распараллеливания, чтобы не оглядываться на число ядер.

 

Эльбрус-4C, 800 МГц
Эльбрус-8C, 1200 МГц
Эльбрус-8СВ, 1500 МГц
AMD Ryzen Threadripper 3970X, 3700 (до 4500) МГц
UNet, вход 256 на 2564,45 c 2,45 c 0,81 с 0,61 с

 

Таким образом, при должной оптимизации софта процессор Эльбрус-8СВ показывает сопоставимую производительность c AMD Ryzen Threadripper.

Уникальные совместные разработки

Производитель процессоров «Эльбрус» компания АО «МЦСТ» и российский разработчик технологий распознавания компания Smart Engines разработали совместное решение — программно-аппаратный комплекс обработки и хранения персональных данных (ПАК ОХПД) «Всеслав».

ПАК ОХПД «Всеслав» представляет собой серверное решение, назначением которого является сбор, обработка, индексирование и хранение персональных данных, полученных из различных источников (фото, видео, сканирование). Использование ПАК позволит государственным и коммерческим структурам обеспечить высокий уровень безопасности при работе с персональными данными граждан РФ и других государств в соответствии с требованиями закона N152-ФЗ.

Продукты на процессорах «Эльбрус»

Новости про Эльбрус и Smart Engines

Smart Engines представила системы распознавания на конференции Elbrus Tech Day

На конференции «Elbrus Tech Day. Информационные технологии и решения на основе российских микропроцессоров Эльбрус», которая состоялась 16-17 февраля 2021 года, с докладом «Системы распознавания на Эльбрусе» выступил генеральный директор Smart Engines, к.т.н. Владимир Арлазаров.

Российскими учеными разработан уникальный отечественный комплекс для реконструкции томографических изображений

Коллаборацией российских ученых из компании-разработчика систем распознавания Smart Engines и институтов Российской академии наук разработан уникальный отечественный программный комплекс для проведения реконструкции рентгеновских томографических снимков в режиме реального времени. Апробация проведена на гражданских процессорах производства российской компании МЦСТ, в том числе новейшего отечественного процессора «Эльбрус-8СВ». Полученные результаты показывают, что процессоры…

Создан томограф реального времени на «Эльбрусах» и отечественном ПО

Сnews Первые тестирования ПО Smart Tomo Engine для томографической реконструкции на системе с «Эльбрус-СВ» показали, что сочетания отечественного процессора и ПО уже на ранних стадиях разработки более чем достаточно для томографии в реальном времени. Перейти на сайт сnews.ru

*Для процессора Эльбрус-8С

Заказать продукт

Для заказа решений, получения подробной информации или триал версий заполните приведенную ниже форму, и мы обязательно с Вами свяжемся.

    Заказать продукт

    Для заказа решений, получения подробной информации или триал версий заполните приведенную ниже форму, и мы обязательно с Вами свяжемся.

      deletedArray ( [last_ref] => deleted )