«Байкал Электроникс» показала рабочий прототип собственного GPGPU-ядра для параллельных вычислений и задач искусственного интеллекта. Во время демонстрации система в реальном времени решала задачу распознавания людей.
Хотите еще эксклюзивных новостей и аналитики? Подписывайтесь на наш телеграм-канал, обсуждайте новости и делитесь мнениями о последних событиях рынка в чате!
Первым процессором на основе этой разработки должен стать Baikal-AI-E1. Компания позиционирует его как функциональный аналог платформы Nvidia Jetson Orin.
Чем GPGPU отличается от обычной видеокарты
Обычный GPU заточен под обработку и вывод графики, а новое ядро разработано прежде всего под вычисления. Создатели представили его на выставке «Микроэлектроника 2026». Графические процессоры широко разошлись в секторе ИИ именно потому, что умеют параллельно выполнять множество однотипных математических операций.
Пока ядро работает на ПЛИС — программируемой логической интегральной схеме. Такой подход позволяет инженерам проверить архитектуру, программный стек и взаимодействие отдельных блоков до выпуска полноценного кремниевого кристалла. На данном этапе исправление ошибок обходится значительно дешевле и быстрее, чем после изготовления серийного чипа.
Разработка уже включает не только вычислительные блоки, несмотря на статус прототипа. Инженеры реализовали в системе кэш второго уровня, управляющий процессор на открытой архитектуре RISC-V и собственный программный стек — от компилятора до среды выполнения. На прототипе также запускались существующие модели компьютерного зрения.
Создатели заявляют о совместимости с программами, написанными для CUDA — программной платформы Nvidia, широко используемой для вычислений на видеокартах и задач ИИ. Это должно упростить перенос уже существующих нейросетевых приложений на российский ускоритель без существенной переработки исходного кода.
Следующим этапом станет перенос архитектуры с ПЛИС на физический кремниевый кристалл. Только после этого можно будет оценить реальные характеристики будущего процессора: производительность, энергопотребление, площадь ядра и пригодность к серийному производству.
Предполагаемые области применения Baikal-AI-E1 — беспилотные системы, робототехника, промышленное компьютерное зрение, автоматический контроль качества и интеллектуальные камеры. Локальная обработка сокращает задержки и сохраняет работу ИИ-системы даже при отсутствии постоянного подключения к интернету.
Почему ориентиром стала именно Nvidia
Ранее редакция BeInCrypto сообщала, что Nvidia договорилась о покупке Hugging Face за $12,93 млрд. На платформе размещено больше 3 млн моделей, 500 000 датасетов и 1 млн приложений, а сделка дает производителю чипов контроль над тем слоем, через который разработчики находят и скачивают модели.
Масштаб вычислений в отрасли тем временем продолжает расти. Гендиректор Nvidia Дженсен Хуанг в начале сентября заявил, что искусственный интеллект уже достиг уровня AGI, и уточнил: на обучение новой модели OpenAI ушло около 100 000 вычислительных блоков. За квартал компания продала ИИ-компьютеров на $89 млрд.
Политический вес Хуанга растет. Он стал в США главным советником по искусственному интеллекту, обойдя в глаза Трампа Марка Цукерберга из Meta (запрещена в РФ как экстремистская организация) и Джеффа Безоса из Amazon. Этот фактор напрямую касается и российских разработчиков: политика США вокруг экспорта чипов определяет, какое оборудование доступно за ее пределами.
Хотите получить доступ к экспертным инсайдам? Подписывайтесь на наш новостной телеграм-канал, а также вступайте в сообщество BeInCrypto! Читайте последние новости и свежую аналитику криптовалют, ИИ и фондовых рынков. Будьте на шаг впереди толпы каждый день!
