Разработчики: | НТЦ Модуль |
Дата премьеры системы: | 2023/06/01 |
Отрасли: | Электротехника и микроэлектроника |
Технологии: | Процессоры |
Основные статьи:
2024: Включение в реестр радиоэлектронной продукции и реестр промышленной продукции
Научно-технический центр «Модуль» 9 декабря 2024 года сообщил о внесении в «Реестр российской промышленной продукции» (ПП РФ 719 от 17.07.2015) и «Единый реестр радиоэлектронной продукции» (ПП РФ 878) трех изделий собственной разработки: модуля NM Quad, модуля NM Card Mini и модуля NM Mezzo Mini. Все три изделия выполнены на базе микросхемы К1879ВМ8Я (разработки АО НТЦ «Модуль»).
Модули NM Card mini и NM Quad решают задачи цифровой обработки сигналов и реализации обученных сверточных нейронных сетей в составе ПК, АРМ и серверов (в том числе специализированных серверов для задач искусственного интеллекта).«Гознак» развивает систему «Электронный бюджет» с помощью импортозамещенных решений экосистемы EvaTeam
NM Mezzo mini решает задачи цифровой обработки сигналов и реализации обученных сверточных нейронных сетей в составе малогабаритных встраиваемых решений: промышленных одноплатных нейрокомпьютеров, бортовых вычислительных блоков с поддержкой функций машинного зрения. В реестры включены все исполнения NM Mezzo mini.
Внесение NM Quad, NM Card Mini и NM Mezzo Mini в реестры дает возможность заказчикам приобретать изделия в рамках закупок по программе импортозамещения, а также повышать уровень локализации своих конечных продуктов.
2023: Представление нейроускорителя
НТЦ «Модуль» 1 июня 2023 года представил серверный нейроускоритель на отечественных процессорах.
NM Quad – высокопроизводительный вычислительный модуль, предназначенный для реализации нейронных сетей, цифровой обработки сигналов и изображений. Устройство разработано Научно-техническим центром «Модуль».
NM Quad актуален для применения в составе специализированных высокопроизводительных вычислительных комплексов, суперкомпьютеров, серверов, центров обработки данных, в системах машинного зрения, цифровой обработки сигналов и изображений.
В основе модуля – четыре многоядерных DSP-процессора К1879ВМ8Я на базе оригинальной векторно-матричной архитектуры NeuroMatrixCore 4. Благодаря своей высокой производительности, изделие может обрабатывать большие массивы данных в режиме реального времени.
![]() |
На начало июня 2023 года на отечественном рынке нейроускорителей отсутствуют аналоги NM Quad: модуль построен на базе сразу четырех нейропроцессоров К1879ВМ8Я и предоставляет производительность в 2 TFLOPS для данных в формате fp32 и 0.5 TFLOPS для fp64, сказал Халиль Эль Хажж, руководитель отдела маркетинга НТЦ «Модуль».
| ![]() |
Безусловный плюс нейроускорителя – гибкая настройка под задачи пользователя. Каждый из 4 процессоров К1879ВМ8Я содержит 4 независимых вычислительных кластера с 4 ядрами NMC4 в каждом. В рамках процессора пользователь имеет возможность самостоятельно выбрать режим работы устройства – обрабатывать данные всеми четырьмя кластерами сразу, либо дать каждому кластеру свою задачу. Такой подход масштабируется на 4 процессора К1879ВМ8Я. Таким образом в распоряжении пользователя оказываются сразу 16 вычислительных кластеров, каждый из которых может быть настроен на индивидуальную независимую задачу, либо задействован в нужном пользователю количестве для параллельной обработки данных.
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Данные не найдены
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Данные не найдены
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)