Baikal Electronics mostró un prototipo funcional de su propio núcleo GPGPU, implementado en FPGA. La compañía demostró su funcionamiento en tareas de visión por computadora, incluido el reconocimiento de personas en tiempo real. El desarrollo debería convertirse en la base del futuro procesador Baikal-AI-E1, que el fabricante posiciona como un análogo funcional de Nvidia Jetson Orin.
GPGPU es una arquitectura computacional orientada al procesamiento paralelo de grandes volúmenes de datos. Estas soluciones se utilizan no solo en gráficos, sino también en tareas de visión por computadora, aprendizaje automático y otros cálculos donde se requiere procesar muchas operaciones simultáneamente.
El prototipo Baikal-AI se implementó en FPGA, un circuito integrado lógico programable. Este enfoque permite probar la arquitectura del futuro procesador antes de lanzar su propio chip de silicio. La versión presentada utiliza su propio bloque GPGPU, caché de segundo nivel, un procesador de control basado en la arquitectura RISC-V y una pila de software.
La compañía también afirma la compatibilidad del GPGPU desarrollado con CUDA. Los modelos de visión por computadora existentes ya se están ejecutando en el prototipo, y el siguiente paso será transferir el desarrollo de FPGA a un chip de silicio propio.
Baikal-AI-E1 debería ser el primer procesador basado en esta arquitectura. Baikal Electronics lo llama un análogo funcional de Nvidia Jetson Orin, diseñado para el procesamiento local de datos. Este enfoque permite realizar cálculos directamente en el dispositivo, sin la necesidad de transferir datos a un servidor remoto.
Entre las posibles áreas de aplicación, la compañía menciona sistemas de visión por computadora, vehículos aéreos no tripulados, robótica, control de calidad industrial y cámaras inteligentes.
Sin embargo, la versión mostrada actualmente es un prototipo de GPGPU en FPGA, no un procesador de IA listo para la producción en masa. Las características reales de Baikal-AI-E1 en términos de rendimiento, consumo de energía y área de chip se podrán evaluar después de la creación de la versión de silicio.