Симфония микросхем: «Мы умеем находить новые решения, которые были бы интересны международному сообществу»
Интервью с Никитой Артёмовичем Гревцевым, кандидатом технических наук, старшим научным сотрудником Отдела разработки вычислительных систем НИЦ «Курчатовский институт»-НИИСИ.
Представьте, что обычный компьютер – это большой оркестр. В нём есть громкие духовые (видеокарта), мощные ударные (процессор) и струнные (оперативная память). Но если этот оркестр должен играть в условиях абсолютной секретности или выдерживать экстремальную жару на борту космического корабля, обычные инструменты не подойдут. Они могут перегреться, дать сбой от радиации или просто оказаться слишком медленными для сложнейших расчётов.
Именно здесь вступает в игру Отдел разработки вычислительных систем НИИСИ РАН (который теперь является частью Курчатовского института). Его сотрудники проектируют «мозги» с нуля, создавая архитектуру процессоров. Именно им предстоит решить, как именно миллиарды крошечных транзисторов будут обмениваться данными внутри чипа. Когда архитектура готова, начинается этап физического проектирования. Инженеры буквально рисуют схемы будущих сверхбольших интегральных схем и «систем на кристалле». Это невероятно сложная задача: им нужно уместить миллионы компонентов на площади меньше ногтя.
Они же создают защищенные компьютеры, доверенные вычислительные системы. Это техника, которая гарантированно лишена скрытых «закладок», шпионских модулей и уязвимостей. Такие компьютеры стоят там, где утечка данных недопустима: в центрах управления обороной РФ, ядерными объектами, правительственной связи и космической отрасли.
Если говорить простыми словами: пока крупные мировые компании делают универсальные процессоры для всех, отдел НИИСИ создает узкоспециализированный, сверхнадежный «вычислительный спецназ». Их работа незаметна в повседневной жизни обычного человека, но без неё невозможна современная наука, стратегическая оборона страны и освоение космоса. Коллектив отделения насчитывает 230 человек, среди которых 3 доктора наук и 26 кандидатов наук.
– Никита, о вашей профессиональной деятельности мы пообщаемся подробнее чуть позже. Но для начала хотелось бы узнать о вас как о личности. Расскажите о ваших школьных годах и институтских. Почему вы выбрали эту стезю? Кто был вашими первыми наставниками/учителями? Ваша семья связана с физикой/микроэлектроникой или вы из семьи «лириков»? Какой ВУЗ вы окончили? Сложно ли было обучаться и как оказались на этом месте работы?
– Я с детства интересовался математикой, в основном олимпиадными задачами. Семья очень сильно поддерживала это стремление, например, мама стала официально проводить в моей школе дополнительные занятия по олимпиадной математике. Значительный вклад в моё будущее внёс дед, который очень плотно занимается наукой всю жизнь и является доктором наук и в прошлом ректором вуза.
Поскольку я поступал в вуз как победитель олимпиад, а не по итогам результатов ЕГЭ, то мог выбрать любой технический институт без конкурса. В итоге я остановил свой выбор на МФТИ как на наиболее прикладном из технических вузов. Учиться было интересно, но, разумеется, не без сложностей, так как физтех считается самым сложным из технических вузов. С трудоустройством тоже всё решилось достаточно быстро и легко благодаря репутации моего места обучения и помощи с трудоустройством студентов: в физтехе принята система базовых кафедр, когда начиная с 4 курса студенты идут пробовать свои силы и применять знания в понравившейся им научной или it-компании из списка партнёров вуза.
– Какова область ваших исследований и почему она важна? Что сейчас главное в вашей деятельности, чем вы занимаетесь?
– Если посмотреть глобально, то у меня два основных направления научной деятельности. Первое и основное – это развитие методов верификации микропроцессоров, а второе – это попытки описания того, что такое доверенность в контексте архитектуры процессора*. Обе области критически важны, так как без них не выпустить работающий микропроцессор. Есть много примеров в мире, когда недостаток верификации приводил к весьма плачевным последствиям, Intel терял миллионы долларов на отзыве линейки процессоров из-за одной маленькой ошибки в плавучей арифметике; ракеты, у которых блок управления телеметрией путал + и -, из-за чего ракета летела сразу вниз; аппараты МРТ, где из-за пропущенной ошибки люди получали смертельные дозы радиации. Мы развиваем новые современные способы верификации с применением машинного обучения для повышения качества или сокращения длительности верификации.
– В чём именно заключается новизна ваших исследований?
– Новизна заключается в сфере применения машинного обучения. Сейчас множество компаний-производителей микроэлектроники и научных институтов занимаются этим вопросом, но все их работы сосредоточены на применении машинного обучения на блочном уровне верификации, то есть проверке составных частей (блоков) конечного изделия. Моя же работа сосредоточена на системном уровне, я рассматриваю микропроцессор «в сборе» и применяю машинное обучение для верификации на совсем другом уровне, чего никто до меня пока не делал.
– Востребованы ли ваши научные разработки в нашей стране? И актуальны ли вопросы, которыми вы занимаетесь, в международной научной повестке, удаётся ли сегодня сотрудничать с учёными из других стран?
– Да, в России есть несколько организацией, занимающихся разработкой микропроцессоров, в одной из них я как раз и работаю, сразу применяя полученные разработки на практике. Также проходят выступления на всевозможных конференциях, где можно обменяться опытом с коллегами из других организаций. Что касается международной научной повестки, то раньше, безусловно, было легче полететь на конференцию в Европу, Азию или Америку и представить там свои идеи. Сейчас с этим дела обстоят сложнее. Но мы продолжаем работу и умеем находить новые решения, которые были бы интересны международному сообществу.
– Мне бы хотелось узнать ваше мнение о нейросетях. Помогают ли они в научной деятельности?
– Сложный вопрос, безусловно, видя скорость их развития и текущие возможности, становится очевидным, что чем дальше, тем активнее они будут применяться в почти любой отрасли. Но если смотреть на это не фаталистично, что «нас всех заменят на нейросети», а более реалистично, то понятно, что это будет просто ещё одним инструментом в арсенале разработчиков и учёных. Уже сейчас есть тысячи работ, в рамках которых берётся старая нерешённая стандартными инструментами задача и решается с применением новых инструментов машинного обучения. При этом есть и обратная сторона медали: использование нейросетей негативно сказывается на качестве обучения студентов и аспирантов, появляются статьи и кандидатские, написанные языковыми моделями и так далее.
– Происходит ли в рамках вашей работы взаимодействие с бизнесом? Предположу, что с наукой себя связывает не такой большой процент выпускников-математиков и физиков… Не секрет, что многие крупные компании разбирают молодых талантливых специалистов ещё студентами. Взять хотя бы ваш пример… Какие сферы деятельности, на ваш взгляд, сегодня в приоритете у выпускников инженерных специальностей? Наблюдается ли отток специалистов за рубеж, в условные «силиконовые долины», или мы можем обеспечить конкурентоспособную среду для развития молодых специалистов?
– Да, взаимодействие происходит. Я как раз работаю в более коммерческом секторе института. Поэтому наука как таковая не является основным направлением рабочего процесса, но поскольку моя сфера деятельности очень наукоёмкая, то ничего не мешает получать научные результаты, решая технические или бизнес-задачи. Поэтому конкретно в моей области строгого деления на науку и бизнес нет, так как одно невозможно без другого, и во всех компаниях-конкурентах или партнёрах трудятся кандидаты наук, создаются научные отделы... Большинство студентов (а мы тоже активно взаимодействуем с вузами, приглашая на стажировку и работу) заинтересованы в разного роде IT-разработке, отдавая этому направлению предпочтение как самому приоритетному. Отток же очень сильно зависит от сферы применения знаний и степени локализации компании. Наиболее активно люди уезжали в 22-м году, у меня половина институтских друзей релоцировались вместе с компаниями. Сейчас же отток вернулся на прежний уровень. Однако всё вышесказанное касается уже сформировавшихся профессионалов; начинающих специалистов сейчас за рубежом никто не ждёт из-за переизбытка на рынках собственных кадров.
– В чём заключается уникальность подхода вашего отдела к созданию микропроцессоров и систем на кристалле по сравнению с другими российскими центрами? Что позволяет вам сохранять конкурентоспособность на протяжении десятилетий?
– Уникальность заключается в том, что НИИСИ вложила колоссальное количество ресурсов в создание составных частей любой архитектуры – сложно-функциональных блоков. За счёт этого большая часть санкций не затронула нашу организацию, в то время как множество российских компаний потеряло возможность производить микросхемы из-за отзыва лицензии на использование заказных СФ-блоков.
– Расскажите подробнее о флагманской разработке – коммуникационной системе (интерконнекте). С какими вызовами вы столкнулись при проектировании микросхемы К1890КП38 и какие преимущества она даёт серверам на базе процессоров «Эльбрус»?
– Сравнивать разработку интерконнекта с разработкой наших коллег из МЦСТ не совсем корректно, так как это разные типы устройств. Как центральный процессор в персональном компьютере нельзя заменить на чип из роутера, так как он гораздо менее производительный, так и в роутер никто не будет ставить последнюю разработку от Intel, ведь тогда роутер станет стоить как компьютер и потреблять электричество как чайник. Поэтому для разных задач используются разные типы устройств. Интерконнект же это очень перспективная разработка, позволяющая объединять на одной плате блоки, произведенные разными компаниями, достаточно договориться о типе соединения (интерконнекта).
– Насколько критично для ваших разработок использование отечественных технологий корпусирования микросхем?
– Независимость цепочек поставок – это ключевой элемент при создании доверенных систем. На этапе корпусирования в микросхему могут быть установлены вредоносные закладки или средства мониторинга.
– Проектирование системы на кристалле – это всегда компромисс между производительностью, энергопотреблением и площадью кристалла. По какому из этих направлений ваша команда сейчас ведет наиболее активные исследования?
– Основной упор делается на увеличении производительности. Наращивание числа вычислительных ядер и скорости обмена данными. При этом есть и разработки, в которых требования по производительности довольно скромные, а основным приоритетом является энергопотребление и надёжность.
– Вы работаете с технологическими нормами 28 нм. Планируется ли переход на более современные топологии (например, 14/16 нм или меньше)? Какие основные препятствия стоят на пути освоения таких норм в текущих условиях?
– Препятствием является отсутствие возможности организовать такое производство на территории страны. Это экстремально дорогая технология, при этом даже если потратить все ресурсы на её создание, то она никогда не окупится из-за слишком маленького рынка сбыта. Из-за этого мы оказываемся в замкнутом круге: нельзя организовать производство и продажу современных микросхем из-за отставания в технологии, при этом нельзя осваивать современные технологии из-за того, что для их окупаемости нужен весь мировой рынок.
– Известно, что более 80% сотрудников вашего отдела – выпускники НИЯУ МИФИ. Такой высокий уровень синергии достигается за счёт партнёрских отношений с вузом, о чём вы упоминали выше? Какие качества выпускников особенно ценятся в вашей работе? Что посоветуете студентам, только начинающим свой карьерный путь? Так ли важны фундаментальные знания или профессионализм приходит только с опытом и благодаря практике?
– Уровень синергии обеспечивается тем, что наша организация действительно является базовой кафедрой в МИФИ, поэтому многие сотрудники в свои годы пришли именно из МИФИ. Однако в текущее время мы налаживаем контакты с другими вузами, и появляется много талантливых молодых сотрудников из МЭИ, Бауманки, МИРЭА и ПетрГУ. Но самое главное, и это ценится больше всяких дипломов, – это обучаемость и заинтересованность студента. Студенты «с горящими глазами» очень быстро обгоняют по квалификации своих одногруппников с более профильными знаниями или хорошими оценками. Поэтому именно таких студентов мы стараемся оставлять работать после практики и способствуем их профессиональному росту.
– Как вы оцениваете текущий разрыв между теоретической подготовкой студентов и практическими требованиями индустрии микроэлектроники? Что можно было бы улучшить в образовательных программах?
– Как я сказал выше, главное – это всё же заинтересованность и готовность учиться, так как микроэлектроника – это дольно узкоспециализированная область, исчерпывающие знания по которой сложно дать в рамках общего курса обучения. Но разрыв начал сокращаться за счёт более плотной взаимной интеграции вузов и компаний-производителей микропроцессоров. Сейчас у большинства таких компаний есть формальные и неформальные договорённости с вузами о стажировке и трудоустройстве студентов, начиная с третьего курса.
– Если посмотреть на горизонт ближайших 5 лет, какая задача кажется вам самой амбициозной и сложной для всего российского рынка микроэлектроники? И какую роль ваш отдел планирует сыграть в её решении?
– Последние 5 лет для рынка запомнились уходом многих поставщиков специализированного программного обеспечения и отзывом лицензий на использование различных сложно-функциональных блоков (составных частей любой архитектуры). И именно эти задачи российский рынок сейчас решает. Создаются консорциумы производителей микроэлектроники, в рамках которых различные игроки объединяют усилия, дополняя разработки друг друга. Вкладываются средства в создание новых открытых средств проектирования. Как раз в этой области заметно наибольшее пересечение между научной и коммерческой деятельностью.
– Как вы считаете, следует ли вовлекать молодых людей в научную деятельность?
– Текущая ситуация вряд ли вдохновит новых учёных, сейчас не лучшие годы для российской науки. Для нас важнее не пропустить людей, которые уже и так горят новыми идеями и трудятся в околонаучной сфере. Поэтому мы привлекаем к работе студентов лучших московских вузов, вовлекая их в работу над интересными и нетривиальными задачами. Кого-то у нас получается заинтересовать, и они остаются продолжать обучение в аспирантуре, параллельно работая у нас. Кому-то более интересна коммерческая сфера, и они уходят к нашим коллегам из других организаций с меньшей долей научной нагрузки.
– Какой путь нужно пройти студентам, чтобы остаться в научной сфере? Какие первые шаги сделать? Ваши рекомендации…
– Сейчас почти в любом вузе, связанном с IT, есть такое понятие как базовая кафедра. Это привязанные к вузу организации, которые принимают студентов старших курсов на обучение и работу. Среди этих базовых кафедр есть как сугубо коммерческие организации, так и научные. Поэтому студенты могут начинать заниматься наукой с третьего-четвертого курса на базе крупных научных центров. При этом крайне удачным сценарием является тот, где сфера научных и рабочих интересов совпадает и студенту не приходится разрываться между разными задачами. В таком случае и написание кандидатской не является каким-то особым отдельным усилием, а просто складывается из результатов проделанной работы.
– Представьте, что все преграды сняты: неограниченное финансирование, доступ к любым технологиям. Над каким проектом мечты вы бы начали работать в первую очередь?
– Скорее всего, это были бы новые процессоры для ускорения работы нейросетей. Это новая и актуальная область, в которой ещё можно занять своё место в мировых цепочках поставок.
– Благодарим Вас за беседу. Хотелось бы закончить лирическим вопросом: как Вы отдыхаете и переключаетесь от работы?
– Моё хобби – это чтение и игры, а ещё у нас с женой большое количество животных дома, различные вараны и змеи занимают пол-квартиры, они тоже требуют внимания. Плюс путешествия, но не организованным туром в отель, а дикарём. За последние пару лет мы объехали вдоль и поперёк весь Вьетнам, Марокко и Японию, сейчас планируем на автодоме месяц путешествовать по Австралии.
____
* В контексте архитектуры процессора понятие «доверенность» чаще всего связано с обеспечением безопасности, надёжности и соответствия определённым требованиям к аппаратно-программным системам. Это подразумевает уверенность в том, что система отвечает установленным критериям безопасности, а её компоненты не содержат недекларируемых возможностей или уязвимостей.
Беседовала Гусева Милана Кирилловна
Facebook
Вконтакте
Telegram
Twitter
