PuzzleLib Нейросетевая библиотека

PuzzleLib – программное обеспечение, которое позволяет собрать нейронную сеть под конкретную задачу, визуализировать ее архитектуру, запустить обучение этой нейронной сети и выгрузить обученную сеть для дальнейшего использования.

2019: Внесение в Единый реестр отечественного ПО

25 января 2019 года в Фонде «Сколково» сообщили, что разработка компании «Нейросети Ашманова», резидента Кластера информационных технологий Фонда «Сколково», внесена в Единый реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных.

«Я считаю появление отечественной технологии работы с нейронными сетями, оптимизированными также и под российский стек вычислительного оборудования, очень важной вехой развития ИТ-технологий в стране. Этот факт расширяет круг заказчиков данного ПО и даёт возможность создавать нейросетевые технологии специального применения». Сергей Воинов, руководитель направления «IoT, Электроника, Digital Health» ИТ-кластера Фонда «Сколково»

Как отметили в «Сколково», к ближайшим аналогам, которые применяются в российских компаниях, можно отнести либо зарубежные библиотеки в открытом доступе (Google TensorFlow, Facebook PyTorch и др.), либо программно-аппаратные комплексы крупных иностранных корпораций (IBM Power AI, SAP HANA и др.).Рынок IIoT в РФ: рост или тупик?

Особенности PuzzleLib, отмеченные разработчиком:

• высокая скорость – используются только низкоуровневые утилиты для видеокарт NVIDIA и AMD и эффективно задействуются ресурсы процессора;
• поддерживается работа на CPU и GPU (центральные процессоры и видеокарты);
• библиотека может работать на всех основных операционных системах (семейство Linux, Windows, Mac OS, iOS и Android);
• автоматическая оптимизация вычислений;
• более 60 видов нейросетевых модулей, которые позволяют строить сверхточные, рекуррентные нейросети и сети с произвольными графами вычислений;
• порог входа в PuzzleLib для пользователя ниже, чем для других библиотек;
• полностью отечественная разработка.

«Скорость обработки данных – это очень важная характеристика. К примеру, есть автомобили со встроенными системами обнаружения препятствия, которые разрабатываются на нейронных сетях. Чем быстрее эта система определит опасность, тем выше вероятность избежать столкновения». Антон Дробышев, специалист по машинному обучению компании «Нейросети Ашманова»

Также компания «Нейросети Ашманова» планирует обеспечить поддержку отечественных процессоров Эльбрус, Байкал и ЭЛВИС ELISE, использующихся в производстве российских компьютеров, устройств промышленной автоматизации, вычислителей, мультимедийных устройств и т. д.