Алексей Волынкин, первый заместитель генерального директора, директор по развитию бизнеса Группы Иннотех, обсуждает ситуацию.
Железная ситуация
Нехватка микрочипов будоражит мировую экономику уже несколько лет. Дефицит наблюдается с начала пандемии. Тогда были нарушены цепочки поставок, подорожала логистика, а спрос на ноутбуки и технику для удаленной работы лавинообразно вырос. По прогнозам Ассоциации производителей микроэлектроники SEMI, последствия кризиса мир будет ощущать как минимум до 2024 года, а вероятно, и на несколько лет дольше.
Если говорить про Россию, то на нашем рынке ситуацию усугубляют ограничения поставок кремниевых устройств со стороны азиатских и американских компаний. Правительство ввело субсидии на разработку технологий, но о краткосрочных результатах и разрешении проблем с дефицитом полупроводников говорить не приходится.
Для выхода из кризиса потребуются беспрецедентные усилия и инвестиции по многим направлениям. В начале года компания Avnet изучила, как инженеры по всему миру справляются с дефицитом чипов. Больше половины hardware-разработчиков сообщили, что перепроектируют свои платы из-за нехватки микроконтроллеров. Другие подбирают совместимые альтернативы с похожими техническими характеристиками.
Но даже в этом случае очевидно, что проблема нехватки микросхем требует комплексного решения — строительства фабрик и субсидий будет недостаточно. Среди специалистов есть мнение, что компенсировать некоторые недостатки в развитии микроэлектроники позволит софт.
Программный вектор
Ситуации, когда проблему с аппаратным обеспечением решают программными методами, довольно распространены. Например, софт помогает управлять производством на фабриках. Один лондонский стартап уже развивает систему на базе искусственного интеллекта, которая ориентируется на данные сенсоров и отчеты. Затем она составляет оптимальный план производства, сокращая время цикла, расходы на обслуживание и закупки — решение пользуется повышенным спросом у чипмейкеров.
Еще одним ключевым направлением в контексте дефицита чипов может стать оптимизация программного обеспечения для работы на более широком спектре оборудования, в том числе выполненном на базе старых техпроцессов. Условные микросхемы в формате 14-нм и меньше нужны для смартфонов, персональных компьютеров и высокопроизводительных серверов. Но кризис с чипами, который мы наблюдаем последние два года, наиболее заметен в других сегментах, где преобладают техпроцессы в 90-нм и выше. Эти микросхемы составляют основу оборудования для сетей связи, навигационных приборов, мультимедийных систем в автомобилях, медицинской электроники и банковских карт.
В прошлом году та же Tesla уже переписала ПО для своих электромобилей с целью расширить число поддерживаемых чипов от разных производителей. Теперь компания может более гибко подходить к проектированию аппаратных систем.
Если говорить о российских софтверных продуктах, то они ценны своей эффективностью. Например, система тарификации мобильного трафика разрабатывалась в середине нулевых и до сих пор держит нагрузку в десятки миллионов абонентов на серверах среднего уровня.
Множество разработок в финансовой сфере — высокопроизводительный процессинг платежей, биржевые терминалы. Все это примеры нагруженных систем, решающих задачи не за счет количества процессоров, а за счет алгоритмов и оптимизированного софта.
Такой подход применяли еще десятки лет назад, чтобы продлить срок жизни морально устаревшего оборудования. Например, американский «Спейс Шаттл» эксплуатировали значительно дольше запланированного периода, отчасти благодаря регулярным программным обновлениям. Инженеры НАСА даже разработали механизмы для их удаленной загрузки.
В то же время существуют специальные инструменты, позволяющие эффективно запускать нишевые задачи вроде обучения нейронных сетей на обычных процессорах и даже мобильных устройствах без необходимости приобретать специализированные GPU. Примером может быть метод CoCoPIE, который повышает производительность алгоритмов машинного обучения в неоптимальных условиях.
Определенную помощь в контексте нехватки микросхем может оказать изменение подходов к разработке. Например, обновления прошивок в формате Line-of-Code. Он позволяет вносить итеративные изменения в код прошивки встраиваемых устройств. Это значит, что девайс может иметь меньший объем памяти (и, соответственно, чипов NAND), так как ему не нужно загружать и хранить все обновление целиком. Подобные подходы повышают гибкость продукта.
Среди способов смягчить последствия полупроводникового кризиса эксперты выделяют перевод бизнес-критических приложений в облако. Один сервер в дата-центре провайдера содержит десятки виртуальных машин. Они могут принадлежать как одной компании, так и нескольким — распределением ресурсов управляет специальное программное обеспечение (гипервизор).
Отдельно следует сказать о применении программно-определяемых СХД (Software-Defined Storage) в рамках организации использования унаследованного (Legacy) вычислительного оборудования для решения менее ресурсоемких задач хранения данных, а также использование гиперконвергентных решений в рамках плавной модернизации существующей инфраструктуры, консолидации серверов и центров обработки данных.
Так, бизнесу не нужно приобретать собственное оборудование, а мощности вычислительных систем эффективно распределяются между несколькими пользователями. У специализированных провайдеров больше возможностей и ресурсов для закупки серверов в условиях кризиса, а также есть экспертиза для обслуживания оборудования с целью продления его жизни.