Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене

Россия запатентовала собственный ИИ-ускоритель: чиплет на 28 нм по принципу Nvidia

Россия зафиксировала права на технологию, без которой через пять лет не обойдётся ни один беспилотник, ни одна система видеонаблюдения, ни один промышленный робот. Роспатент зарегистрировал топологию тензорного чиплета — специализированного кристалла для аппаратного ускорения нейросетей. Правообладатель — Российская Федерация в лице Фонда перспективных исследований (ФПИ). Срок действия — до мая 2036 года. Это не готовая микросхема. Не серийный продукт. Не ответ Nvidia. Это — чертёж. Но чертёж, прошедший инженерную проработку, зарегистрированный государством и готовый к передаче по лицензии любому российскому дизайн-центру или фабрике. В отрасли, где интеллектуальная собственность стоит дороже кремния, — событие значимое. Тензорный чиплет — специализированный кристалл, выполняющий одну задачу: матричные операции, лежащие в основе работы нейросетей. Не универсальный процессор, а ускоритель, который встраивается в гетерогенную систему-в-корпусе (SiP) рядом с другими кристаллами — интерфей
Оглавление

Россия зафиксировала права на технологию, без которой через пять лет не обойдётся ни один беспилотник, ни одна система видеонаблюдения, ни один промышленный робот. Роспатент зарегистрировал топологию тензорного чиплета — специализированного кристалла для аппаратного ускорения нейросетей. Правообладатель — Российская Федерация в лице Фонда перспективных исследований (ФПИ). Срок действия — до мая 2036 года.

Это не готовая микросхема. Не серийный продукт. Не ответ Nvidia. Это — чертёж. Но чертёж, прошедший инженерную проработку, зарегистрированный государством и готовый к передаче по лицензии любому российскому дизайн-центру или фабрике. В отрасли, где интеллектуальная собственность стоит дороже кремния, — событие значимое.

Что именно запатентовано

Тензорный чиплет — специализированный кристалл, выполняющий одну задачу: матричные операции, лежащие в основе работы нейросетей. Не универсальный процессор, а ускоритель, который встраивается в гетерогенную систему-в-корпусе (SiP) рядом с другими кристаллами — интерфейсным чиплетом, памятью, контроллером.

Технические параметры, раскрытые в документации:

  • Техпроцесс: 28 нм КМОП;
  • Размер кристалла: 8 127 × 3 671 мкм (примерно 30 кв. мм);
  • Металлизация: 10 слоёв с межслойными соединениями;
  • Монтаж: flip-chip с локальным травлением диэлектрика над слоем перераспределения (RDL);
  • Интерконнект: выделенный интерфейс обмена данными с другими чиплетами в корпусе.

Над проектом работали шесть авторов: Виталий Азаров, Александр Ворсин, Павел Зубковский, Максим Ладнушкин, Константин Чумаков и Евгений Эмин. Последний ранее участвовал в создании блоков памяти DDR3/DDR4 по 28 нм для Минпромторга на базе НИИСИ РАН.

Заявка поступила в Роспатент 20 апреля 2026 года, решение вынесено 22 мая — за месяц.

Почему чиплет, а не монолитная микросхема

Чиплетная архитектура — подход, при котором микросхема собирается из нескольких небольших кристаллов в одном корпусе вместо одного большого. AMD внедрила этот принцип в массовые процессоры Ryzen и EPYC с 2019 года. Intel развивает аналогичную концепцию в линейке Meteor Lake. Nvidia применяет чиплетную компоновку в ускорителях Blackwell.

Преимущества чиплетного подхода особенно актуальны для России:

  • Масштабируемость

Нужно больше производительности — добавляешь ещё один тензорный чиплет в корпус. Не нужно проектировать новый кристалл с нуля

  • Доступность производства

Маленький кристалл 30 кв. мм на зрелом техпроцессе 28 нм — реалистичная задача. Большой монолитный ускоритель на 5 нм — из области фантастики для российских мощностей

  • Выход годных

Чем меньше кристалл, тем выше вероятность, что он окажется бездефектным. На 28 нм с кристаллом 30 кв. мм выход годных будет высоким

  • Комбинирование техпроцессов

Тензорный чиплет — на 28 нм, интерфейсный — на 90 нм, память — отдельно. Каждый кристалл изготавливается на оптимальном для него техпроцессе

Сравнение с Nvidia: честно и без иллюзий

Эксперты проводят параллель с тензорными ядрами Nvidia и тут же оговариваются: сравнение корректно концептуально, но не по производительности.

Nvidia выпустила первое поколение тензорных ядер (Volta, Tesla V100) в 2017 году по нормам 12 нм. Пятое поколение (Blackwell) — по 4 нм. Российский чиплет спроектирован на 28 нм — техпроцессе, который мировая индустрия освоила в 2011 году.

Разрыв — существенный. Но, как отмечает Антон Аверьянов из ГК ST IT, для первых линеек 28 нм подходит отлично. Алексей Бойко добавляет: к производству на 28 нм за рубежом проще получить доступ, чем к передовым 4 или 2 нм. А Александр Тимошенко подчёркивает: зафиксирована не абстрактная идея, а конкретная инженерно проработанная архитектура.

Принцип тот же — реализация другая. Как «Жигули» и BMW: оба — автомобили с двигателем внутреннего сгорания, но сравнивать характеристики бессмысленно. Зато «Жигули» можно собирать на отечественном заводе — а BMW нет.

Когда и где можно произвести

Главный вопрос — и главная проблема. Серийное производство микросхем по 28 нм в России ожидается не ранее 2027 года. «Микрон» сегодня выпускает продукцию по нормам 90 нм. Литограф на 130 нм, о котором заявил Мантуров, появится в следующем году. До 28 нм — ещё несколько ступеней.

Варианты:

  • Заказ за рубежом

Техпроцесс 28 нм — зрелый, его предлагают десятки фабрик в Китае, Тайване, Южной Корее. Санкционные ограничения на 28 нм значительно мягче, чем на передовые нормы. SMIC, например, массово производит по 28 нм

  • Ожидание отечественных мощностей

Если программа электронного машиностроения Минпромторга выдержит сроки — к 2028–2029 году на «Микроне» может появиться линия 28 нм

  • Комбинированный подход

Первые партии — на зарубежной фабрике, серийное производство — по мере готовности российской линии

Государственная собственность на топологию упрощает любой из этих сценариев: ФПИ может выдать лицензию конкретному предприятию или включить чиплет в госпрограмму импортозамещения.

Где будет востребован

Тензорный чиплет на 28 нм не потянет обучение GPT-масштабных моделей — для этого нужны ускорители на 4–5 нм с памятью HBM. Но для ИИ-инференса — применения обученной модели на конечном устройстве — 28 нм вполне достаточно.

Области применения, которые называют эксперты:

  • Беспилотный транспорт — обработка данных с камер и лидаров в реальном времени;
  • Видеонаблюдение — распознавание лиц, номеров, событий без отправки видео в облако;
  • Промышленный IoT — анализ данных с датчиков на месте, предиктивное обслуживание оборудования;
  • Робототехника — локальное принятие решений без связи с сервером;
  • Космос и авиация — бортовой ИИ в условиях, где облачные сервисы недоступны;
  • Телекоммуникации — интеллектуальная обработка сигналов на базовых станциях.

Везде, где нужна локальная обработка данных нейросетью при жёстких ограничениях по энергопотреблению и без зависимости от иностранных решений.

Что это меняет

Регистрация топологии — не продукт, а фундамент. Но фундамент грамотный: чиплетная архитектура, зрелый техпроцесс, государственная собственность с возможностью лицензирования. Три качества, которые делают проект практически реализуемым — в отличие от амбициозных, но невоплотимых планов по созданию «российского аналога Nvidia H100».

Тензорный чиплет ФПИ — ответ с другой стороны: суверенитет начинается с проекта, который можно произвести на доступных мощностях. Двадцать восемь нанометров — не передний край, но это граница, за которой российская промышленность способна работать уже в ближайшие годы.

Чертёж есть. Права закреплены. Осталось построить фабрику.