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500万彩票网是什么-模仿AI或让这家公司变成独角兽
2019-07-11 22:12:40

来历:本文由大众号半导体职业调查(ID:icbank)翻译自「nextplatform」,作者Nicole Hemsoth,谢谢。

开展至今,人工智能推理有两种趋势,现在只要少量几家公司深化其间。

一个趋势将500万彩票网是什么-模仿AI或让这家公司变成独角兽咱们带回到模仿核算引擎的未来,模仿核算引擎能够大大下降功耗和潜在本钱,但对杂乱性的创建和防止会发作一些影响。很快就会有更多信息。

第二个趋势是,任何公司进入推理商场时都会选用相似的办法,经过对数据中心和边际推理的两层重视来对冲他们的赌注。更具体地说,在边际设备中运用相同的体系结构,由于它能够像加快器相同塞进PCIe。

尽管咱们议论AI推理的趋势,但请记住,在数据中心,CPU仍然是王者。卸载加快模型尚未在作业流程的这个特定部分中盛行,但随着练习有素的模型杂乱性(和ROI)不断增加,它将变得有意义。满意让大公司去树立自己的公司。也就是说,除非有人这样做,不然在经济上和技能上都是500万彩票网是什么-模仿AI或让这家公司变成独角兽不可500万彩票网是什么-模仿AI或让这家公司变成独角兽行的。

其间一家归于融资型的罕见的推理草创公司刚刚取得了许多流动资金,以赞助他们进军数据中心并应对上述应战。咱们上一年介绍的Mythic,宣告了3000万美元的B-1系列赛,总筹资额到达8600万美元。

假如您有必要越过咱们的体系结构简介,那么这个简略的故事将从2013年开端,这家公司就开端着手进行数十年的模仿设备方面的许多作业,并宣称现已完善了一些极为杂乱的模仿到数字(然后再回来)电路,以及对杂乱神经网络推理操作的优化(CNN,RNN,着眼于变压器网络和谷歌和其他超标准研讨实验室提出的人工智能的其他新办法)。

有人或许会说,Mythic的数据中心野心会遭到对边际设备的过火着重的影响,而边际设备才是真实的干流时机地点。特别是由于该商场主要由超大型核算机组成,这些核算机要么测验一个新设备需求满意长的时刻,以决议自己构建一个新设备,要么在他们的芯片发现这些数据中心的内部之前,将一家草创企业置于资金短缺和开发失利的危如累卵的地步。

尽管能够500万彩票网是什么-模仿AI或让这家公司变成独角兽在新式的500万彩票网是什么-模仿AI或让这家公司变成独角兽边际干流中坚持利润率,但数据中心的思想同享潜力是香饽饽。这是几家旨在练习和推理的人工智能芯片草创公司都在寻求的,但考虑到潜在大客户的数量有限、他们倾向于按规划制造和购买,延长了硬件判定时刻,很难说这些需求中是否有一个得到了很好的满意。需求许多的软件集成,对高档路线图的需求……开门见山地说,数据中心或许仅仅一个悠远的期望,即便是对最好的技能和开发来说。

可是,正如Mythic首席执行官迈克亨利(Mike Henry)告知咱们的那样,有许多办法能够绕过那些阻止他们取得大客户的妨碍。并且他以为他们或许能够做出让最大公司无法回绝的揣度。嗯,更精确地说,是他们不愿意回绝,由于从开发和本钱的视点来看,这是没有意义的。

“关键是要有一个真实异乎寻常的东西,那就是那些超大型核算机无法自行制造,假如他们不得不这么做的话,一定是本钱满意低在唆使他们,”亨利说,他的确有这样一个观念。“这些公司具有大型体系和硬件团队,但他们拿手构建大规划数字集成和体系。除了一些网络通信结构之外,我还没有看到这些公司出产出任何杂乱的模仿芯片。“这并不是说团队在这方面并不尽力,但正如亨利解说的那样,需求花费数年的时刻来完结所有这些作业。模仿/数字转化是正确的,更不用说其设备在边际或数据中心作业所需的许多其他优化。

“假如你看一个相对简略的模仿设备,比方德州仪器的轿车传感器,芯片上有8个模数转化器。它们具有高采样率,8-16位精度,传感器上或许有8个芯片,“他说。“咱们的问题是把大约22000个这样的芯片,一起坚持大致相同的功率预算。这些转化器在芯片上的规划远远大于之前的任何转化器。并且咱们有必要弄清楚怎么使它们变得小而薄,以便在不影响功耗预算的情况下将它们与闪存摆放在一起。”

练习一个模仿设备进行数字练习的神经网络并不是一项小使命。亨利说,大多数深度学习作业的杂乱数据流底子不适合模仿。“咱们有必要构建许多的数字盘绕结构,以便为这些网络供给可编程和灵敏的架构。当咱们考虑接下来几年需求什么时,咱们意识到它在核算方面有许多原始的暴力矩阵数学才能,没有任何特定的网络加快器,而是内置的数字转化才能数据输入和输出以运转CNN,RNN,张力和变压器网络以及那些新事物。咱们花了五年多的时刻,能够跟上拓扑结构的改动。但关键是模仿到数字(反之亦然)。”

“暖男人工智能是半导体职业所知的一种全新的作业量。它重视低精度,内存密布,从操控流的视点来看,核算很简略。运用现有内存进行模仿核算能够处理摩尔定律无法处理的瓶颈。”

这一点很难说。谷歌、Facebook、亚马逊和其他一些公司当然能够找到并使用专业知识来构建模仿设备,可是为什么当杂乱性和提高时刻很长时,他们会为驱动和设备自身的从头改造而烦恼,现有的且相对廉价的存储技能意味着本钱/收益开端看起来有些不平衡。仅有的优势是彻底操控架构以完成开发速度软件的前进,但即便这样也是一个延伸。

另一方面,这个星球上有许多模仿的专业知识,许多简单获取的内存,制造推理芯片能够成为任何人的游戏,在这基础上,工作将变得更简单,那些草创公司能够选用与Mythic相同的双商场办法。但这仅仅商业和竞赛的作业方式,正如咱们在最近的一个风投小组所听到的,推理仍然是任何人都能够玩的游戏。

“当然,在研讨生院,有人能够拼装一些显现模仿核算的电路,但这与大规划出产相差甚远;这并不是把它运送到一堆设备中,或许在TensorF500万彩票网是什么-模仿AI或让这家公司变成独角兽low中加载经过练习的网络。最困难的部分在于加载精度可忽略不计并确保数百万芯片的一致性,”亨利弥补道。

Mythic在曩昔几年中所延伸的研讨和开发危险能够经过着重商场仍然在很大程度上未定义且或许对某些利基商场具有爆炸性的边际来缓解。这使得对两层战略的新一轮出资听起来不如那些注入AI加快器的资金那么可怕,AI加快器在结构和事实上的设备改动好久之后才终究进入商场(正如咱们在练习加快器时看到的)。

咱们十分期望听到一批全新的芯片创业公司企图从边际剥离。此外,咱们还期望听到一些闻名公司几十年来在模仿设备范畴取得了巨大的成果,并终究有时机使用当年最抢手的作业量来激活他们的事务。像这个范畴中的许多其他工作相同,商场上的“处理方案”将远远超越那些杂乱到能够确保任何工作都不受限制的人。可是,假如问题满意耐久,那些植根于人工智能的问题会推进硬件的真实战役。

根据这点,最大的模仿人工智能推理芯片故事来自IBM,它也在开发根据8位相变存储器的设备。

Mythic的故事也告知咱们,这是重视国际回忆制造者正在发作的工作的好时机。尽管数量不多,但在Mythic的新闻中,见到了业界巨子美光公司(Micron),美光危险出资公司(Micron Ventures)也加入了这轮融资。

**点击文末阅览原文,可阅览英文原文。

*免责声明:本文由作者原创。文章内容系作者个人观念,半导体职业调查转载仅为了传达一种不同的观念,不代表半导体职业调查对该观念附和或支撑,假如有任何贰言,欢迎联络半导体职业调查。

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