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AI芯片为芯片创业公司带来发展空间:dafa经典版网页登录

发布时间:2021-02-06    来源:dafa经典版网页登录78671

1月23日,《纽约时报》发表了最近的一篇文章,人工智能(AI)技术巨人和风险投资,还为芯片创业公司建立了新世界,向传统芯片巨人挑战了难得的机会。目前,正在为人工智能开发处理器的初创公司有45家,其中至少5家已经获得了超过1亿美元的投资。以下是文章的主要内容。多年来,科技行业的金融家对生产电脑芯片的早期公司不感兴趣。

刚创业的公司如何与英特尔这样的巨头竞争?目前,全球80%以上的电脑由英特尔芯片驱动。在英特尔不占据统治者地位的领域,例如智能手机和游戏设备,高通和Nvidia等公司也在虎视眈眈。但是近年来,科技行业最近的大使人工智能经常出现,这项新技术与新型电脑芯片一起使用也能取得更好的效果。

突然,风险投资者将成为小型芯片公司成功的障碍。目前,至少45家初创企业正在开发反对语音、无人驾驶汽车等任务的芯片,至少5家已经从投资者那里筹集了1亿美元以上。据市场调查公司CBInsights称,风险投资者去年向芯片创业公司投资15亿美元,达到两年前投资水平的两倍。这种爆炸性发展让人联想到20世纪80年代大量崛起的电脑制造商和硬盘制造商。

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这些公司数量不大,并不都生存下来,但有潜力推动缓慢的技术变革。初创公司的两个目标,这些公司不是想象必须用自己的芯片工厂挑战英特尔,而是那些工厂投资数十亿美元。(这些初创公司自由选择让其他公司代替他们生产芯片。

)但是他们正在努力设计需要计算能力的芯片,使机器能够学习如何做更多的事情。两个目标之一,找到或收购有利可图的部门。约翰肯尼迪,北方执行部队)他们必须慢慢前进。机器学习和AI已经重新开启了如何制造电脑的问题。

在谷歌负责全球基础设施管理数年的硅谷风险公司Sequoia合作伙伴BillCoughran,Sequoia最近投资了重新加入1亿美元融资俱乐部的英国初创企业Graphcore。到2016年夏天,行业变化明显。

谷歌、微软和其他网络巨头正在通过称为神经网络的算法,创建能够快速识别照片中的脸并调用智能手机发出的语音命令的AI应用程序。这些算法可以在大量数据中识别模式,自学继续工作。英伟达以生产旨在帮助游戏和其他软件图形的图形处理器(GPU)而闻名。

简单的图像事实也被限制在神经网络中。到去年夏天为止的一年里,英伟达向谷歌等公司运营的大型计算机数据中心出售了价值1.43亿美元的芯片,比前一年翻了一番。

英特尔正在奋力追赶。收购了拥有50名员工的硅谷创业公司Nervana,从一开始就制作了AI芯片。

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据科技新闻网站Recode透露,该交易规模为4亿美元。此后,另一家硅谷创业企业Cerebras挤满了5名Nervana工程师。

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因为还要为AI设计芯片。据福布斯发布的报告显示,截至2018年初,Cerebras已完成高达1亿美元的融资。

超过该融资规模的AI芯片创业公司为Graphcore是。另一家硅谷公司WaveComputing和两家北京公司地平线机器人和寒武纪(政府支持)。

AI芯片创业公司CEO迈克亨利(MikeHenry)表示,2015年和2016年初筹集资金是一场噩梦。但是据他说,随着在这个领域渴望收购的大型科技公司争先恐后地抢走半导体市场,这种情况已经再次改变。 中国对开发新的AI芯片特别感兴趣。北京另一家芯片创业公司深刻认识到科学技术获得了4千万美元的融资,中国国家科技部也特别敦促生产挑战英伟达的国产芯片。

有人指出,稀有的机会是新市场,因此这种新型处置能力市场的需求非常高,是稀有创业公司应对传统巨头的机会之一。(威廉莎士比亚、温斯顿、成功)第一个根本性的变化最有可能在数据中心再次发生。像Graphcore和Cerebras这样默默前进的企业期待着加速新的A.I形式的出现。

他们的目标是机器人可以开始对话,系统应该自动分解视频和虚拟现实。微软、谷歌(已经为AI开发的芯片)等研究人员通过反复实验训练神经网络,在大量芯片上对算法进行数小时甚至数天的测试。他们经常躺在笔记本电脑前,注视着显示这些算法从数据自学过程的图表。

芯片设计师想修改这个过程,将所有实验减少到几分钟以内。据前Nervana工程师ScottGray称,目前英伟达的GPU可以有效地继续执行所有转移到训练神经网络的小运算,但在这些芯片之间传输数据的效率仍然很低。格雷目前在特斯拉首席执行官埃隆马斯克(ElonMusk)等设立的人工智能实验室OpenAI工作。

因为在一定程度上制造芯片,所以除了为神经网络制造芯片外,初创企业也在用新的思维制造围绕芯片的硬件。例如,Graphcore正在开发包含更多内置存储空间的芯片,因此不需要往返尽可能多的数据。其他公司正在研究不断扩大芯片间管道的方法,以延缓数据交换过程。

Sequoia的KAPALAN说,应该在一定程度上制作芯片,研究这些芯片如何连接,以及它们如何与系统的其他部分进行通信。但这只是变化的一部分。

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一旦神经网络完成了任务训练,就需要额外的设备来继续执行任务。在丰田,无人驾驶汽车原型被神经网络用于识别道路上的行人、标志和其他物体。在数据中心训练神经网络后,该公司在安装在汽车上的芯片上运行该算法。

Mythic、深感技术、超视距机器人等早期公司也在解决将AI芯片从手机转移到汽车等多种设备的问题。目前来看,这些新芯片的工作效果可能不太好。设计和生产芯片大约需要24个月。

也就是说,第一次依赖的不切实际的硬件到今年也不会到来。芯片初创公司将不会面临英伟达、英特尔、谷歌等行业巨头的过热竞争。但是所有公司都是指同一个地方——费尔南多阿隆索(Fernando Alonso)。是新市场的开始:dafa娱乐场网页版。

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