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2018年全球最值得关注的AI芯片初创公司

本文摘要:片上点对点和“处理器内存”(片上存储器)方法,可以获得远超过TFlops基准所接纳的杰出性能。在一些神经网络中,如Generative Adversarial Networks,内存是瓶颈。再度特别强调,我们将被迫等候现实的用户用实际应用程序来评估此体系结构。 尽管如此,Graphcore的投资者名单、专家名单和台天价估值告诉他我,这有可能是一件好事。图2:GraphCore展出了ImageNet数据集处置的照片。 可视化可协助开发人员理解其训练处置闲置处置周期的方位。

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片上点对点和“处理器内存”(片上存储器)方法,可以获得远超过TFlops基准所接纳的杰出性能。在一些神经网络中,如Generative Adversarial Networks,内存是瓶颈。再度特别强调,我们将被迫等候现实的用户用实际应用程序来评估此体系结构。

尽管如此,Graphcore的投资者名单、专家名单和台天价估值告诉他我,这有可能是一件好事。图2:GraphCore展出了ImageNet数据集处置的照片。

可视化可协助开发人员理解其训练处置闲置处置周期的方位。Habana LabsHabana Labs是一家以色列创业公司,去年9月在第一次AI硬件峰会上宣告它早已准备好发售其首款用作推理小说的芯片,其创纪录的性能用作卷积神经网络图像处理。结果显示在Resnet50图像分类数据库中该处理器每秒分类15,000张图像,比NVIDIA的T4高达大约50%,功耗仅有为100瓦。在2018年12月,Habana Labs的近期一轮融资由英特尔风险投资(Intel Venture Capital)领有投,WRV Capital,Bessemer Venture Partners和Battery Ventures跟投,该公司的融资也由此前的4500万美元减少了7500万美元。

据报,Habana Labs新的融资将部分用作流片其取名为“Gaudi“的第二款芯片,该芯片将专心于训练市场,据信可扩展到1000多个处理器。其它创业公司我告诉世界上有多达40家公司在为人工智能设计训练和推理小说芯片。我找到大多数公司都在展开非常简单的FMA(浮点乘法相加)和混合精度数学(整型8位和浮点16位和32位)。

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回应我会深感吃惊,因为这种方法比较更容易构建并且不会取得一些成果,但它会为像NVIDIA,英特尔以及少数初创公司作出不一样的架构获取长久的架构优势。以下是一些引发我留意的公司:Groq:前Google员工创办,专门从事TPU工作,他们有雄心统治者世界其他地区。

Tenstorrent:加拿大前AMD员工创办,目前仍正处于保密阶段。我不能说道其首席执行官的愿景和架构给我留给了深刻印象的印象。ThinCi:印度公司专心于边缘设备和自动驾驶汽车,与三星和Denso创建了合作伙伴关系。

Cerebras:由前SeaMicro(录,AMD子公司,专心于超强密集计算机服务器行,在2015年4月16日暂停运营)员工领导,还包括Andrew Feldman,目前仍正处于深度“伪装”模式。Mythic:一家使用独有方法展开边缘推理小说处置的创业公司,类似于非易失性存储器上的仿真处置; 应当在2019年有芯片。中国AI芯片初创公司中国仍然企图寻找一条挣脱美国半导体的方式,人工智能加速器可能会获取它仍然在谋求的机会。中国原作了2030年要创建一个价值数万亿美元的人工智能产业的目标,自2012年以来,投资者早已向创业公司投放了多达40亿美元的资金。

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美国国会称之为这是一场人工智能军备竞赛,美国科技产业有可能领先于中国公司和研究机构,因为其不过于注目妨碍西方变革的隐私问题。Cambricon(寒武纪科技)和SenseTime(商汤科技)有可能是最有一点注目的中国人工智能玩家,但像边缘AI这样的玩家更加注目Horizon Robotics(地平线)。

此外,大型科技公司如百度、华为、腾讯和阿里巴巴也有一点注目,所有这些公司都对人工智能软件和硬件展开了大量投资。寒武纪科技估值为25亿美元,是早已公布了第三代AI芯片的中国独角兽公司。寒武纪称之为它可以用更加较低的功耗获取比NVIDIA V100更佳的AI性能,他们还销售其AI IP,配备在华为麒麟970和麒麟980的处理器当中,作为AI加快硬件。

商汤科技或许是估值最低的AI创业公司,以在中国推展智能监控摄像头而著称。这些安防摄像头数量多达1.75亿,还包括其他公司生产的摄像头。

商汤科技在香港正式成立,最近一轮融资数额约6亿美元,由阿里巴巴领有投。据报导,这家初创公司的价值目前为45亿美元。商汤科技与阿里巴巴、高通、本田甚至NVIDIA等主要公司创建了战略合作伙伴关系。

该公司今天享有一台超级计算机,运营约8000块(有可能是NVIDIA获取?)GPU,并计划再行修建5台超级计算机来处置数百万个摄像头收集的面部辨识数据。


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