एमआईटी प्रौद्योगिकी की समीक्षा (एमआईटी प्रौद्योगिकी की समीक्षा) ने बताया कि 2017 उद्यमी पूंजीपतियों में कृत्रिम बुद्धि चिप नव निवेश पूरे वर्ष 2015, के रूप में ज्यादा तीन बार, के लिए 113 मिलियन कुल $ फंड बनाया जो ब्रिटेन अर्धचालक स्टार्टअप सिर्फ Graphcore सिलिकन वैली उद्यम पूंजीपतियों सिकोइया कैपिटल कृत्रिम बुद्धि के विकास के नए चिप्स बनाने के लिए $ 50 मिलियन उठाया मिथकीय, वेव कम्प्यूटिंग, Cerebras, चीन गहरी Kam प्रौद्योगिकी (DeePhi टेक) और कैम्ब्रियन प्रौद्योगिकी (Cambricon), कैम्ब्रियन टेक्नोलॉजीज हाल ही में चीन की सरकार ने एक $ 100 मिलियन निवेश मिला है।
क्यों स्टार्टअप का मौका है, तो हम रिपोर्ट है कि कई कंपनियों को अब हार्डवेयर में भारी निवेश कर रहे गहरी शिक्षा प्रणाली चला सकते हैं, इस तरह के NVIDIA ग्राफिक्स चिप के रूप में मौजूदा चिप्स, की सीमाओं पर प्रकाश डाला माइक्रो-कंप्यूटरों के हजारों पर आधारित है समानांतर में संचालित एक पिक्सेल रेंडर करने के लिए, पारदर्शी कुछ समायोजन परिचालन गहराई से सीखने वाले एल्गोरिदम हो सकता है, लेकिन यह भी समानांतर कंप्यूटिंग की एक बड़ी संख्या शामिल है, सबसे बड़ी खामी यह है कि बहुत ज्यादा शक्ति है।
कार्नेगी मेलॉन विश्वविद्यालय शोधकर्ताओं ने यह भी चिप समय छोटा करने के लिए, क्योंकि इस स्कूल की बिजली प्रणाली पर दबाव डाला, वे ऊर्जा के वैकल्पिक स्रोतों के इस समस्या को कम करने के लिए देख रहे हो जाएगा पूछा। स्टार्टअप कंपनी उच्च प्रदर्शन चिप्स का उत्पादन करने की योजना बना रही है, लेकिन वे वास्तव में लगता है अनुकूलित चिप्स कृत्रिम बुद्धि अनुप्रयोगों के उत्पादन है।
अब चिप्स की एक नई पीढ़ी इस तरह पाया संभावित बाधाओं स्वयं ड्राइविंग प्रशिक्षण एल्गोरिथ्म की मदद के रूप में विशिष्ट उपयोग के मामलों, अनुकूलन करने के लिए एक कदम के लिए कई प्रसंस्करण कार्यों गठबंधन होगा, और ग्राफिक्स चिप अनेक चरणों में समान परिणाम उत्पादन करने की अनुमति है। पूर्व समारोह आमतौर पर जुड़ा हुआ है ।
Graphcore लदान अगले साल की पहली तिमाही में उम्मीद, दावा किया कि अपनी चिप्स एक ही काम के लिए 10 से 100 गुना अन्य उत्पादों की तुलना में तेजी प्रदर्शन करते हैं। कैम्ब्रियन ग्राहकों Huawei यह भी कहा कि गहरी सीखने और इस तरह के वीडियो और अन्य प्रशिक्षण एल्गोरिदम, कैम्ब्रियन चिप के रूप में आवेदनों की पहचान के लिए 6 बार ग्राफिक्स चिप की तुलना में तेजी, एक रोबोट या कंप्यूटर दृष्टि और अन्य उद्योग के अंदरूनी सूत्रों पर कई फोकस का मानना है, जबकि कि उन्नत चिप स्टार्टअप कंपनियों के आवेदन, और वास्तव में इस क्षेत्र में अनुसंधान की प्रगति के लिए योगदान करते हैं।
बेशक, चिप विशाल अभी भी खड़ा नहीं होगा, इंटेल के बारे में नए प्रोसेसर की एक श्रृंखला प्रकाशित करने के लिए, एक पिछले अधिग्रहण मशीन सीखने स्टार्टअप Nervana सिस्टम डिजाइन से है, NVIDIA भी गति का अपना चिप उन्नयन के कदम रखा गया है। एक और बड़ी चुनौती नई अति विशिष्ट हार्डवेयर डिजाइन बनाने के लिए है , सार्वजनिक होने के लिए कई सालों से लो, और भविष्यवाणी करना मुश्किल है कि कब उद्योग बदल जाएगा
लेकिन अगर चिप स्तर, स्टार्टअप डिजाइन को कवर बहुत व्यापक है, यह बड़ी कंपनियों के साथ प्रतिस्पर्धा नहीं कर सकते प्रदर्शन के स्तर को बलिदान करने के लिए हो सकता है, कुछ अंत में विलय के साथ हो सकता है। शार्क के खिलाफ चिंराट, प्राचीन काल से एक आसान काम नहीं है।