MIT Technology Review (MIT Technology Review) сообщил, что венчурные капиталисты в 2017 году инвестируют в искусственный интеллект венчурный капитал в размере 113 миллионов долларов США, более трех раз в 2015 году, из которых британский производитель полупроводников Graphcore только от Компания Sequoia Capital в Силиконовой долине привлекла 50 миллионов долларов США для разработки нового чипа искусственного интеллекта Mythic, Wave Computing, Cerebras, China Deep Kam Technology (Cambex), Cambricon Technology (Cambricon), Cambrian Technology в последнее время Получите инвестиции в размере 100 миллионов долларов от правительства Китая.
Почему у стартапов есть возможность сообщить, что многие компании сейчас вкладывают значительные средства в оборудование, которое использует системы глубокого обучения, которые выделяют ограничения существующих чипов, таких как графические чипы NVIDIA, которые отображают пиксели параллельно с тысячами микрокомпьютеров, проходящих через После некоторых корректировок было возможно запустить алгоритмы глубокого обучения, но также включает в себя множество параллельных вычислений, самый большой недостаток - слишком сильная.
Carnegie Mellon также требует от исследователей сократить время использования чипов, поскольку оно оказывает давление на энергосистему школы, и они ищут альтернативные источники энергии для облегчения этой проблемы. Startups планируют производить более эффективные чипы, но они реальны Подумайте о специальном чипе, который делает приложения для искусственного интеллекта.
Теперь новое поколение чипов объединяет в себе несколько функций обработки, в то время как графический чип позволяет выполнять несколько шагов с одним и тем же результатом. Первые функции часто связаны между собой для оптимизации конкретных случаев использования, таких как алгоритмы обучения, которые помогают выявлять потенциальные препятствия от вождения ,
Graphcore планирует выпустить в первом квартале следующего года, заявив, что его чипы работают в 10-100 раз быстрее, чем другие продукты ». Клиент Cambrian Huawei также сказал, что для приложений глубокого обучения, таких как обучающие алгоритмы и идентификационные изображения, Cambrian chip В шесть раз быстрее, чем графические чипы, и многие в отрасли, которые сосредоточены на таких расширенных приложениях, как робототехника или компьютерное зрение, чипы, предоставляемые стартапами, вносят вклад в исследования в этой области.
Конечно, чип-гиганта не будет сидеть мертвым, Intel собирается объявить о серии новых процессоров ранее приобретенным запуском машинного обучения Nervana Systems, NVIDIA также шаг за шагом обновит свои собственные чипы. Еще одна проблема заключается в недавно созданном основном дизайне высоко специализированного оборудования , Пройдите несколько лет, чтобы опубликовать их, и трудно предсказать, когда индустрия изменится.
Но если стартапы разрабатывают чипы, которые слишком широки, они могут пожертвовать уровнем производительности, конкурировать с крупными компаниями, а некоторые могут быть в конечном итоге куплены и проданы. Креветкам не всегда легче сражаться с крупными акулами.