Das erste kommerzielle Endgerät Smart-Prozessor-IP-Produkt, Cambricon-1A, wurde als Terminal intelligente IP-Produkt der ersten Generation der Kambrium-Ära verwendet und wurde auf Huawei Mate10, P20, Glory 10 und andere zehn Millionen von intelligenten Terminals angewendet. Der von Kambrian eingeführte Terminal Intelligent Processor IP ist nach 1A noch 1 H. In der heutigen Pressekonferenz hat der Gründer und CEO von Camilla Technology, Chen Tianshi, das Terminal-IP-Produkt der dritten Generation, Cambricon 1M, vorgestellt.
Berichten zufolge verwendet 1M TSMC 7nm-Prozess, um 8-Bit-Rechenleistung von 5 Tops / Watt (5 Billionen Operationen pro Watt) zu produzieren, die drei Größen von Prozessorkernen (2 Tops / 4 Tops / 8 Tops) zur Erfüllung verschiedener Szenarien Der Bedarf an quantitativer intelligenter Verarbeitung und kann die Verarbeitungseffizienz durch Mehrkernverbindung weiter verbessern.
1M IP nicht nur Fortsetzung der früheren Generationen von Produkten 1H / 1A Vollständigkeit der einzelnen Prozessorkern CNN, RNN, SOM Tiefe und andere Lernmodelle, 1 M unterstützt SVM, k-NN, k-Means ferner zu unterstützen, Entscheidungsbäume und andere klassische Algorithmen des maschinellen Lernens.
Es ist erwähnenswert, dass, 1 M Performance über zehnmal 1A in großem Umfang eingesetzt worden, um die Leistung der Endgeräte zu verbessern lokale Ausbildung zu unterstützen, effiziente Computing-Plattform für Vision bieten kann, Sprache, Sprachverarbeitung und andere Aufgaben, die Anwendung . in Smartphones, Smart-Lautsprecher, Kamera, Autopiloten und anderen Bereichen Chen Tianshi ausgedrückt: ‚1M die weltweit erstes ist das lokale maschinelle Lernen und Ausbildung von intelligenten Prozessoren, was bedeutet, dass mit dem Gerät 1M kann die Anwendung personalisiert wird basierend auf Benutzerverhalten unterstützen Anpassung. "
Chen Tianshi sagte, dass das Terminal, das mit einem 1H-Produkt ausgestattet ist, in diesem Jahr auf den Markt kommen wird. Weitere Informationen sind derzeit nicht verfügbar.
Der früheste Investor des kambrischen Partei-Newsletters stellte auf der Pressekonferenz die verbleibenden kambrischen Kooperationsprojekte vor. Berichten zufolge dauert die einstündige Sprachdatenverarbeitung auf einem traditionellen Prozessor für intelligente Anwendungen 10.000 Stunden, so dass HKUST die Fortschritte in den Chips für künstliche Intelligenz verfolgt hat.
Im Jahr 2014 begann HKUST mit dem frühen kambrischen Forschungsteam über die Implementierung von Sprachalgorithmen auf dem Prozessor zu kommunizieren, und im Jahr 2016 begannen kambrische Engel, den kambrischen Chip im Jahr 2017 zu verwenden Test.
Conference IFLYTEK Offenlegung der Testergebnisse zeigte, dass das Kambrium Wolke GPU Prozessor-Programm vor der Konkurrenz fünf Mal mehr Energieeffizienz in intelligenter Sprachverarbeitung, Genauigkeit der Spracherkennung in Bezug auf dem lokalen Traditionen Prozessor auch 9,8% Zunahme .
Cambrian erste Wolke Smart Chip MLU100
Die erste Cloud Smart Chip MLU 100 wird freigegeben.
Fokus im Vergleich zu der Einführung von 1M, Chen Tianshi sein Mentor Chen Guoliang ersten Cloud-Smart-Chip Cambricon MLU100 gemeinsam von Cambrian von gezeichneten ist diese Konferenz. Chen Tian Shi sagte, dass vor drei Jahren haben wir begonnen, eine Zwei-Chip-Forschung und Entwicklung, wir immer Bereiten Sie das kambrische Produkt in die Cloud vor.
Lei Feng Netzwerk versteht, dass MLU100 die neueste Cambrian MLUv01 Architektur und TSMC 16nm Prozess verwendet, kann im symmetrischen Modus (1 GHz Frequenz) und Hochleistungsmodus (1,3 GHz Frequenz), die äquivalente theoretische Spitzengeschwindigkeit im symmetrischen Modus bis zu einer Sekunde arbeiten Mit 128 Billionen Festkomma-Operationen beträgt die äquivalente theoretische Höchstgeschwindigkeit im Hochleistungsmodus 166,4 Billionen Festkommaoperationen pro Sekunde, aber der typische Stromverbrauch auf Leiterplattenebene liegt bei 80 Watt, und der Spitzenleistungsverbrauch übersteigt 110 Watt nicht.
Chen Tianshi sagte auch, dass der MLU100-Cloud-Chip wie die Terminal-Prozessoren der Cambrian-Serie auch die Vielseitigkeit von Cambrian-Produkten erweitert, verschiedene Arten von Deep-Learning und klassischen maschinellen Lernalgorithmen unterstützt, Vision, Sprache, Verarbeitung natürlicher Sprache, Klassiker zufriedenstellt. Im Bereich Data Mining und anderen komplexen Szenarien (wie große Datenmengen, Multitasking, Multimodalität, niedrige Latenzzeiten, hoher Durchsatz) benötigt Cloud intelligente Verarbeitungsverfahren.
Bei der heutigen Pressekonferenz wurde auch das Board mit der MLU100 vorgestellt, das mit einer PCIe-Schnittstelle ausgestattet ist und dessen äußeres Design von trilobiten Meerestieren aus dem geologischen Zeitalter des Kambriums inspiriert wurde, mit den Hauptfarben Schwarz und Blau, basierend auf der MLU100 Intelligent-Processing-Karte, Lenovo eingeführt ThinkSystem SR650, der Cloud-Server intelligent unterstützt die Lenovo Kunden in den Maschinen lernen / VDI / Virtualisierung / Cloud / Datenbank / Analyse / SAP und andere Richtungen, China Branch Morgendämmerung auch gleichzeitig die aktualisierte 'PHANERON ', Die Serverleistung ist robuster, Unterstützung 2-12 Cambrian MLU-Verarbeitungskarte, kann flexibel auf unterschiedliche intelligente Anwendungslast reagieren.
Als erstes Cloud-Performance-Smart-Chip am Ende, wie stark, gab Chen Tianshi auf der Konferenz-Website in dem R-CNN-Algorithmus MLU100 mit Tesla V100 und Rechen Tesla P4 Verzögerung Gegensatz dazu wird die Daten, die die Berechnung MLU100 Verzögerung von 125ms, Tesla V100 Show Die Verzögerung beträgt 174 ms, und Tesla P4 hat eine Verzögerung von 1069 ms. Das Ergebnis ist offensichtlich.
Lei Fengnet glaubt jedoch, dass die Implementierung von künstlicher Intelligenz Hardware nur ein Aspekt ist, und die Zusammenarbeit zwischen Software und Hardware ist auch sehr kritisch.Es ist zu sehen, dass Cambrian NeuWare Software-Tool-Kette seit dem Beginn des Kambriums im Jahr 2016 schrittweise eingeführt wurde. Sowohl Terminal- als auch Cloud-Produkte unterstützen API-Kompatibilität mit Tensorflow, Caffe und Mxnet.Zur gleichen Zeit werden Cambrian-spezifische Hochleistungsbibliotheken zur Verfügung gestellt, um die Entwicklung, Migration und Abstimmung von Smart-Anwendungen zu erleichtern.Schlaue Anwendungen können leicht implementiert werden. Die Entwicklung von Migration und Tuning, und führte eine groß angelegte 10 Millionen Nutzer kommerzielle Inspektion.
Aber NVIDIA GPU Vorteil in dem Cloud-Server, ist eine Nvidia ist der traditionelle GPU-Hersteller, mit Hardware-Vorteile, während der Entwickler C-Sprache verwenden können, für die NVIDIA CUDA Architektur Programmierung zu machen, leistungsfähige Hardware und einfache Entwicklung, Software benutzen es hat noch attraktiver für Entwickler. im Vergleich, NVIDIA CUDA mehr Zeit und Geld, sondern auch anspruchsvollere und reift, Cambrian wirklich künstlichen Intelligenz-Chip für jetzt in der Cloud Benchmarking Nvidia will investieren realistisch?
Yang Lei, Geschäftsführer von Northern Light Venture Capital, sagte gegenüber Lei Fengwang: "Ich habe noch keine Chip-Startup-Firma gesehen, die zwei Produkte gleichzeitig veröffentlicht. Nur wenn Ihr Körper das Niveau von Nvidia erreicht, können seine AGB mehrere haben Das Produkt wurde zur gleichen Zeit veröffentlicht, ein Chip-Startup-Unternehmen hat mehrere Produkte zur gleichen Zeit veröffentlicht, ich denke, es ist eine relativ schwierige Sache.
‚Unsere Investition in dem Unternehmen wird in der Regel in einem vertikalen Feld getan sehr tief ist, konzentrieren sich auf eine Sache zu tun, damit die Nvidia Alternativen zu werden.‘ Aurora borealis Investment-Manager und ehemalige Intel künstliche Intelligenz Geschäft Kopf von China Zhao Gu hinzugefügt, ‚Intel erhielt Movidius Consumer-Markt zu tun, und erhielt Mobileye an Bord zu tun, erhielt Nervana tun Cloud Computing und innovative Produkte. Intel ist eigentlich eine so große Körpermasse, gibt es keine Möglichkeit gleichzeitig auf verschiedene Märkte zu unterstützen, so sagt nein tief ich denke, die Zukunft nicht wettbewerbsfähig ist.
‚Unsere Strategie ist es, verschiedene vertikale Märkte es so tief, aber um wirklich den ganzen Stapel von dem Benutzer Sachen zu tun, es ist eine reale Anwendung machen. Movidius wie das größte Herausforderung des Unternehmens auf dem chinesischen Markt ist nicht in der Lage ein kompletten bereitzustellen Die Lösung, also gibt es keine Möglichkeit zu skalieren. "Zhao Gu sagte auch.
Cambrian erreicht Cloud-to-End-Abdeckung Zukünftige Pläne zur Veröffentlichung der Programmiersprache
Hier werden wir nicht weiter untersuchen, die Cambrian Produkte sind nun in der Lage Nvidia zu markieren, klar ist, dass die kambrische Cloud Smart-Chip startete sie bis zum Ende der Wolkendecke erreicht wird. Chen Tianshi, sagte, die meisten der Vergangenheit Chip-Hersteller die Hauptauftraggeber oder Cloud sind, tut selten beides, weil die Aufgabe Öko-End-Cloud relativ großer Unterschied, aber wir glauben, dass diese Situation smart times gebrochen wird, und am Ende Cloud AI Aufgabe ist ein, und Programmierung ökologisch konsequent genutzt.
Als allgemeine Maschine Chiphersteller Lernen kombiniert Cambrian zusammen Öko-End-Cloud zu fördern. Cambrian Zukunft auch eine eigene Programmiersprache Pläne zur Freigabe, wollen wir Partner auf dem Software-System basierende Produkte veröffentlichen.
