Запрет на Соединенные Штаты оказал серьезное воздействие. Кризис «основной боли» ZTE стал горячей дискуссией для людей. В результате люди осознали реальность: чип важен, но это очень сложно сделать.
Internet of Things (IoT, InternetOfThings). Компании по искусственному интеллекту, основной бизнес, как правило, предоставляют «облачную» программу, и как облачные знания будут «управляться реальностью» R & D AI chip? Это общий вопрос участников в этой области, Это также корень принятия решений из собственного запроса команды Юнь Чжишен.
«Решение разработать чипы ИИ - это путь к свету и к морю, но этот процесс походит на вхождение в неизвестную пустыню, полную трудностей и мрачности. Во время марша в пустыне инвесторы обеспечивали пищу и воду, а R & D Yunzhisheng Команда должна лично испытать бесконечные пытки », - сказал основатель / главный исполнительный директор Яо Чжишен Хуан Вэй.
Юнь Чжишен Основатель / главный исполнительный директор Хуан Вэй
На стартовом мероприятии первого поколения UniOne IoT AI чип и его решение Swift, Чжан Ицзя, основатель Jiazi Lightyear, испытал изменение статуса Хуан Вэй. Она сказала прямо, по сравнению со статусом последних трех лет. , Хуан Вэй теперь, кажется, идет от ночи в дневное время, давая людям ощущение солнечного света.
Ответ: Оригинальная архитектура микросхем трудно удовлетворить потребностям новой ситуации AIOT
China National Grid узнала, что Юнь Чжишен решил в 2014 году самостоятельно исследовать и разрабатывать чипы AI для Интернета вещей. В 2015 году он основал чип-команду, чтобы отправиться в путешествие, чтобы «пересечь холмы».
Хуан Вэй отметил, что в процессе миграции и развития Интернета с использованием ПК, мобильных и AIOT-фаз количество терминальных смарт-устройств выросло на порядок. Не только их форма и сценарий постоянно меняются, но и фрагментация спроса является серьезной. Микросхемы исходной общей архитектуры трудно удовлетворить новым требованиям. Ситуационный опыт.
Кроме того, доступ к алгоритму AI также предъявляет более высокие требования к возможностям параллельных вычислений и пропускной способности памяти на чипах на стороне устройства. Хотя традиционные чипы на базе графического процессора могут реализовывать алгоритмы вывода в терминале, он не предназначен для глубокого обучения, а коэффициент энергоэффективности не является Гораздо меньше, чем AI-специфические чипы.
Хуан Вэй полагает, что будь то процессор или графический процессор, FPGA, существующая архитектура микросхем, специально не предназначена для ИИ и не может удовлетворить потребностям ИИ в Интернете в вещах и учитывать слишком большую обратную совместимость, поэтому производительность далека от Оптимальный ». Основываясь на бизнес-аспектах чип-продукта, повторной проверке сценария и суждении финального офиса AIoT, Юнь Чжишен решил в 2014 году, что он должен самостоятельно разрабатывать чипы AI для Интернета вещей».
По сравнению с традиционными микросхемами настроенные AI-чипы относительно специфичны с точки зрения сценариев приложений и алгоритмов AI, поэтому они более специализируются на аппаратном дизайне и имеют абсолютные преимущества в вычислении плотности и энергопотребления по сравнению с чипами общего назначения. Поэтому, по сравнению с чипом общего назначения, микросхема AI может выполнять вычисление одной и той же суммы задачи при машинной обработке на более низкой частоте и меньшей площади микросхемы, так что могут быть достигнуты многомерные требования, такие как стоимость, энергопотребление и вычислительная мощность. Идеальный баланс.
Направление: «Свифт» Первой рукой в сторону «Core» Ecology
16 мая Yun Zhisheng выпустил первый в мире UniOne Internet of Things AI чип и его решение Swift в Пекине. Чип был разработан и разработан Yun Zhisheng и использовался как архитектура CPU + uDSP + DeepNet. Self-информированный набор инструкций AI, DeepNet с независимыми правами интеллектуальной собственности, uDSP (цифровой сигнальный процессор), поддержка различных моделей нейронных сетей с глубиной, таких как DNN / LSTM / CNN и т. Д. Производительность в 50 раз выше, чем универсальное решение.
По словам Ли Юхана, одного из основателей / Чип-лидера Юнь Чжишэна, Юнь Чжишен не только предоставил чипы Swift и терминальные двигатели, но и применил часть к клиенту с открытым исходным кодом и предоставил соответствующие инструменты настройки и облачные сервисы возможностей AI. Zhisheng основан на решении «под ключ» Swift для конкретного сценария, такого как умный дом, интеллектуальный динамик, смарт-автомобиль и т. Д. На основе решения Swift клиенты могут стоять на более высокой начальной точке дизайна при меньших затратах. Создавайте более стабильные и надежные продукты за более короткое время. В то же время решение с открытым исходным кодом также может гарантировать, что клиенты могут разрабатывать другие формы долгосрочных продуктов на основе предоставленных возможностей ИИ и строить более богатую экосистему AIoT.
«UniOne - это не чип, а серия чипов, он представляет общую идею облачных знаний для стратегии развития Интернета в чипе AI». Ли Юй Хан отметил, что для поставщиков решений и разработчиков UniOne может предоставить полное справочное приложение голосового AI Решение, облачные возможности и инструменты настройки могут помочь клиентам изучить стоимость аппаратного продукта IoT в течение минимального времени, ресурсов и т. Д., Чтобы создать самый высокий пользовательский опыт в будущем.
Юнь Чжишен Соучредитель / Лидер Чипа Ли Юхан
Понятно, что после «Swift» Yun Zhisheng запустит смарт-чип «Snow Leopard» в 2019 году и запустит смарт-чип «Sailfish» в 2020 году.
На конференции сайт Yun Zhisheng объявил о своем стратегическом сотрудничестве с JD Smart и Gigabit Technology. Стороны будут основываться на облаке знаний в Интернете чипов и системных решений Things AI, делясь своими собственными преимуществами ресурсов, создавая новую розничную сеть, AI «основная экология» в умных домашних, автомобильных и других областях.
В умной домашней области Юнь Чжишен присоединился к Jingdong Intelligence, чтобы продвигать применение чипов искусственного интеллекта в интеллектуальном домашнем поле. Совместно с JD Alpha Platform они сотрудничали в создании специализированных продуктов для интеллектуального тестирования, чтобы обеспечить совместимость смарт-устройств с межкласными, межсетевыми категориями и позволить пользователям проходить Натуральный язык может получать платформенную музыку, новости, покупки и другие массовые услуги контента, обеспечивая более интеллектуальный и удобный и комфортный домашний жизненный опыт.
Для интеллектуальных подключенных транспортных средств Yun Zhisheng будет работать вместе с Universiad Technologies для совместной разработки процессоров AI перед отгрузкой, чтобы создать идеальный интеллектуальный интерактивный опыт в автомобиле и продвигать модернизацию чипов искусственного интеллекта в автомобильной промышленности. Создание платформы для взаимодействия с голосовыми центрами в кокпите вокруг экосистемы кабины GKUI, чтобы помочь пользователям достичь более точных голосовых услуг с точки зрения навигации по местоположению, автомобильных развлечений, управления транспортным средством, межсоединений между транспортными средствами и т. Д., Позволить искусству владеть автомобилями и делать автомобили Это более «умный», чтобы люди могли наслаждаться более умным путешествием более удобным и эффективным способом. Для прибытия эры смарт-эшелонных автомобилей обе стороны также будут проводить НИОКР в области автоматического управления автомобилем и совместно работать над будущими интеллектуальными возможностями для путешествий. Продвижение.