إذا نجحوا ، فإن الشركة المبتدئة يمكنها تخطي المعالجات والنوى الرقمية من شركات مثل إنتل أو غيرها من مزودي خدمات الإنترنت والعديد من الشركات الصينية الثرية المبتدئة ؛ وأهداف هذه المعالجات هي محطة جيل من الكاميرات الأمنية ، والطائرات بدون طيار ، ومعدات المصانع وغيرها من الأنظمة المدمجة التي تحاول اللحاق بالازدهار الذكى الاصطناعي ، وحتى المركبات ذاتية القيادة المستقبلية.
"كنا نعرف من المعهد من الزمن، وهي مناسبة لمعالجة مختلط إشارة مثل هذه التطبيقات؛" وإنشاء زميل أسطوري مايك هنري ديفيد فيك تمثل معا في جامعة ميشيغان (جامعة ميشيغان): "تحتاج إلى الاستفادة من عتبة الجهد في قابل للتعديل لتخزين كمية كبيرة من البيانات وذاكرة فلاش ── كل الترانزستور هو جذابة للغاية ".
وضعت أسطوري مجموعة ذاكرة فلاش، والقضاء أساسا على الحاجة لنقل البيانات الخروج من ذاكرة خارجية، مما يوفر بشكل كبير السلطة، وقال فيك قيادته البروفيسور ديفيد بلاو ودينيس سيلفستر "أطلقت عددا من البحوث ذاكرة فلاش، لدينا أيضا عدد من الخبرة التقنية، ويمكن تسريع بسهولة لبدء المشروع.
ومع ذلك ، فإن مهمة تنفيذ المعالجات التناظرية في الذاكرة هي مهمة صعبة للغاية ، حيث قال فيك: "يجب أن تفكر في العديد من التأثيرات التناظرية - مثل الميسمات والضوضاء ودرجة الحرارة وخلايا الذاكرة. هناك العديد من التأثيرات الهامة المماثلة: "بخلاف أجهزة الكمبيوتر الرقمية ذات الذاكرة المحددة والمعالجة والتخزين ، تعتبر أجهزة الكمبيوتر التناظرية المستخدمة في التعلم الآلي بشكل أساسي مشروعًا متكاملًا وكبيرًا.
"أنت بحاجة إلى تصميم كل شيء معا، لذلك يحتاج الناس إلى فهم مناطق متداخلة، مثل فهم التصميم وتصميم المهندسين حافة عنصر في مجال الشبكات العصبية مع بعضها البعض." وأوضح فيك: "نحن قد كنا في هذا المجال أفضل بكثير من الآخرين، ل لدينا فريق ممتاز يمكنه إكمال المهمة بالكامل ".
في الواقع، كانت الشركة قد أكملت للتو جولة B التمويل، للحصول على مبلغ يصل إلى 50 مليون $ في التمويل، ويرجع ذلك جزئيا لديهم متنوعة على مستوى مدير الفريق (على مستوى المدير) الخبراء، بما في ذلك القياس من شركة Texas Instruments (TI) من خبير ، مدير تصميم ذاكرة فلاش في رقاقة ، وأخصائي التصميم الطبيعي في Netronome.
ديف فيك وكلبه إيلي في مكتب أوستن ؛ إيلي هو مدير الدعم العاطفي غير الرسمي في أسطوري (المصدر: EE Times)
فازت أسطورية أيضاً بالمستثمرين من خلال إظهار تقدمها التكنولوجي تدريجياً من خلال سلسلة من الأفلام النموذجية ، حيث فازت Fick بقدر كبير من سمعة أداء تصميم VLSI في المدارس ؛ وقال: "عندما تصمم الشرائح كطالب أكاديمي ، بما في ذلك الذاكرة ، التركيب ، اختلافات DRC ... كل الخطوات يجب أن تقوم بها بنفسك ؛ وإذا كنت متواجداً بشكل مباشر في الصناعة ، فقد لا ترى أبدًا عملية التصميم بأكملها ، لذلك العديد من الشركات الناشئة المستقلة من المدرسة سوف من الأسهل النجاح في الإنتاج الضخم ".
نما مؤسس الشركة ما يصل الى اثنين "العلوم والتكنولوجيا أوتاكو" (المهوس)؛ فيك أول وظيفة في المدرسة الثانوية هو مهندس تطوير الشبكة، ثم أدخل AMD، IBM و Intel خلال كلية الدراسات العليا وعدد من الشركات الكبيرة عند ممارسة الصحة هنري هو للمتعة، وأحب أن المشاركة في مختلف المسابقات برامج الكتابة بسرعة.
المنافسين الكبيرة والصغيرة والعقبات البرمجيات للتغلب عليها
في هذه الأيام ، يواجه ثنائي Mythic منافسين كبير وصغير ، حيث أعرب 40 شخصًا على الأقل من مقدمي خدمات IP أو المخضرمين الجدد عن نيتهم في إطلاق أو تخطيط شكل من أشكال شريحة العميل التسريع. ومن بين هؤلاء المنافسين أيضاً العديد من الشركات المبتدئة الثرية في الصين ، فعلى سبيل المثال ، تعد شركة Horizon Robotics واحدة من أكثر الشركات الواعدة ، حيث قامت بتقديم مُعجل AI منخفض الطاقة مع بنية رقمية أكثر تقليدية.
وهناك أيضا سجل الولايات المتحدة شركة Syntiant جديدة، مثل أسطوري في التنمية والاستفادة من معالج التخزين ذاكرة فلاش (معالج في الذاكرة) الهندسة المعمارية، ويضم فريق الشركة العديد من مدير المشروع السابق من Broadcom، وفاز إنتل كابيتال الدعم. أبحاث IBM مزيد من البحوث هو أيضا كونه مقاوم RAM (ReRAM) تعلم الآلة بناء على دواسة البنزين، ولكن فيك أن الشركة تستخدم طريقة خاطئة.
وقال: "إنهم يحاولون جعل ذاكرة مثالية لجميع الأشياء البسيطة، ولكن نحن من خلال تصميم كل شيء يؤدي ... حتى إذا وجدوا الذاكرة الكمال، وسوف يكون هناك دائما ذاكرة أقل مثالية يمكن أن تدعم انخفاض استهلاك الطاقة أو أسرع.
لقد فشلت الذكريات الموازية المبتكرة دائمًا بسبب البرمجة الصعبة جدًا ، حيث ستواجه رقائق المعالج في الذاكرة المشكلة نفسها بالتأكيد ، نظرًا لأن التعلم الآلي نفسه يتطلب نموذجًا برمجيًا جديدًا لا يزال قيد التطوير ، على الرغم من أن أدوات Mythic هي لتطوير النظام الأساسي ، ولكن لتشغيل دور مثل مترجم ، فإنه يمكن تحويل الشبكة العصبية الموضحة في قاعدة بيانات TensorFlow إلى لغة آلة لرقائقها.
وقال فيك أن منصة التطوير تستخدم تقنية PCI Express والاتصال بالشبكة لتقديم تلميحات حول كيفية الحصول على أداء إضافي من الشريحة ، بالإضافة إلى أمثلة الشبكات المثالية لبعض التطبيقات الشائعة ، ومن الواضح أن العملاء الذين يرغبون في استخدام إطار عمل آخر غير TensorFlow تحتاج إلى استخدام تنسيق ONNX لترجمة مهامها ؛ ONNX (فتح تبادل الشبكة العصبية) هي واحدة من عدد قليل من الأدوات الناشئة المستخدمة لترجمة العديد من البنى البرمجيات AI مختلفة.
كما يدرك فيك تمامًا عوائق البرمجيات التي تواجه عملائه: "من أجل الدخول في هذا المجال ، تحتاج إلى توظيف العديد من علماء التعلم العميقين ، لكن مثل هؤلاء الخبراء نادرون جدًا ، والتكلفة باهظة جدًا ... إنشاء مجموعات بيانات وشبكات عصبية إن الطرق والتدريب يستغرقان وقتا طويلا ومكلفا ... فهذه كلها حدود للمغامرة والاستثمار في هذا المجال '.
والخبر السار هو أنه ، مقارنة مع الحلول المتنافسة ، يجب أن تكون مجموعة الذاكرة الخاصة بشرائح Mythic قادرة على التعامل مع شبكات عصبية متداخلة أكثر تكرارا أو متكررة ، ومن المتوقع أن تتحقق تحسينات في الأداء في استهلاك الطاقة. تقوم أنظمة الحواف المقيدة بعمل نماذج أكثر تعقيدًا.
أسطورة لديها العديد من رقائق الاختبار حتى الآن (المصدر: EE Times)
أسطوري لديها العديد من الشركاء في الوزن الثقيل، مثل لوكهيد مارتن (لوكهيد مارتن) ويأمل أن مستقبل الطائرات بدون طيار يمكن استخدام رقائق الشركة، فوجيتسو (Fujitus) هو الموردين ذاكرة فلاش للشركة. وحتى الآن، وهناك نوعان من التطبيقات يبدو أن تتجاوز قدراتها، والميزانية ليست سوى بضعة دولارات الحكمة من المتكلمين، مقارنة مع التطبيق الهدف أسطوري تحتاج أيضا للسيطرة على التكاليف، والآخر هو المركبات الذاتية، وذلك بسبب الحاجة مواصفات الصف السيارات، الشركة غير متوفرة حاليا العبء.
ومن المتوقع أن تقدم الشركة الجديدة رقاقة 40 نانومتر في وقت لاحق من هذا العام ، حيث تدعم هذه العقدة تصميم خلية الذاكرة المحمولة المضمنة وتفي أيضًا بأهداف التكلفة المنخفضة ، وأشار فيك إلى أن خلايا الذاكرة المحمولة قد اجتازت شهادة الجودة العملية 28 نانومتر. وستكون هذه الخطوة التالية للشركة ؛ وبعد ذلك ، تقوم صناعة السبك بتطوير وحدات MRAN و ReRAM المدمجة.
قال فيك: "لا يوجد سبب يمنعنا من المضي قدمًا في أصغر عقدة. يمكننا الاستفادة من عملية التصغير" ، وإذا نجحت Mythic ، فذلك ليس لأن قانون Moore أو تلك المعالجات الرقمية تجعلها إنه أمر مرحب به ، ولكن لأنهم يدفعون تقنية الحوسبة إلى اتجاه جديد تمامًا.
التصنيف: جوديث تشينج