Si elles réussissent, la start-up peut sauter des processeurs et des noyaux numériques d'entreprises telles qu'Intel ou d'autres fournisseurs IP et de nombreuses start-ups chinoises fortunées, les objectifs de ces processeurs étant de Une génération de caméras de sécurité, de drones, d'équipements d'usine et d'autres systèmes embarqués qui tentent de rattraper le boom de l'intelligence artificielle (IA), et même de futurs véhicules autonomes.
«Comme nous l'a appris l'Institut, le traitement mixte du signal est très approprié pour ce type d'application» David Fick, fondateur de Mythic avec son collègue Mike Henry à l'Université du Michigan, a déclaré: «Vous devez utiliser sa tension de seuil réglable Pour stocker de grandes quantités de données et de mémoire flash - chaque transistor est très attrayant.
La matrice de mémoire flash développée par Mythic élimine la nécessité de déplacer les données de la mémoire externe dans la mémoire, entraînant des économies d'énergie significatives, Fick dit que ses conseillers David Blaauw et Dennis Sylvester ont déjà effectué des recherches sur la mémoire flash. Nous avons également une certaine expertise en technologie, il peut donc être très facile de démarrer un projet rapidement.
Cependant, il est difficile d'implémenter le concept des processeurs analogiques vieux de plusieurs décennies: «Vous devez prendre en compte de nombreux effets analogiques - mismath, bruit, température et cellules de mémoire. Il existe de nombreux effets significatifs similaires: «Contrairement aux ordinateurs numériques dotés de sous-systèmes de mémoire, de traitement et de stockage bien définis, les ordinateurs analogiques utilisés dans l'apprentissage automatique sont fondamentalement un projet intégré et massif.
«Vous devez tout concevoir ensemble en même temps, vous devez donc comprendre les gens dans des domaines qui se chevauchent, comme la compréhension des ingénieurs de conception de composants et de conception de réseaux de neurones dans leurs domaines respectifs», explique Fick: «Nous avons surperformé Nous avons une super équipe qui peut accomplir toute la tâche.
En effet, la société vient de terminer le financement de la série B et a reçu un financement pouvant aller jusqu'à 50 millions de dollars, en partie parce qu'ils ont une équipe diversifiée d'experts au niveau des directeurs, y compris des analogies de Texas Instruments. Expert, directeur de la conception de mémoire flash de Microchip et spécialiste en conception physique de Netronome.
Dave Fick et son chien de compagnie Ellie au bureau d'Austin Ellie est directeur du soutien émotionnel non officiel à Mythic (Source: EE Times)
Mythic a également gagné la faveur des investisseurs en démontrant progressivement ses progrès technologiques à travers une série de films prototypes.Fick a gagné beaucoup de réputation pour la performance de conception VLSI dans les écoles, il a déclaré: «Lorsque vous concevez des puces comme un étudiant universitaire, y compris Mémoire, synthèse, variations de DRC ... toutes les étapes doivent être faites par vous-même, et si vous êtes directement dans l'industrie, vous pouvez ne jamais voir le processus de conception entier, tant de start-ups indépendantes de l'école Il est plus facile de produire en masse avec succès.
Les deux fondateurs de cette entreprise ont été "geek" depuis l'enfance.Le premier travail de Fick au lycée a été un ingénieur en développement web, quand il a étudié à l'institut, il est entré chez AMD, IBM et Intel, etc. Né à. Henry est pour le plaisir, aime participer à une variété de concours de programmes d'écriture rapide.
Grands et petits concurrents et obstacles logiciels à surmonter
Aujourd'hui, le duo de Mythic rencontre de grands et de petits concurrents: au moins 40 vétérans et nouveaux fournisseurs d'IP ou fabricants de puces ont exprimé leur intention de lancer ou de planifier une forme de puce d'accélérateur AI pour les clients. Ces concurrents comprennent également plusieurs start-ups fortunées en Chine: Horizon Robotics, par exemple, est l'une des plus prometteuses: elle a introduit un accélérateur AI à faible consommation avec une architecture numérique plus traditionnelle.
Il y a également une start-up américaine, Syntiant, qui, à l'instar de Mythic, développe une architecture de processeur en mémoire qui utilise la mémoire flash.L'équipe de la société comprend plusieurs anciens managers d'ingénierie de Broadcom et a reçu Intel Capital. En outre, IBM Research étudie également les accélérateurs d'apprentissage machine basés sur la RAM résistive (ReRAM), mais Fick estime que la société a utilisé la mauvaise méthode.
Il a dit: «Ils essaient de tout rendre facile avec la mémoire parfaite, mais nous sommes en train de tout concevoir ensemble ... même s'ils trouvent la mémoire idéale, il y aura toujours une mémoire moins que parfaite pour soutenir Consommation d'énergie plus faible ou vitesse plus rapide.
Les mémoires parallèles innovantes ont toujours échoué en raison d'une programmation trop complexe.Les puces émergentes du processeur en mémoire vont certainement rencontrer le même problème, car l'apprentissage automatique lui-même nécessite un nouveau modèle de programmation en développement. Pour développer la plate-forme, mais pour jouer un rôle comme un compilateur, il peut convertir le réseau de neurones décrit dans la base de données TensorFlow dans un langage machine pour ses puces.
Fick a déclaré que la plate-forme de développement utilise PCI Express et la connectivité de la puce pour fournir des conseils sur la façon d'obtenir des performances supplémentaires de la puce, ainsi que des exemples de réseaux optimisés pour certaines applications courantes. Besoin d'utiliser le format ONNX pour traduire ses tâches, ONNX (Open Neural Network Exchange) est l'un des rares outils émergents utilisés pour traduire plusieurs architectures logicielles AI différentes.
Fick est également pleinement conscient des barrières logicielles auxquelles sont confrontés ses clients: «Pour entrer dans ce domaine, il faut embaucher plusieurs scientifiques en apprentissage approfondi, mais ces experts sont très rares et coûteux ... Établir des ensembles de données et des réseaux de neurones Les routes et la formation sont très longues et coûteuses ... ce sont toutes les limites pour s'aventurer et investir dans ce domaine.
La bonne nouvelle est que, comparé à des solutions concurrentes, le réseau mémoire des puces Mythic devrait être capable de gérer des réseaux neuronaux convolutifs ou récurrents plus variés, et son amélioration de performance devrait être atteinte dans la consommation d'énergie. Les systèmes à limites restreintes effectuent des modèles plus complexes.
Mythic a plusieurs jetons de test à ce jour (Source: EE Times)
Mythic a plusieurs partenaires poids lourds, tels que Lockheed Martin, qui espère que les futurs drones pourront utiliser les puces de la société, et Fujitsu, le fournisseur de mémoire flash de l'entreprise. L'application semble être au-delà de sa portée: un haut-parleur intelligent avec un budget de seulement quelques dollars comparé à l'application cible de Mythic, il est trop coûteux à contrôler, l'autre est un véhicule autonome. Né.
La start-up devrait introduire une puce de processus 40nm plus tard cette année.Ce nœud prend en charge la conception de cellules de mémoire flash embarquées et répond également aux objectifs à faible coût.Fick a souligné que sa cellule de mémoire flash a passé la certification de qualité de processus 28nm. Ce sera la prochaine étape de l'entreprise, après quoi l'industrie de la fonderie développe des unités MRAN et ReRAM intégrées.
Fick a déclaré: «Il n'y a aucune raison de nous empêcher d'aller de l'avant avec le plus petit nœud: nous pouvons bénéficier de la miniaturisation des processus.» Et si Mythic réussit, ce n'est pas parce que la loi de Moore ou les processeurs numériques les font C'est bienvenu, mais c'est parce qu'ils poussent la technologie informatique dans une toute nouvelle direction.
Compilation: Judith Cheng