Gelingt dies, kann das Start-up-Unternehmen digitale Prozessoren und Cores von Firmen wie Intel oder anderen IP-Providern und vielen wohlhabenden chinesischen Start-up-Unternehmen auslassen, deren Ziele die Stationierung ist Eine Generation von Überwachungskameras, Drohnen, Fabrikausrüstung und anderen eingebetteten Systemen, die versuchen, den Boom der künstlichen Intelligenz (KI) und sogar zukünftige selbstfahrende Fahrzeuge einzuholen.
"Wie wir vom Institut erfahren haben, eignet sich die gemischte Signalverarbeitung sehr gut für diese Art von Anwendung." David Fick, der Mythic zusammen mit seinem Kollegen Mike Henry an der University of Michigan gründete, sagte: "Sie müssen die einstellbare Schwellenspannung verwenden Um große Datenmengen und Flash-Speicher zu speichern - jeder Transistor ist sehr attraktiv.
Das von Mythic entwickelte Flash-Speicher-Array eliminiert im Grunde genommen die Notwendigkeit, Daten aus dem externen Speicher in den Speicher zu verschieben, was zu erheblichen Energieeinsparungen führt: Fick sagte, dass seine Berater David Blaauw und Dennis Sylvester bereits einige Flash-Speicher erforscht haben. Wir haben auch ein gewisses Fachwissen in Sachen Technologie, so dass es sehr einfach sein kann, ein Projekt schnell zu starten.
Es ist jedoch eine knifflige Aufgabe, das jahrzehntealte Konzept der analogen Prozessoren in den Speicher zu implementieren.Fick sagte: "Sie müssen viele analoge Effekte berücksichtigen - Missverhältnis, Rauschen, Temperatur und Speicherzellen. Es gibt viele ähnliche signifikante Effekte: "Im Gegensatz zu digitalen Computern mit genau definierten Speicher-, Verarbeitungs- und Speichersubsystemen sind analoge Computer, die im maschinellen Lernen verwendet werden, im Grunde ein integriertes und massives Projekt.
"Sie müssen alles gleichzeitig zusammen gestalten, also müssen Sie Menschen in sich überschneidenden Bereichen verstehen, zum Beispiel das Verständnis von Komponenten-Design und Konstrukteuren des Neuronalen Netzes in den jeweiligen Bereichen", erklärte Fick: "Wir haben alle anderen in diesem Bereich übertroffen Wir haben ein super Team, das die gesamte Aufgabe erledigen kann. "
Tatsächlich hat das Unternehmen gerade die Finanzierungsrunde abgeschlossen und eine Summe von bis zu 50 Millionen Dollar erhalten, unter anderem weil es ein vielfältiges Team von Experten auf Führungsebene gibt, darunter Analogien von Texas Instruments. Experte, Microchips Flash Memory Design Director und Netronome Physical Design Specialist.
Dave Fick und sein Hund Ellie im Austin-Büro, Ellie ist Direktorin für inoffizielle emotionale Unterstützung bei Mythic (Quelle: EE Times)
Mythic gewann auch die Gunst der Investoren, indem es schrittweise seinen technologischen Fortschritt durch eine Reihe von Prototypen demonstrierte.Fick gewann eine Menge Ruf für VLSI Design-Performance in den Schulen, sagte er: "Wenn Sie Chips als ein akademischer Student, einschließlich Speicher, Synthese, DRC-Variationen ... alle Schritte müssen von Ihnen selbst erledigt werden, und wenn Sie direkt in der Branche sind, sehen Sie vielleicht nie den gesamten Entwurfsprozess, so viele unabhängige Start-ups von der Schule Es ist einfacher, erfolgreich in Massenproduktion zu produzieren. "
Die beiden Gründer dieser Firma waren seit ihrer Kindheit "Geek". Ficks erster Job in der Highschool war ein Web-Entwicklungsingenieur. Als er am Institut studierte, trat er in AMD, IBM und Intel usw. ein. Geboren in. Henry ist zum Spaß, liebt es, an einer Vielzahl von schnellen Schreibprogramm Wettbewerben teilzunehmen.
Große und kleine Konkurrenten und Software-Hindernisse zu überwinden
Heutzutage trifft das Duo von Mythic auf große und kleine Konkurrenten: Mindestens 40 Veteranen und neue IP-Provider oder Chip-Hersteller haben ihre Absicht bekundet, eine Art Client-AI-Beschleuniger-Chip zu starten oder zu planen. Zu diesen Konkurrenten gehören auch einige wohlhabende Start-up-Unternehmen in China, von denen Horizon Robotics beispielsweise eine der vielversprechendsten ist: Es hat einen Low-Power-Client-AI-Beschleuniger mit einer traditionelleren digitalen Architektur eingeführt.
Es gibt auch eine neue US-Plattenfirma Syntiant, wie Mythic in der Entwicklung und Nutzung von Flash-Speicherprozessor (Processor-in-memory) Architektur, umfasst das Unternehmen Team mehrere ehemaligen Projektleiter von Broadcom und gewann den Intel Capital Unterstützung. IBM Research Weitere Forschung ist auch sein Widerstand RAM (ReRAM) maschinelles Lernen auf dem Gaspedal basiert, aber Fick, dass das Unternehmen der falsche Methode.
Er sagte: ‚Sie versuchen, den perfekten Speicher für alle Dinge einfach zu machen, aber wir sind durch alles zu entwerfen führt ... auch wenn sie den perfekten Speicher gefunden, es wird immer ein weniger perfektes Gedächtnis sein unterstützen kann geringerer Stromverbrauch oder schneller. "
Innovative Parallelspeicher haben in der Vergangenheit immer wieder versagt, weil sie zu schwierig programmiert wurden.Eintretende In-Memory-Prozessor-Chips werden sicherlich demselben Problem gegenüberstehen, da das maschinelle Lernen selbst ein neues, sich noch entwickelndes Programmiermodell erfordert Um die Plattform zu entwickeln, aber eine Rolle wie ein Compiler zu spielen, kann sie das in der TensorFlow-Datenbank beschriebene neuronale Netzwerk in eine Maschinensprache für ihre Chips umwandeln.
Fick sagte, dass die Entwicklungsplattform PCI Express und Chipkonnektivität verwendet, um Hinweise zu geben, wie man zusätzliche Leistung von dem Chip erhält, sowie optimierte Netzwerkbeispiele für einige gebräuchliche Anwendungen.Kunden, die ein anderes Framework als TensorFlow verwenden wollen, werden natürlich Sie müssen das ONNX-Format verwenden, um ihre Aufgaben zu übersetzen, ONNX (Open Neural Network Exchange) ist eines der wenigen neuen Tools, die zur Übersetzung verschiedener KI-Softwarearchitekturen verwendet werden.
Fick ist sich auch der Software-Barrieren seiner Kunden bewusst: "Um in dieses Feld einzutreten, müssen Sie mehrere Wissenschaftler beschäftigen, aber solche Experten sind sehr knapp, und die Kosten sind sehr teuer ... Erstellen von Datensätzen und neuronalen Netzen Straßen und Schulungen sind sehr zeitaufwendig und kostenintensiv ... das alles sind die Grenzen, in die man sich in diesem Bereich wagen und investieren kann. "
Die gute Nachricht ist, dass das Speicher-Array von Mythic-Chips im Vergleich zu konkurrierenden Lösungen in der Lage sein sollte, mit vielfältigeren konvolutionellen oder wiederkehrenden neuronalen Netzen umzugehen, und es wird erwartet, dass seine Leistungsverbesserung im Stromverbrauch erreicht wird. Eingeschränkte Randsysteme führen komplexere Modelle aus.
Mythic hat bis jetzt mehrere Testchips (Quelle: EE Times)
Mythic mehr Schwergewichts-Partner wie Lockheed Martin (Lockheed Martin) haben die Hoffnung, dass die Zukunft von UAVs die Chips des Unternehmens verwenden kann, Fujitsu (Fujitus) ist das Flash-Speicher Lieferanten des Unternehmens. Bisher gibt es zwei Anwendungen scheint über seine Fähigkeiten, ein Budget ist nur ein paar Dollars Weisheit der Lautsprecher, verglichen mit der Zielanwendung Mythic zu müssen Kosten kontrollieren zu gehen, die andere sind autonome Fahrzeuge, wegen der Notwendigkeit, Automotive-Spezifikationen, das Unternehmen ist derzeit nicht verfügbar Belastung.
Die Startup-Unternehmen werden erwartet, dass 40-Nanometer-Prozess-Chips bis Ende dieses Jahres starten, dieser Knoten eingebettet unterstützt Flash-Speicherzelle Design im Einklang mit Low-Cost-Ziel. Sagte Fick seine Flash-Speicherzellen, die 28-Nanometer-Prozess Qualitäts-Zertifizierung bestanden haben dies wird das Unternehmens der nächste Schritt sein, danach wird die Gießerei-Industrie eingebettet MRAN und ReRAM Einheit zu entwickeln.
Fick sagte: ‚Es gibt keinen Grund, warum wir den kleinsten Knoten fort stoppen können wir aus dem Prozess in Miniatur zugute kommen,‘ und wenn Mythic erfolgreich, nicht wegen des Mooreschen Gesetzes (Moore ‚s Law) oder die machen ihre digitalen Prozessor Es ist willkommen, aber es ist, weil sie die Computertechnologie in eine neue Richtung bringen.
Zusammenstellung: Judith Cheng