Se ci riescono, la start-up può saltare processori digitali e core da aziende come Intel o altri provider IP e molte ricche aziende start-up cinesi, gli obiettivi di questi processori sono quelli di Una generazione di telecamere di sicurezza, droni, apparecchiature di fabbrica e altri sistemi embedded che cercano di raggiungere il boom dell'intelligenza artificiale (AI) e persino i futuri veicoli a guida autonoma.
'Sapevamo presso l'Istituto di tempo, è adatto per l'elaborazione a segnale misto tali applicazioni,' e la creazione di un collega di Mythic Mike Henry David Fick insieme rappresentiamo presso l'Università del Michigan (University of Michigan): 'È necessario prendere vantaggio dalla sua tensione di soglia regolabile di memorizzare una grande quantità di dati e la memoria flash ── ciascun transistore è molto interessante '.
Mythic ha sviluppato array di memoria flash, in sostanza, eliminando la necessità di spostare i dati dalla memoria esterna, risparmiando così notevolmente il potere; Fick ha detto la sua guida del professor David Blaauw e Dennis Sylvester 'ha lanciato una serie di ricerche di memoria flash, abbiamo anche una serie di competenze tecniche, si può facilmente accelerare per avviare un progetto '.
Tuttavia, è un compito complicato implementare il concetto vecchio di decenni dei processori analogici in memoria: Fick ha dichiarato: "È necessario considerare molti effetti analogici: mismath, rumore, temperatura e celle di memoria. Esistono molti effetti significativi simili: "A differenza dei computer digitali con sottosistemi di memoria, elaborazione e archiviazione ben definiti, i computer analogici utilizzati nell'apprendimento automatico sono fondamentalmente un progetto integrato e di massa.
'È necessario progettare tutto insieme allo stesso tempo, quindi è necessario capire le persone in aree sovrapposte, come la comprensione del design lato componenti e dei progettisti di reti neurali nei rispettivi campi,' Spiega Fick: 'Abbiamo sovraperformato tutti gli altri in questa area perché Abbiamo un super team che può completare l'intero compito. '
In effetti, la società ha appena completato il finanziamento del gruppo B e ha ricevuto una somma di fino a $ 50 milioni in finanziamenti, in parte perché hanno un team diversificato di esperti a livello di direttore, incluse le analogie di Texas Instruments. Esperto, direttore della progettazione di memorie flash di Microchip e specialista di progettazione fisica di Netronome.
Dave Fick e il suo cane Ellie all'ufficio di Austin, Ellie è la direttrice del supporto emotivo non ufficiale di Mythic (fonte: EE Times)
Mythic ha anche conquistato il favore degli investitori dimostrando gradualmente il proprio progresso tecnologico attraverso una serie di film prototipo: Fick ha conquistato molta reputazione per le prestazioni di progettazione VLSI nelle scuole, ha dichiarato: "Quando si progettano chip come studenti universitari, tra cui Memoria, sintesi, variazioni DRC ... tutti i passaggi devono essere fatti da soli, e se sei direttamente nel settore, potresti non vedere mai l'intero processo di progettazione, quindi molte start-up indipendenti dalla scuola È più facile produrre in serie con successo. "
I due fondatori di questa azienda sono stati "geek" fin dall'infanzia.Il primo lavoro di Fick alle superiori era un ingegnere per lo sviluppo del Web. Quando ha studiato all'istituto, è entrato in AMD, IBM e Intel, ecc. Nato a. Henry è per divertimento, ama partecipare a una varietà di contest di programma di scrittura veloce.
Grandi e piccoli concorrenti e ostacoli software da superare
In questi giorni, il duo di Mythic incontra grandi e piccoli concorrenti: almeno 40 veterani e nuovi fornitori di IP o produttori di chip hanno espresso l'intenzione di lanciare o progettare una qualche forma di chip acceleratore AI client. Questi concorrenti includono anche numerose start-up benestanti in Cina, tra cui Horizon Robotics, uno dei più promettenti, che ha introdotto un acceleratore AI client a bassa potenza con un'architettura digitale più tradizionale.
C'è anche una startup americana, Syntiant, che, come Mythic, sta sviluppando un'architettura di processori in memoria che utilizza memoria flash, che comprende diversi ex manager di ingegneria Broadcom e ha ricevuto Intel Capital. Inoltre, IBM Research sta studiando anche acceleratori di machine learning basati su resistive RAM (ReRAM), ma Fick ritiene che la società abbia usato il metodo sbagliato.
Ha detto: "Stanno cercando di rendere tutto facile con la memoria perfetta, ma stiamo guidando attraverso la progettazione di tutto insieme ... anche se trovano la memoria ideale, ci sarà sempre una memoria non perfetta da supportare Minori consumi o maggiore velocità. '
Storicamente, le memorie parallele innovative sono sempre fallite a causa di una programmazione troppo difficile: i chip dei processori in memoria emergenti dovranno affrontare lo stesso problema, perché l'apprendimento automatico richiede di per sé un nuovo modello di programmazione ancora in fase di sviluppo. Per sviluppare la piattaforma, ma per svolgere un ruolo come un compilatore, può convertire la rete neurale descritta nel database TensorFlow in un linguaggio macchina per i suoi chip.
Fick ha affermato che la piattaforma di sviluppo utilizza PCI Express e la connettività dei chip per fornire suggerimenti su come ottenere prestazioni aggiuntive dal chip, nonché esempi di networking ottimizzati per alcune applicazioni comuni.I clienti che desiderano utilizzare un framework diverso da TensorFlow ovviamente È necessario utilizzare il formato ONNX per tradurre i suoi compiti, ONNX (Open Neural Network Exchange) è uno dei pochi strumenti emergenti utilizzati per tradurre diverse architetture software AI.
Fick e completamente realizzare le barriere software affrontati da suo cliente di: 'Al fine di entrare in questo campo, è necessario assumere alcuni scienziati apprendimento profondo, ma tali esperti come molto breve, i costi sono molto costosi ... di stabilire una serie di dati e di rete neurale strada e treno in termini di tempo molto, il costo è elevato ... questi sono rischiosi per entrare e restrizioni agli investimenti in questo settore. '
La buona notizia è, rispetto alle soluzioni concorrenti, si prevede di chip Mythic matrici di memoria deve essere in grado di gestire una maggiore varietà di convoluzione (convoluzionale) o restituire consegna (ricorrente) rete neurale e migliorare le prestazioni di conseguire il consumo energetico sistema limbico limitato eseguire modelli più complessi.
modelli mitici finora sono stati diversi chip di test tapeout (Fonte: EE Times)
Mythic ha diversi partner importanti, come Lockheed Martin, che spera che i futuri droni possano utilizzare i chip dell'azienda e Fujitsu, il fornitore di memorie flash dell'azienda. L'applicazione sembra essere al di fuori del suo scopo: uno è un altoparlante intelligente con un budget di pochi dollari, rispetto all'applicazione target di Mythic, è troppo costoso da controllare, l'altro è un veicolo a guida automatica, a causa della necessità di specifiche del veicolo. fardello.
La società di avvio si prevede di lanciare 40 chip di processo nanometri entro la fine di quest'anno, questo nodo supporta la progettazione di celle di memoria flash embedded, in linea con l'obiettivo a basso costo. Fick ha detto le sue celle di memoria flash hanno superato il 28 nanometri certificazione di qualità dei processi questo sarà il prossimo passo della società, dopo di che, l'industria della fonderia si sta sviluppando MRAN embedded e unità ReRAM.
Fick ha detto: 'Non c'è ragione possiamo smettere di avanzare il nodo più piccolo, abbiamo beneficiare del processo in miniatura,' e se Mythic di successo, non a causa della legge di Moore (legge di Moore 's) o che fanno il loro processore digitale benvenuto, ma sarà perché spingeranno la tecnologia informatica a tutta una nuova direzione.
Compilare: Judith Cheng