Se eles tiverem sucesso, a empresa start-up pode pular processadores digitais e núcleos de empresas como a Intel ou outros provedores de IP e muitas empresas chinesas iniciantes, os objetivos desses processadores são para a estação Uma geração de câmeras de segurança, drones, equipamentos de fábrica e outros sistemas embarcados que tentam alcançar o boom da inteligência artificial (IA) e até mesmo futuros veículos autônomos.
'Sabíamos desde o Instituto de tempo, é adequado para o processamento de sinal misto tais aplicações;' e a criação de um colega de Mythic Mike Henry David Fick juntos representam na Universidade de Michigan (Universidade de Michigan): 'Você precisa tirar proveito de sua tensão de limiar ajustável Para armazenar grandes quantidades de dados e memória flash - cada transistor é muito atraente.
Mythic desenvolvido matriz de memória flash, eliminando essencialmente a necessidade de mover dados para fora do memória externa, assim, salvar dramaticamente o poder; Fick disse que sua orientação do professor David Blaauw e Dennis Sylvester 'lançou uma série de pesquisas de memória flash, temos também um número de conhecimento técnico, ele pode facilmente acelerar para começar um projeto. "
No entanto, é uma tarefa complicada implementar o conceito de décadas de processadores analógicos na memória, Fick disse: 'Você deve considerar muitos efeitos analógicos - mismath, ruído, temperatura e células de memória. Há muitos efeitos significativos semelhantes: “Ao contrário dos computadores digitais com subsistemas de memória, processamento e armazenamento bem definidos, os computadores analógicos usados no aprendizado de máquina são basicamente um projeto integrado e massivo.
"Você precisa projetar tudo junto ao mesmo tempo, então você precisa entender as pessoas em áreas sobrepostas, como entender o design do lado do componente e engenheiros de design de rede neural nos campos um do outro", Fick explicou: "superamos todos os demais nessa área porque Temos uma super equipe que pode completar toda a tarefa.
De fato, a empresa acabou de concluir o financiamento da rodada B e recebeu uma quantia de até US $ 50 milhões em financiamento, em parte porque eles têm uma equipe diversificada de especialistas em nível de diretoria, incluindo analogias da Texas Instruments. Especialista, Diretora de Design de Memória Flash da Microchip e Especialista em Design Físico da Netronome.
Dave Fick e seu cão de estimação Ellie no escritório de Austin, Ellie é diretor de apoio emocional não oficial no Mythic (Fonte: EE Times)
Mythic também ganhou o favor dos investidores, demonstrando gradualmente seu progresso tecnológico através de uma série de protótipos de filmes.Fick ganhou muita reputação de desempenho de design VLSI nas escolas, ele disse: 'Quando você cria chips como um estudante acadêmico, incluindo Memória, síntese, variações DRC ... todos os passos têm que ser feitos por você mesmo, e se você estiver diretamente na indústria, você pode nunca ver todo o processo de design, então muitas start-ups independentes da escola É mais fácil produzir com sucesso em massa.
O fundador da empresa cresceu como dois 'ciência e tecnologia otaku' (nerd); Fick primeiro trabalho na escola é o engenheiro de desenvolvimento web, em seguida, digite AMD, IBM e Intel durante a escola de pós-graduação e um número de grandes empresas quando da prática saúde Henry é para se divertir,. gostam de participar em vários concursos de programas rápida gravação.
Grandes e pequenos concorrentes e obstáculos de software para superar
Atualmente, o duo da Mythic encontra concorrentes grandes e pequenos.Pelo menos 40 veteranos e novos provedores de IP ou fabricantes de chips expressaram sua intenção de lançar ou planejar algum tipo de chip acelerador de IA para o cliente. Esses concorrentes também incluem várias empresas iniciantes na China, a Horizon Robotics, por exemplo, é uma das mais promissoras, e introduziu um acelerador de IA de cliente de baixa potência com uma arquitetura digital mais tradicional.
Há também uma empresa iniciante dos EUA, a Syntiant, que, como a Mythic, está desenvolvendo uma arquitetura de processador na memória que utiliza memória flash.A equipe da empresa inclui vários ex-gerentes de engenharia da Broadcom e recebeu a Intel Capital. Além disso, a IBM Research também está estudando aceleradores de aprendizado de máquina baseados em RAM Resistiva (ReRAM), mas Fick acredita que a empresa usou o método errado.
Ele disse: 'Eles estão tentando tornar tudo mais fácil com a memória perfeita, mas estamos liderando o design de tudo juntos ... mesmo que eles encontrem a memória ideal, sempre haverá uma memória menos que perfeita para suportar Menor consumo de energia ou maior velocidade.
Historicamente, as memórias paralelas inovadoras sempre falharam devido à programação muito difícil.Os chips processadores emergentes de memória certamente enfrentarão o mesmo problema, porque o próprio aprendizado de máquina requer um novo modelo de programação ainda em desenvolvimento.Embora as ferramentas do Mythic sejam Para desenvolver a plataforma, mas para desempenhar um papel como um compilador, ela pode converter a rede neural descrita no banco de dados TensorFlow em uma linguagem de máquina para seus chips.
Fick disse que a plataforma de desenvolvimento usa PCI Express e conectividade de chip para fornecer dicas sobre como obter desempenho adicional do chip, bem como exemplos de redes otimizadas para alguns aplicativos comuns. Os clientes que quiserem usar um framework diferente do TensorFlow obviamente Precisa usar o formato ONNX para traduzir suas tarefas, ONNX (Open Neural Network Exchange) é uma das poucas ferramentas emergentes usadas para traduzir várias arquiteturas diferentes de software de IA.
Fick também está totalmente ciente das barreiras de software enfrentadas por seus clientes: “Para entrar nesse campo, é preciso empregar vários cientistas de aprendizado profundo, mas esses especialistas são muito escassos e o custo é muito caro ... Estabelecendo conjuntos de dados e redes neurais Estradas e treinamento são muito demorados e caros ... esses são os limites para se aventurar e investir nessa área.
A boa notícia é que, em comparação com soluções concorrentes, a matriz de memória dos chips Mythic deve ser capaz de lidar com redes neurais convolucionais ou recorrentes mais diversificadas, e espera-se que sua melhoria de desempenho seja alcançada no consumo de energia. Sistemas de borda restrita executam modelos mais complexos.
Mythic tem vários chips de teste até o momento (fonte: EE Times)
Mythic tem vários parceiros de peso, como a Lockheed Martin (Lockheed Martin) esperam que o futuro dos UAVs pode usar chips da empresa, Fujitsu (Fujitus) é fornecedores de memória flash da empresa. Até agora, há dois de aplicações parece ir além de suas capacidades, um orçamento é apenas alguns dólares sabedoria de alto-falantes, em comparação com a aplicação de destino Mythic também precisam controlar os custos, o outro é veículos autônomos, por causa das especificações de grau automotivo necessidade, a empresa está actualmente indisponível fardo.
O start-up deverá introduzir um chip de processo de 40nm ainda este ano.Este nó suporta design de célula de memória flash embutida e também atende a objetivos de baixo custo.Fick apontou que sua célula de memória flash passou a certificação de qualidade de processo de 28nm. Este será o próximo passo da empresa: depois disso, a indústria de fundição está desenvolvendo unidades integradas de MRAN e ReRAM.
Fick disse: "Não há razão para nos impedir de avançar com o menor nó. Podemos nos beneficiar da miniaturização do processo;" e se o Mythic for bem-sucedido, não é porque a Lei de Moore ou os processadores digitais os fazem É bem-vindo, mas é porque eles empurram a tecnologia de computação para uma direção totalmente nova.
Compilação: Judith Cheng