หาก บริษัท เหล่านี้ประสบความสำเร็จ บริษัท ผู้เริ่มต้นสามารถข้ามโปรเซสเซอร์และแกนดิจิตอลจาก บริษัท อื่น ๆ เช่น Intel หรือผู้ให้บริการ IP อื่น ๆ และ บริษัท ที่มีการลงทุนในจีนจำนวนมากเป้าหมายของโปรเซสเซอร์เหล่านี้คือไปที่สถานี รุ่นของกล้องรักษาความปลอดภัย drones อุปกรณ์โรงงานและระบบฝังตัวอื่น ๆ ที่พยายามจะจับตัวขึ้นด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI) และแม้กระทั่งในอนาคตด้วยตนเองยานพาหนะ
'David Fick ผู้ก่อตั้ง Mythic ร่วมกับเพื่อนร่วมงาน Mike Henry ของเขาที่ University of Michigan กล่าวว่า "คุณต้องใช้แรงดันไฟฟ้าที่สามารถปรับระดับได้ เพื่อเก็บข้อมูลจำนวนมากและหน่วยความจำแฟลช - ทรานซิสเตอร์แต่ละตัวน่าสนใจมาก
อาร์เรย์หน่วยความจำแฟลชที่พัฒนาโดย Mythic โดยทั่วไปไม่จำเป็นต้องย้ายข้อมูลจากหน่วยความจำภายนอกเข้าและออกจากหน่วยความจำทำให้ประหยัดพลังงานได้มาก Fick กล่าวว่าที่ปรึกษาของเขา David Blaauw และ Dennis Sylvester ได้ทำการวิจัยหน่วยความจำแฟลชบางส่วนแล้ว นอกจากนี้เรายังมีความเชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีบางอย่างเพื่อให้สามารถเริ่มต้นโครงการได้ง่ายมาก
อย่างไรก็ตามเป็นงานที่ยุ่งยากในการใช้แนวคิดโปรเซสเซอร์แบบอะนาล็อกในหน่วยความจำอายุหลายสิบปี Fick กล่าวว่าคุณต้องพิจารณาผลกระทบแบบอนาล็อกหลายแบบเช่นมิสมาตุะเสียงอุณหภูมิและเซลล์หน่วยความจำ "คอมพิวเตอร์แบบอนาล็อกที่ใช้ในการเรียนรู้ด้วยเครื่องเป็นเหมือนโครงการขนาดใหญ่และแบบบูรณาการ
"คุณต้องออกแบบทุกสิ่งทุกอย่างร่วมกันในเวลาเดียวกันดังนั้นคุณต้องเข้าใจผู้คนในพื้นที่ทับซ้อนกันเช่นการทำความเข้าใจด้านการออกแบบด้านส่วนประกอบและวิศวกรออกแบบเครือข่ายประสาทเทียมในสาขาของกันและกัน" Fick กล่าวว่า "เราทำผลงานได้ดีกว่าทุกคนในพื้นที่นี้เพราะ เรามีทีมซุปเปอร์ที่สามารถทำงานทั้งหมดได้ "
อันที่จริง บริษัท เพิ่งเสร็จสิ้นการจัดหาเงินทุนรอบ B และได้รับเงินทุนรวมไม่เกิน 50 ล้านดอลลาร์ส่วนหนึ่งเป็นเพราะพวกเขามีทีมงานผู้เชี่ยวชาญระดับผู้ทรงคุณวุฒิซึ่งรวมถึงการเปรียบเทียบจาก Texas Instruments ผู้เชี่ยวชาญด้านการออกแบบหน่วยความจำแฟลชของ Microchip และผู้เชี่ยวชาญด้านการออกแบบทางกายภาพของ Netronome กล่าว
Dave Fick และ Ellie สุนัขเลี้ยงลูกของเขาที่สำนักงานออสติน Ellie เป็นผู้อำนวยการสนับสนุนทางการอารมณ์ที่ Mythic (ที่มา: EE Times)
Mythic ยังได้รับความสนใจจากนักลงทุนด้วยการแสดงให้เห็นถึงความคืบหน้าในการพัฒนาเทคโนโลยีโดยผ่านชุดของภาพยนตร์ต้นแบบ Fick ได้รับชื่อเสียงในด้านการออกแบบของ VLSI ในโรงเรียนเขากล่าวว่า "เมื่อคุณออกแบบชิปเป็นนักวิชาการ หน่วยความจำการสังเคราะห์การเปลี่ยนแปลงของ DRC ... ขั้นตอนทั้งหมดต้องทำด้วยตัวเองและถ้าคุณเข้าสู่วงการอุตสาหกรรมโดยตรงคุณอาจไม่เคยเห็นขั้นตอนการออกแบบทั้งหมดดังนั้นจะมีการเริ่มต้นการเป็นอิสระจากโรงเรียนหลายแห่ง มันเป็นเรื่องง่ายที่จะประสบความสำเร็จในการผลิตมวล. '
สองคนก่อตั้ง บริษัท นี้ได้รับการ "geek" ตั้งแต่วัยเด็ก Fick งานแรกในโรงเรียนมัธยมเป็นวิศวกรพัฒนาเว็บเมื่อเขาเรียนที่สถาบันเขาป้อน AMD, IBM และ Intel เป็นต้น เฮนรี่เกิดมาเพื่อความสนุกชอบที่จะมีส่วนร่วมในการแข่งขันเขียนโปรแกรมต่างๆอย่างรวดเร็ว
คู่แข่งขนาดใหญ่และขนาดเล็กและอุปสรรคซอฟต์แวร์ที่จะเอาชนะ
วันนี้คู่ของ Mythic พบคู่แข่งขันที่มีขนาดใหญ่และขนาดเล็กอย่างน้อย 40 คนและผู้ให้บริการไอพีหรือผู้ผลิตชิปรายใหม่ได้แสดงเจตนารมณ์ในการเปิดตัวหรือวางแผนใช้ชิปเร่งความเร็ว AI สำหรับลูกค้า คู่แข่งเหล่านี้ยังรวมถึง บริษัท เริ่มต้นที่ร่ำรวยหลายแห่งในประเทศจีน Horizon Robotics ตัวอย่างเช่นเป็นหนึ่งใน บริษัท ที่มีแนวโน้มมากที่สุด บริษัท ได้แนะนำเครื่องเร่ง AI แบบใช้พลังงานต่ำสำหรับลูกค้าด้วยสถาปัตยกรรมดิจิตอลแบบดั้งเดิมมากขึ้น
นอกจากนี้ยังมี บริษัท ที่เริ่มต้นของสหรัฐคือ Syntiant ซึ่งเป็นผู้ที่ชอบ Mythic กำลังพัฒนาสถาปัตยกรรมหน่วยประมวลผลแบบหน่วยความจำซึ่งใช้หน่วยความจำแฟลชทีมงานของ บริษัท ประกอบด้วยผู้บริหารด้านวิศวกรรมของ Broadcom หลายคนและได้รับ Intel Capital แล้ว นอกจากนี้ IBM Research ยังกำลังศึกษาเครื่องเร่งความเร็วในการเรียนรู้ด้วยเครื่อง Resistive RAM (ReRAM) แต่ Fick เชื่อว่า บริษัท ใช้วิธีการที่ไม่ถูกต้อง
เขากล่าวว่า "พวกเขากำลังพยายามทำให้ทุกอย่างเป็นไปอย่างง่ายดายด้วยความทรงจำที่สมบูรณ์แบบ แต่เรากำลังนำทางด้วยการออกแบบทุกสิ่งทุกอย่างร่วมกัน ... แม้ว่าจะมีหน่วยความจำในอุดมคติก็ตามก็จะมีหน่วยความจำที่สมบูรณ์แบบน้อยกว่าที่จะสนับสนุน ลดการใช้พลังงานลงหรือความเร็วที่เร็วขึ้น "
ความทรงจำแบบขนานใหม่ ๆ มีความล้มเหลวในอดีตเพราะการเขียนโปรแกรมที่ยากเกินไปชิปประมวลผลในหน่วยความจำแบบใหม่จะเผชิญกับปัญหาเดียวกันเนื่องจากการเรียนรู้ด้วยตัวเครื่องต้องใช้รูปแบบการเขียนโปรแกรมแบบใหม่ที่ยังคงพัฒนาอยู่แม้ว่าเครื่องมือของ Mythic จะเป็นอย่างไรก็ตาม เพื่อพัฒนาแพลตฟอร์ม แต่มีบทบาทเหมือนคอมไพเลอร์ก็สามารถแปลงเครือข่ายประสาทที่อธิบายไว้ในฐานข้อมูล TensorFlow เป็นภาษาเครื่องสำหรับชิปของมัน
Fick กล่าวว่าแพลตฟอร์มการพัฒนาใช้ PCI Express และการเชื่อมต่อชิปเพื่อให้คำแนะนำในการหาประสิทธิภาพเพิ่มเติมจากชิปรวมถึงกระบวนทัศน์เครือข่ายที่ดีที่สุดสำหรับแอพพลิเคชั่นทั่วไปบางอย่างลูกค้าที่ต้องการใช้เฟิร์มแวร์อื่นที่ไม่ใช่ TensorFlow จะเห็นได้ชัด ต้องใช้รูปแบบ ONNX เพื่อแปลงานของตน ONNX (Open Neural Network Exchange) เป็นหนึ่งในเครื่องมือใหม่ ๆ ที่ใช้ในการแปลซอฟต์แวร์ AI หลายแบบ
Fick ยังตระหนักถึงปัญหาและอุปสรรคที่ซอฟต์แวร์ต้องเผชิญกับลูกค้าของเขาอีกด้วย "ในการป้อนข้อมูลนี้คุณจำเป็นต้องใช้นักวิทยาศาสตร์การเรียนรู้ลึก ๆ หลายคน แต่ผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้หายากมากและต้นทุนมีราคาแพงมาก ... การสร้างชุดข้อมูลและ nets ประสาท ถนนและการฝึกอบรมใช้เวลามากและเสียค่าใช้จ่าย ... นี่เป็นข้อ จำกัด ในการเข้าร่วมและลงทุนในพื้นที่นี้ '
ข่าวดีก็คือเมื่อเทียบกับโซลูชันที่แข่งขันกันการจัดเก็บหน่วยความจำของชิป Mythic ควรจะสามารถรองรับเครือข่ายประสาทหลาย ๆ แบบที่มีความหลากหลายหรือเกิดขึ้นได้อีกและการปรับปรุงประสิทธิภาพนั้นคาดว่าจะประสบความสำเร็จในการใช้พลังงาน ระบบขอบที่ จำกัด ดำเนินการโมเดลที่ซับซ้อนมากขึ้น
Mythic มีชิพทดสอบหลายรุ่นถึงวันที่ (ที่มา: EE Times)
Mythic มีหุ้นส่วนที่หนาหลายรายเช่น Lockheed Martin ซึ่งหวังว่าเจ้าหน้าที่ในอนาคตจะสามารถใช้ชิปของ บริษัท และ Fujitsu ซึ่งเป็นผู้จัดจำหน่ายแฟลชเมมโมรี่ของ บริษัท ได้จนถึงปัจจุบัน แอ็พพลิเคชันดูเหมือนจะเกินขอบเขตหนึ่งคือลำโพงสมาร์ทที่มีงบประมาณเพียงไม่กี่ดอลลาร์เมื่อเทียบกับแอพพลิเคชันเป้าหมายของ Mythic มีค่าใช้จ่ายในการควบคุมมากเกินไปและอีกอย่างหนึ่งคือรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองเนื่องจากต้องใช้ข้อกำหนดเกี่ยวกับเกรดของรถยนต์ บริษัท จึงไม่สามารถ ภาระ
คาดว่าจะเริ่มเปิดตัวชิพประมวลผลขนาด 40nm ในปลายปีนี้โหนดนี้รองรับการออกแบบเซลล์หน่วยความจำแบบฝังตัวและยังเป็นไปตามเป้าหมายต้นทุนต่ำ Fick ชี้ให้เห็นว่าเซลล์หน่วยความจำแฟลชของ บริษัท ได้รับการรับรองคุณภาพกระบวนการ 28nm นี่เป็นขั้นตอนต่อไปของ บริษัท หลังจากนั้นอุตสาหกรรมหล่อลื่นก็กำลังพัฒนาหน่วย MRAN และ ReRAM ที่ฝังอยู่
Fick กล่าวว่า "ไม่มีเหตุผลที่จะหยุดยั้งการก้าวไปข้างหน้าด้วยโหนดที่เล็กที่สุดเราจะได้ประโยชน์จากการย่อขนาดของกระบวนการนี้และหาก Mythic ประสบความสำเร็จก็จะไม่เป็นเพราะกฎหมาย Moore หรือผู้ประมวลผลแบบดิจิตอลที่ทำให้พวกเขา ยินดีต้อนรับ แต่เนื่องจากพวกเขาผลักดันเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ไปยังทิศทางใหม่ทั้งหมด
Judith Cheng