AI-Chip: Ist 1 Dollar ein Gimmick oder eine Art zu überleben?

Ob der Chip-Riese Nvidia, Intel oder AI-Chip-Startups Sterne Cambrian Horizont arbeitet hart, die Anzahl der Chips Kraft zu verbessern, um die Bedürfnisse von AI, AI-Chip gerecht zu werden und damit der aktuelle Preis variiert von weniger als Zehntausende von Dollar. Aber ein tiefes Pflügen Shenzhen ansässige Unternehmen sagten, dass sie AI-Chip Bihai Si Jahre starteten vor, und auch mit einem Chip $ 1 ist das Terminal mehr AI derzeit eine primäre Funktion des Bildes mit der AI-Funktion zu erreichen hat zu machen. US $ 100 am Ende ist ein Gimmick oder ein Weg, um zu überleben? $ 100 der AI-Chip, der nicht das gleiche ist?

Was $ 1 AI-Chip?

Dieses Haus für 1 US-Firma AI-Chips $ verkauft genannt AVSdsp, Teammitglieder vor 24 Jahren in Shenzhen stationiert von Tiefpflügen und Consumer-PC-Grafikchip-Markt in Taiwan SQ Technologie SQ. CEO von Lei Feng Shen Jie das Netzwerk in der ersten Konferenz von AVSdsp verbunden : ‚andere Geschäfte sind große AI Rinder aus der Innovation als jene Milliarden Milliarden Dollar aus, wir mehr als zehn Jahre Grafikchips haben, verwendet Dutzende von Chips haben eine Million Mal pro Jahr in Shenzhen zu verkaufen, jetzt das Ziel ist ein Minimum von 1 $ Chip in einer synergistischen Art und Weise zur Verfügung zu stellen neben dem Haupt-IC-Chip kann vorhandene Low-Cost primärer Abbildungsfähigkeiten des Produkts leicht und schnell zu importieren, zu bringen. '

Auf diese Weise sind wir sehr klar, mit dem aktuellen Mainstream-AI-Chip Produkte des Unternehmens unterschiedlich sind, AVSdsp Produkte Co-Haupt-Chip, können die bestehenden primären Imaging-Funktionen von Produkten wie Haus, Auto, Werbung, Sicherheit, Polizei helfen, Industrie-, Handels-, Bildungs- und andere Funktionen AI zu erreichen.

Shen Jie sagte gemeinsame, moderne Wissenschaftler oder großen Forschungseinrichtungen in vielen Fällen mit einer großen Anzahl von Computern, Hunderttausende von Computer-Trainingseinheit AI Kosten der natürlichen hoch, Nvidia, Intel und anderen Unternehmen sind die wichtigsten Produkte von mehreren hundert bis mehrere zehntausend Dollar von Produkten sind nicht zu niedrig Preis-Produkte, das inländische Corporate Finance Einhorns auch Hunderte von Millionen von Dollar, um das Produkt zu starten mit Nvidia zu konkurrieren, leistungsstark Kosten hoch sind, sind wir nicht in direktem Wettbewerb mit diesen großen Unternehmen, im Gegensatz zu unserem Start billigere Produkte, Technologie-Bettler tun AI intelligente Maus.

Dass billigere Produkte, wie es zu tun? Dieser Reporter hat gelernt, früh AVSdsp Bild-Chip zu tun, zehn Millionen zu verbringen aus dem Ausland, die Fortsetzung der Entwicklung viele ein 8/16 Bit-CPU-Kern-Quellcode in 12/24 Bit-CPU mit einem kleinen Unternehmen zu kaufen Bildkompressionsalgorithmus und Prozessor und Compiler-Engine und die erste, der ein Single-Chip-Kameranetzwerk in Asien, und später mit Universitäten einzuführen 32-Bit-CPU, H.264 zu entwickeln, Gesicht Algorithmus, die Berechnung der tiefen Zusammenarbeit mit dem Start in Shenzhen Generationen von künstlicher Intelligenz-Chip (AVS01-05) siebenundsechzig tausende von Sätzen von Produkten Bihai Si noch vor ein paar Jahren verkauft. und setzt sich an den Strukturen, Algorithmen und Designoptimierung zur Bildverarbeitung und intelligente Identifikations-Chip, kosteneffektiv zu verbessern.

Um den heutigen DL-CNN (Faltungs Tiefe Lernen neuronale Netze) müssen Daten plus eine riesige Menge an Rechen Masse verarbeiten, wobei das Schaltungsdesign Effizienz in einer riesigen Lücke führen wird. ‚Depth-Learning-Konzept ist nicht schwer zu verstehen, aber sie sind nicht perfekt der Kern der Theorie, auch der Wissenschaftler auf der ganzen Welt heute auch wie eine Black Box, sind sie hinter der rückständigen Angst, so dringend Personal greifen, die Erweiterung, werden auch hart daran zu arbeiten eine Vielzahl von Architekturen Transformatoren, große Unternehmen von Menschen, viele Abteilungen zu schaffen es immer komplexer, was zu einer Mine nur schlechte Leistung machen betrachten wie kann Multi-Architektur auch weiterhin die Wirksamkeit der gleichen Maschine und Verfahrenstechnik zu verbessern, die Kosten schwierig billig sind. ‚, sagte Shen Linkage.

AVSdsp verfügbar TensorFlow Caffe Plattform oder Rahmen für die Schaffung von mehr hierarchischen spärlich Modell AI Ausbildung am Ende, aber am Ende in Ordnung, Inferenz Detektionseffizienz, Energieeinsparung und niedrige Kosten zu identifizieren, ohne das Design von Multi-kompatiblen Befehlssatz unter Berücksichtigung, aber der Einsatz von effizienten und flexiblen Rahmen die kompakte Ebene, aber es kann mit der Ausbildung Ende mehr überlagerte in eine Vielzahl von hochpräzisen twin-Netzwerk und Verstärkung kompatibel sein Lernen Ausbildung Dutzend Szenenerkennung zu verbessern, verbunden mit einer internen hocheffizienten Mehr Datenübertragungs- und Sammlung Beschleuniger, kann enorme Einsparungen arithmetische Operation Fadenspeicher und Transporteinheit sein, auf dem Markt schneller als die Chiprate des AI, niedriger Kosten (mehrere zehn bis mehrere hundert mal) ins Leben gerufen. DL-CNN und verschiedene grafischen lernen zu identifizieren, Genauigkeit auch deutlich erhöht in der Vergangenheit Maschine Lernalgorithmen ist nicht gängiges Szenario ist es kein Problem.

Somit können verschiedene Bilder, die durch Schnittstellen (Mipi, DVP, YUV, 656, 1120), die AI AVSdsp IC Chip synergistischen Muster neben dem Master-Chip angeordnet ist, nicht den Master-Betrieb beeinträchtigen, muss das Bild unmittelbar identifiziert werden, benachrichtigen Sie den Master-Chip durch die Ausgabe-Schnittstelle (IIC, UART, Video), die Rolle der Assistentin Weisheit zu spielen, einfach, schnell, Low-Cost-Import eine primäre Audio- und Videoverarbeitungsfunktionen des Produkts, ein Upgrade auf künstliche Intelligenz Produkte etabliert.

$ 100 ist ein Gimmick oder ein Weg, um zu überleben?

Reporter erfuhren, dass ein $ 1 Jeton AVSdsp AI in Bezug auf die tatsächlich verfolgen ihr Überleben zu tun. Vor eingeführt wurde, AVSdsp Team von SQ-Technologie, mit der Einführung von Scannern, Digitalkameras in Shenzhen, MP3 und anderen Chips Erfolg, SQ-Technologie in den Jahren 2003 und erfolgreich zu Taiwan gelistet, Chip-Umsatz belief mich als Hunderte von Millionen von Jahren mehr zurückgekehrt, aber die Finanzkrise von 2008 führte zu Spaltungen innerhalb der Gesellschaft, Shen Jie mit der SQ CEO Uneinigkeit verbunden und trat deshalb von General Managern und er nahm den Posten des Vice President und eine Reihe von Front-Line-Betreuer zu verlassen, schaffen AVSdap, spezialisiert auf High-End-Video-Sicherheitschip.

Aber die Realität ist sehr grausam, führte sie die High-End-Bildverarbeitung und Bild Chip-Erkennung $ 5 und $ 10 verkauft verkaufen ist nicht sehr gut, auch der Preis ist auch schwer zu holen. Aber eher einfache, kostengünstige, einfache Algorithmus Verarbeitungschip verwenden, verkaufen acht Die meisten von Maos können Millionen von Stücken verkaufen.Es ist auch ein tiefes Verständnis, dass Shenzhen nicht die billigste, nur die billigere und harte Wahrheit ist.

Shen Jie Union, sagte: ‚Heute AI Tiefen Lernalgorithmus Tsunami, kann niemand draußen bleiben, erbt nun, dass im Laufe der Jahre angesammelt so früh Angriff zu atmen bestimmt, was zu der Einführung des einfachste und schnellsten Low-Cost-Chips, dass AI großartiges Produkt zu Nvidia verlassen. , Intel, Cambrian, Horizon und andere Unternehmen zu tun.

Daher können wir verstehen, dass der $ 1-Chip für AVSdsp weder ein Gimmick noch ein Versuch ist, Investoren anzuziehen, sondern auf seiner speziellen Erfahrung basiert, um zu lernen, wie man überleben kann.

AI-Technologie noch in der gegenwärtigen Situation auf einem hohen, aber tief Shenzhen AVSdsp haben einen $ 1 Jeton zu starten, der Preis ist kein Gimmick, aber das Unternehmen überleben. SHENG Jie sagte auch, dass wir eine bessere Leistung tun der Chip ist, aber der Preis ist höher, aber ich will, ist ein $ 1 Chip tun. Als Entwickler oder AVSdsp Kunden über AI-Chip-Produkte betroffen sind, wird gestartet, wenn er sagte, dass wir im Jahr 2018 DL starten planen -CNN Prozessor FPGA Edition bis Ende 2018 die einfachste und schnellste Low-Cost-Mipy DL-CNN-KI-Verarbeitung Chip zu starten, aber das kleine Unternehmen zeichnet sich durch Flexibilität aus, so je nachdem, wann, um mehr Kunden einzuführen.

Darüber hinaus auch das Anwendungsfeld der AI ist sehr umfangreich, diese SHENG Jie sagte, es wäre AVSdsp die erste Konferenz, der Grund Konferenz zu öffnen, ist nicht nur den Kunden zu sagen, dass wir $ 1-Produkt haben, ist wichtiger ist es, die Bedürfnisse der Kunden am Ende zu verstehen in welchen Bereichen, die Einführung von besseren Produkten. insbesondere wies er darauf hin, dass der wichtige Bereich der Sicherheit AVSdsp hat dich der Markt allmählich will geheilt, schwierigen weitere Innovation und Entwicklung haben, ist es notwendig, wie Autos zu finden, zu Hause mehr Anwendungen Sowie eine große Menge von schnellen Lieferungen von Spielzeug und anderen Märkten.

Reporter, dass da nur deshalb $ 1 CO-IC, Chip kann die primäre Bildfunktion hat nur eine begrenzte Produkt helfen Upgrades AI-Funktion, AVSdsp auch als AI intelligente Maus Mipy bezeichnet, Leistung natürlich nicht können und AI-Chip auf dem hohe par, auch wenn dies alle allgemein bekannt des Chips AI ist unterschiedliche Menschen unterschiedliche Meinungen haben, aber die Preise leistungsfähigerer Produkte vieler Hersteller bieten hat, wenn AVSdsp das Team an den Mühelosigkeit Finanzierung Chip nicht verkaufen, läuft gegen die Einführung von einfachen Low Der Preis des Chips hilft dem vorhandenen Produkt, einen Teil der KI-Funktionalität des Images zu erreichen. Ist es nicht eine andere Idee, am KI-Wettbewerb teilzunehmen?