$ 1 AI 칩은 무엇입니까?
$ (1) AI 칩 회사 미국 판매이 집 AVSdsp라고, 대만 SQ 기술 SQ. 레이 펭 셴 지에의 CEO 깊은 쟁기질 및 소비자 PC 그래픽 칩 시장 24 개 년 전에 심천에 주둔 팀 구성원 AVSdsp의 첫 번째 회의에 네트워크를 연결하는 것을 '다른 상점 혁신의 그 수십억보다, 우리가 지금 심천에 백 만개 년을 판매하는 칩의 수십을 가지고 사용 10 년 그래픽 칩, 대상이 떨어져 큰 AI 가축 밖으로 수십억 달러입니다 최소 1 달러를 제공하는 칩으로 협업 IC 모드에서 마스터 칩 옆에 놓을 수 있으며 기본 이미지 기능으로 제품을 쉽고 빠르게 가져올 수 있습니다.
이러한 방법으로, 우리는 집, 자동차, 광고, 보안, 경찰 등 제품의 기존 기본 이미징 기능을 도울 수있는, 현재의 주류 AI 칩 회사의 제품이 다른과, AVSdsp 제품 공동 메인 칩이며, 매우 명확하다, 산업, 비즈니스, 교육 등 AI 기능을 달성.
셴 지에는 관절, 고급 학자 또는 종종 다수의 컴퓨터에 연결된 대형 연구 기관, 엔비디아, 인텔과 다른 회사가 수백의 주요 제품은 수십 제품의 수천 달러의 높은 천연의 컴퓨터 교육 단위 AI 비용이 수십만이 너무 부족하지 말했다 가격 제품은 수백만 달러의 또한 국내 기업 금융 유니콘 수백 엔비디아와 경쟁 할 수있는 제품을 출시하기 위해 강력하고 비용이 높은, 우리는 우리의 출시는 달리 싼 제품, 기술 거지가 할이 큰 기업과의 직접적인 경쟁에없는 인공 지능 스마트 마우스.
그것을 수행하는 방법 즉, 싼 제품은?이 기자는, 해외에서 작은 회사와 12/24 비트 CPU에 많은 발전의 지속을 8/16 비트 CPU 코어 소스 코드를 구입 천만을 보내고 초기 AVSdsp 이미지 칩을 할 배운 영상 압축 알고리즘과 프로세서 및 컴파일러 엔진 및 아시아 단일 칩 카메라 네트워크 소개 먼저, 나중에 32 비트 CPU, H.264, 얼굴 알고리즘 선전 발사 깊은 협력 계산 개발 대학과 인공 지능 칩 (AVS01-05)의 세대 예순일곱 몇 년 전 여전히 제품 벽해시 세트의 수천을 판매했다. 그리고 구조, 알고리즘을 계속하고, 설계 최적화는 비용 효율적인 이미지 처리 및 지능형 식별 칩을 개선 할 수 있습니다.
데이터 플러스 회로 설계 효율이 큰 차이가 발생합니다 질량, 컴퓨팅의 엄청난 금액을 처리 할 필요가 오늘날의 DL-CNN (회선 깊이 학습 신경 네트워크)에. '깊이 학습 개념은 이해하기 어렵지 않다,하지만 그들은 완벽하지 도 또한 블랙 박스와 같은 전 세계의 과학자 오늘의 핵심 이론은, 그들은 필사적으로 인력, 확장, 또한 아키텍처 변압기, 사람들의 대기업, 여러 부서의 다양한 만드는 데에 노력하고 있습니다 잡아, 뒤쳐 두려워 그것이 구조가 점점 더 복잡해질 것이므로 성능 저하로 인한 결과는 광산 기계 성능 및 프로세스 개선만큼이나 일정 할 수 있으며 비용은 저렴하기가 어렵다고 생각했습니다. "라고 Shen Lianjie는 말했습니다.
AVSdsp 사용할 수 TensorFlow CAFFE 플랫폼 또는 마지막에 더 계층 스파 스 모델 AI 훈련의 설립을위한 프레임 워크,하지만 멀티 호환 명령어 세트의 디자인을 고려하지 않고, 추론 탐지 효율, 에너지 절약과 낮은 비용을 파악하기 위해 말,하지만 효율적이고 유연한 프레임 워크의 사용 컴팩트 레벨이 있지만 훈련 종료와 호환 될 수 있습니다 더 많은 직업 훈련 다스 장면 인식을 향상시키기 위해 학습 고정밀 트윈 네트워크와 강화의 넓은 범위에 중첩, 내부 고효율 다중 데이터 전송 및 수집 가속기와 결합, 거대한 저축 연산 스레드 저장 및 전송 장치가 될 수 식별 할 수 (수백 배에 수십) 빠른 AI의 칩 속도보다 시장, 낮은 가격에 출시했다. DL-CNN과 다양한 그래픽을 배울 수있다, 정확성 또한 크게 증가, 과거에는 아무 문제가 알고리즘 학습 응용 프로그램 시나리오는 보편적 인 학습되지 않습니다.
따라서, 인터페이스 (1120 MIPI, DVP, YUV, 656)을 통해 다른 화상은 AVSdsp 마스터 칩의 옆에 배치 된 AI IC 칩 상승 패턴은 마스터의 동작에 영향을주지 않고 화상이 즉시 확인 될 필요 인공 지능 제품 업그레이드, 단순, 신속, 저가 수입 제품의 주요 오디오 및 비디오 프로세싱 기능을 설립했다 조수 지혜의 역할을, 출력 인터페이스 (IIC, UART, 비디오)를 통해 마스터 칩을 알립니다.
1 달러는 눈속임이나 생존 방법입니까?
기자는 실제로 자신의 생존을 추적하는 측면에서 $ (1) 칩 AVSdsp AI를 할 것을. 위에 소개 된, AVSdsp 팀 SQ 기술에서, 심천, 스캐너, 디지털 카메라, MP3 및 기타 칩의 출시와 함께 배웠습니다 2003 년에 성공, SQ 기술을 성공적으로 나열 대만으로 돌아 칩 매출은 수억 년 이상을 기록했다, 그러나 2008 년 금융 위기는 회사 내에서 분열을 주도, 셴 지에 SQ의 CEO의 의견과 관련, 따라서 일반 관리자에서 사임 그는 떠나 하이 엔드 비디오 보안 칩을 전문으로 AVSdap 만들 부사장의 포스트 일선 감독자의 숫자를했다.
그러나 현실은, 그들은 심지어 가격이 데리러 어렵다. 그러나 오히려 간단하고, 저렴하고, 알고리즘 처리 칩을 사용하기 쉽고, 팔을 판매, 잘 못 $ 5, $ (10) 판매를 판매하는 하이 엔드 처리 및 영상 인식 칩을 매우 잔인한 도입 머리 부분의 대부분은 몇 백만을 판매 할 수 있습니다. 이것은 또한 깊이 심천 저렴한 단지 싼 마지막 단어를 이해하지 않습니다.
셴 지에 연합 (EU)은 말했다 : '오늘, AI 깊이 학습 알고리즘의 쓰나미가 강타, 아무도 빠져 수없는, 수년에 걸쳐 축적 된 이제 상속 일찍 AI 훌륭한 제품이 엔비디아에 남아있는 가장 쉽고 빠른 저가 칩의 소개로 이어지는 공격을 호흡하기로 결정. , 인텔, 캄브리 아기, 지평선 및 기타 기업 할 수 있습니다.
그래서 우리는 AVSdsp를 들어, $ (1) 칩도 눈속임이도 구축 할 투자자를 유치하는 것이 아니라 살아 남기 위해 배운 자신의 특별한 경험을 바탕으로, 이해할 수있다.
AI 기술은 키에 현재의 상황에서 여전히 있지만, 깊은 심천 AVSdsp는 $ (1) 칩을 실행해야 가격이 눈속임이 아니라이 회사가 살아 남기. SHENG 지에는 또한 우리가 더 나은 성능을 할 수 있다고 말했다 칩,하지만 가격은 더 높을 것이다, 그러나 개발자 나 AVSdsp 고객 그는 우리가 2018 DL에 출시 할 계획이라고 말했을 때 시작됩니다 AI 칩 제품에 대한 우려로 전. 인 $ (1) 칩을 수행 할 -CNN 프로세서 FPGA 에디션은 2018 년 말까지 가장 쉽고 빠른 저가의 Mipy DL-CNN AI 처리 칩을 출시하지만, 작은 회사는 그래서 더 많은 고객을 소개하는 경우에 따라, 유연성을 특징으로한다.
또한, AI의 응용 분야가 매우 광범위이 SHENG 지에는 또한 AVSdsp 첫 회의했다, 회의를 열 수있는 이유는, 우리 $ 1 제품이 고객에게뿐만 아니라 더 중요한 것은 결국 고객의 요구를 이해하는 것입니다 어떤 지역, 더 나은 제품의 도입에. 특히, 그는 보안 AVSdsp의 중요한 영역은, 시장이 점차 치료 더 어려워 더 혁신과 개발을 갖고 싶어했다고 지적, 그러한 자동차, 집에 더 많은 응용 프로그램으로 찾을 필요가있다 장난감 및 기타 시장의 대량 출하뿐만 아니라.
사람 만 $ 1 공동 IC가 칩 따라서 한정된 제품을 도울 수있는 초기 이미지 기능을 갖는 기자는 AI 함수, AVSdsp 또한, 성능이 자연스럽게되지 및 높이에 AI 칩 수있는 AI 지능형 마우스 Mipy이라 업그레이드 , AVSdsp 쉽게 금융 칩에서 판매하지 않은 팀이 낮은 간단한의 도입에 반하는 경우 파이 다른 사람들이 서로 다른 의견을 가지고 것 AI 칩의 모든 일반적인 지식 경우에도,하지만 가격은 많은 제조 업체의 높은 성능의 제품을 제공하고있다 칩의 가격의 또 다른 아이디어는 인공 지능 대회에 관여하지 않습니다, 기존 제품의 일부는 AI의 이미지를 제공 달성하는 데 도움이?