Se la fascia alta del circuito integrato dietro la situazione attuale è dovuta alle industrie connesse in Cina è iniziata in ritardo, a causa dell'accumulo di piccole dimensioni, l'intelligenza artificiale, e ora di nuovo per l'ondata di crescita della Cina è stato profondamente coinvolto, e il mondo occupano la prima fila in una serie di tecnologie e campi di applicazione posizione.
Tuttavia, se la catena del settore AI stratificato parole per chip di intelligenza artificiale, big data, algoritmi, rappresentato dallo strato di base determina direttamente la sovrastruttura e lo sviluppo dello strato tecnologia intermedia di Ecologia Applicata. Proprio competere in grandi potenze del mondo per parlare poi AI su questo vedere il fumo del campo di battaglia, chip di intelligenza artificiale è diventata una posizione strategica non deve essere perso.
In una recente intervista con il campo la tecnologia AI base di pochi giorni CEO IPCore Li Yunpeng articolo (Giornate degli autori Intervista IPCore T & T: due anni devono fare autocontrollo, di classe mondiale di chip AI), T & T dice di usare due anni creare autocontrollo, di classe mondiale di chip IA. così la retorica suoni naturali in questa fase è emozionante, tuttavia, il mondo esterno per diversi giorni costituiscono nucleo intellettuale del core team, creare un percorso per i chip di intelligenza artificiale e di altre questioni ancora fumo e specchi per questo campo base la tecnologia IA ancora una volta un paio di giorni nel nucleo intellettuale, i membri principali della sua intervista esclusiva con il team hardware, affinché i lettori a scoprire il cavallo scuro questo cavallo ha fatto il nucleo del mistero.
Ci sono giorni in reparto tecnologia del sistema IPCore è responsabile per le persone ad accettare questa intervista e sistemi di intelligenza artificiale architetto Dong Yan Li Qing'en (Alex Lee).
▌ composizione hardware della squadra: una squadra di cento uomini, Silicon Valley e il layout di Shanghai
Allo stato attuale, il numero di giorni di hardware core team intellettuale concentrata soprattutto nella Silicon Valley, la squadra di Shanghai. Shanghai con esperti con esperienza GPU basata su chip, dimensioni del team di circa 90 persone. Il gruppo di ricerca di base di fascia alta chip di intelligence e calcolatore artificiale della Silicon Valley, il team La scala è di circa 20 persone.
Come la persona responsabile del numero di settore giorni tecnologia del sistema IPCore, Dong Yan nel 1985 è laureato presso l'Università di Zhejiang, ha un background business dei chip di profondità. Ha lavorato nella Silicon Valley, che vive 20 anni, ha lavorato per quasi il colosso di chip AMD Prima di entrare in diversi giorni IPCore 20 anni. 'possiamo dire che la mia carriera principale facendo Chip', Dong Yan ha detto che molti dei membri principali del team sono il settore chip hardware è nato, hanno lavorato insieme per oltre dieci anni, siamo ben consapevoli gli uni degli altri, da questo In termini di prospettive, Tianji Zhixin non è una start-up.
Li Qing'en (Alex Lee) si è laureato presso la Tsinghua University, Cina, Taiwan, studente Master presso l'UCLA, dopo la laurea per entrare Intel Labs (Intel Labs) in un anno di tempo pieno ricercatore senior specializzato in machine learning per ottenere full-duplex chip di comunicazione in banda base di. Michigan durante università dottorato in pratica gruppo NVIDIA (Nvidia) architettura di ricerca, la profondità della ricerca e sviluppo di neurale architettura di processore di rete. la sua attuale ricerca per un particolare campo sistema di accelerazione hardware (dominio specifico).
▌ non tutti possono creare liberamente nucleo: Il successo richiede che queste tre condizioni fondamentali
Per quanto riguarda l'attuale mania del settore, Alex ha detto che per avere successo, deve avere tre condizioni:
In primo luogo, la trazione del mercato: ogni iniziativa imprenditoriale non è la cosiddetta "promozione tecnica", ma solo la "spinta al mercato" richiede alle persone di avere una vera innovazione tecnologica. "L'Academia ha fatto molte ricerche sui chip, buttando via i documenti. Noi li chiamiamo scherzosamente "spazzatura di silicio" Alex ha sottolineato che NVIDIA è stata in grado di diventare una società di chip di livello mondiale perché non si è concentrata solo sulla ricerca e sviluppo, ma tutta la ricerca riguardava i prodotti, non la ricerca. Ricerca: se non c'è mercato per il supporto, costerà centinaia di milioni di dollari per fare un film e potrebbe fallire.La startup non ha le condizioni per fare un tentativo del genere.
In secondo luogo, il team Per determinare se un'azienda start-up è in grado di costruire core, è necessario innanzitutto studiare le strutture dei membri: se non ci sono professionisti che lavorano nel settore dei chip da 15-20 anni, hanno una comprensione eccellente e un'esecuzione efficiente. Forza, la possibilità di successo è abbastanza imbarazzante.Per l'attuale numero di giorni nucleo intellettuale centrale, la composizione del nucleo centrale la maggior parte di loro sono esperti molto esperti.In base a questo, per iniettare nuovo sangue, Alex ha detto: "Ora abbiamo un team di ricerca e sviluppo più vicino all'ideale."
In terzo luogo, il capitale: i chip sono un settore molto ardente, non ci sono investimenti a lungo termine in grandi somme di denaro che non possono essere sostenute, allo stesso tempo i chip sono un'area di infrastrutture che richiede una coltivazione a lungo termine e richiede capitale, talento e tecnologia. Supporto a 360 gradi Per gli atteggiamenti degli investitori, Alex sollecita: "Che si tratti di un'istituzione di capitale di rischio o di un investimento strategico nazionale, è importante dare alle startup di chip tempo sufficiente per accumularsi e accumularsi".
Per il finanziamento, il processo è ben noto chip Dong Yan ha detto prima di silicio bisogno di $ 3 a 5 milioni di decollo, se è l'ultimo processo di 7 nanometri avrà bisogno di milioni di dollari, il prezzo sul presupposto che una volta aveva bisogno per avere successo. Solo raggiungere gli standard di prestazioni, costi dei prodotti controllati saranno competitivi, ma anche al centro del processo di produzione è la prova della gestione della squadra, il minimo errore perderà soldi.
Percorso a ▌ chip AI: FPGA lungo la fornitura, ASIC è la soluzione finale
Per AI chip di architettura, l'industria ha attualmente una CPU, GPU, FPGA, ASIC e altri tipi di soluzioni Dong Yan divulgazione: 'giorni IPCore infine fare GP-GPU, perché è solo GP-GPUASIC per soddisfare il calcolo ad alte mentre la domanda del mercato è anche il prezzo più alto, ma in certe situazioni, FPGA ha ancora un grande vantaggio e un mercato enorme. "
In risposta, Alex ha aggiunto: "Sky sta attualmente lavorando su cloud computing machine, edge computing machine e chip AI. Allo stesso tempo, le macchine cloud e edge computing utilizzano tutte le soluzioni FPGA. Un certo numero di stazioni di rilancio sulla strada strategica del nucleo di Zhixin, tuttavia, l'accelerazione che possono dimostrare, il miglioramento della potenza di calcolo, la riduzione del consumo energetico e l'integrità del sistema fanno sì che vada ben oltre un prodotto di transizione. Al momento del progetto, il nostro team di ricerca e sviluppo ha sviluppato applicazioni per una rapida iterazione e ha ulteriormente migliorato la sua efficienza ed efficienza nella tecnologia di sintesi ad alto livello. Inoltre, l'intelligenza artificiale di alto livello e l'IP di accelerazione del database sono una soluzione completa di livello industriale: l'inserimento della scheda nel server cloud diventa il fulcro della macchina di cloud computing e può facilmente fornire ai clienti l'hardware. Accelerare i servizi di assistenza (H aaS) .Come il cloud, i computer di edge computing sono gli stessi, forniscono una soluzione rapida ed efficace per i clienti esistenti. Il piano è il business del flusso di cassa a terra sviluppato dalla società. "
Il chip AI è la visione più preziosa per lo sviluppo dell'azienda, il suo obiettivo finale è quello di realizzare soluzioni comuni, standard, ad alte prestazioni e scalabili, ma ci vuole tempo per precipitare e battezzare Alex ritiene che i giorni del FPGA core intellettuale L'azienda continuerà a fornire feedback dal mercato e porterà preziose opportunità di iterazione per chip di calcolo generici, standard e ad alte prestazioni, ed è anche la linea temporale complessiva che il CEO Li Yunpeng ha ripetutamente sottolineato.
总结 Riepilogo: come un'azienda di sistemi come Apple, creando un ecosistema completo dai chip alle applicazioni
A questo punto, il grande progetto del cavallo scuro di Tianma Zhixin è stato completamente lanciato, ma forse non è solo il cavallo nero dell'industria dei chip.
Come ha detto il CEO Li Yunpeng, Tianji Zhixin non è solo una società di chip, ma una società di sistemi. Per il concetto di una società di sistemi, Li Yunpeng ha detto che esiste una società che fa entrambe le applicazioni mobili (calendario, meteo, scorte ...) e Il negozio e il sistema operativo APP producono anche chip per telefoni cellulari.Questa società si chiama Apple, è anche una società di sistema, ma Apple è una società di sistema di tipo C, e il numero di giorni smart core è per società di sistema di tipo B.
Nel team leader del team di Silicon Valley e nell'architettura dei chip, il team di software di Nanjing per l'applicazione software di machine learning e piattaforma big data, il team hardware di Shanghai si basa sul mercato del software esistente e sull'ecologia fino alla soluzione di chip di livello base formando così una catena ecologica completa dal chip al sistema fino all'applicazione.
Nonostante abbia mirato alla costruzione dell'intera catena ecologica, Dong Tao ha affermato che l'azienda non ha molta concorrenza con i giganti di Internet nazionali ed è essenzialmente una società diversa: a causa dei problemi esistenti nel campo dei chip di intelligenza artificiale, non esiste ancora un algoritmo universale. Ad esempio, i chip AI basati su algoritmi sono strettamente correlati agli scenari applicativi: una delle difficoltà incontrate da molte aziende startup è che quando si risolve un problema di elaborazione in un determinato scenario, gli utenti in quest'area spesso hanno bisogno di supporto, ma gli utenti non vedono la soluzione. È difficile fornire un supporto efficace nel caso del piano, che diventa un problema di pollo o uova.
"E questo è il vantaggio di Tianxu Zhixin, che si affida ai prodotti e agli utenti esistenti, possiamo sviluppare soluzioni con diritti di proprietà intellettuale indipendenti, quindi il tasso di successo è molto alto", ha detto Dong Xu.