Tianxin Zhixin Coreハードウェアチームとのインタビュー:チップからアプリケーションまでの完全なエコロジーの作成

中国のチップ業界へのメディアの注目と資本より多くの最近の金融危機後の中国と米国の貿易戦争、。比較すると、世界クラスの技術、チップ設計と技術の中国の独立した知的財産権は、まだ比較的後方にある、深刻な中国はチップの電源の間となっている制限制約中国の貿易赤字は、関税総局のデータによると、近年、数兆円に上っている。

中国の関連産業によるものであるが小さいため、人工知能の蓄積に、後半開始、そして今再び、中国の台頭の波のための現在の状況の背後にあるハイエンド集積回路は深く関わってきた場合には、世界の技術と応用分野の数の最初の層を占めますロケーション。

AIの産業チェーンは、ベース層に代表されるAIチップ、ビッグデータ、アルゴリズム、に単語を層別化した場合しかし、直接上部構造と応用生態学の中間技術層の開発を決定します。右クリックAIを話す世界の主要大国で競います煙が見えないこの戦場では、AIチップは失われない戦略のポイントになっています。

AI技術のベースキャンプとの最近のインタビューの数日IPCore CEO李Yunpengの記事で(面接日IPCore T&T:二年間は、自己制御を行う必要があり、世界トップクラスのAIチップ)、T&Tは、2年間使用することを言いますレトリックは、この段階で自然に聞こえるように、刺激的である、しかし、数日間、外の世界は、コアチームの知的コアを構成する。セルフコントロール、世界クラスのAIチップを作成し、AIチップへのルートを作成し、他の問題は、まだ煙と鏡再び数日知的コアに、このAI技術のベースキャンプのために、読者のためには、ハードウェアのチームとの彼の独占インタビューのコアメンバーは、この馬は謎のコアを作ったダークホースを発見します。

インタビューを受けた人は、Zhixin Systemsのテクニカル部門の責任者、Dong Xu氏とAIシステムアーキテクトのAlex Lee氏でした。

构成ハードウェアチームの構成:100人チーム、シリコンバレー、上海

現在では、主にシリコンバレー、約90人の経験豊富な専門家のGPUチップベースの、チームのサイズ。シリコンバレーのハイエンド人工知能やコンピュータチップの中核研究チーム、チームと上海。上海チームに集中したハードウェア知的コアチーム日数約20人の大きさ。

日IPCoreシステム技術部門の数の責任者として、ドンヤンは1985年に浙江大学を卒業し、深いチップビジネスの背景を持っている。彼は、20年を生きて、シリコンバレーで働いていたAMD前IPCore数日に入社するほぼチップの巨人のために働いています20年。「私たちは、私の主な仕事は、チップをやっていると言うことができます」、ドンヤンは、チームのコアメンバーの多くは、ハードウェアチップ業界が生まれた、10年以上にわたって一緒に働いていると言った、我々はこのことから、お互いをよく知っています視点の種類は、日数はIPCore新興企業ではありません。

李Qing'en(アレックス・リー)の全二重通信のベースバンドチップを達成するために機械学習に特化したフルタイム主任研究員のいずれかの年にインテルラボ(インテル・ラボ)を入力し、卒業後、清華大学、中国、台湾、UCLAの修士学生を卒業。ミシガン州大学間NVIDIA(エヌビディア)アーキテクチャ研究グループの練習、ニューラルネットワーク・プロセッサ・アーキテクチャの研究開発の深さの博士号。特定のフィールド(ドメイン固有の)ハードウェアアクセラレーションシステムのための彼の現在の研究。

誰もが自由にコアを作成することができ▌:成功は、これらの3つのコアの条件を作る必要です

現在の建物のブーム基幹産業のために、アレックスは成功するためには三つの条件が必要であることを言いました:

起業家精神は、任意のいわゆる「プッシュ技術」ではないまず、市場の牽引。、唯一の市場プル "人々のニーズは、本物の技術革新を持っています。「チップ学界は、多くの研究を行って、スローに彼の論文を終えました私たちは冗談めかし「「シリコンゴミ」と呼ん。アレックスは、NVIDIAは、彼らだけではなく、研究開発中であるため、世界クラスのチップ企業になることができた、と強調し、研究のすべてが、研究を行うと、行わないように、製品にあります研究のための市場がなければ、映画制作に何億ドルもの費用がかかり、失敗する可能性があります。スタートアップ企業には、このような試みをする条件はありません。

20年の優れた理解と効率的な実行と、 - チームはチップ業界で15人の実務家のグループがない場合は、2番目、コアを構築することができ、スタートアップ企業の成功を決定しなければならないチームが、我々はまず、そのメンバーのアーキテクチャを検討する必要があります現在の日数コアの知的コアのために、コアチームの構成のほとんどは非常に上級の専門家です。この基準で、新しい血液を注入するために、アレックスは言った: 「我々は理想に最も近い研究開発チームを持っている」

第三に、首都。チップは、チップは、インフラストラクチャの分野における長期的なルーツが必要で、その開発は、資本、人材と技術を必要としながら、多額の資金の無い長期持続的な投資は、持続不可能です、非常に赤字産業であります包括的なサポート:投資家の態度のために、アレックスは、「ベンチャーキャピタル機関であろうと国家戦略的投資であろうと、チップのスタートアップに蓄積して蓄積するのに十分な時間を与えることが重要です。

資金提供の問題に関しては、チップのプロセスフローに精通しているDong Hao氏によれば、テープアウトは300万〜500万USドルで、最新の7 nmテクノロジであれば数千万ドルが必要となる。性能基準を達成するために、コスト制御製品は競争力がありますが、生産プロセスの途中でもチームの管理能力は非常にテストされている、少し不注意がお金を失うことになります。

到達AIチップの到着パス:FPGAは途中で補充され、ASICは最終的な解決策です

ドン・シュアン(Dong Xuan)氏は、AIチップのアーキテクチャについては、現在、CPU、GPU、FPGA、ASICなどの業界でいくつかのソリューションが存在していることを明らかにした:「GP-GPUASICのみがハイエンド・コンピューティング市場での需要も最高の価格対性能比を提供しますが、特別な機会には、FPGAはまだ大きな利点と巨大な市場を持っています。

これに対して、アレックスは、「スカイは現在クラウドコンピューティングマシン、エッジコンピューティングマシン、AIチップに取り組んでおり、同時にクラウドとエッジコンピューティングマシンはすべてFPGAソリューションを使用しています。しかし、Zhixinコアの戦略的な道路上の中継局の数は、彼らが示すことができる加速、コンピューティングパワーの向上、消費電力の削減、およびシステムの完全性はすべて過渡的な製品をはるかに超える価値があります。エッジコンピューティング製品では、カスタマイズされたFPGAボード、ハードウェアおよびソフトウェアを使用して、さらに、高度に合成された人工知能とデータベースアクセラレーションIPは、工業用グレードの完全なソリューションであり、クラウドコンピューティングマシンのコアとなり、ハードウェアを顧客に簡単に提供することができます。クラウドのエッジコンピューティングマシンは同じで、既存の顧客に迅速かつ効果的なソリューションを提供します。この計画は、同社が開発した地上のキャッシュフロー事業です。

AIチップは、同社の開発にとって最も貴重なビジョンであり、究極の目標は共通の標準的な高性能かつスケーラブルなソリューションを作ることですが、沈黙とバプテスマには時間がかかります。このビジネスは、市場からのフィードバックを引き続き提供し、汎用、標準、高性能コンピューティングチップに価値のある反復の機会をもたらします。これは、Li Yunpeng CEOが繰り返し強調した全体的な戦略的タイムラインです。

요약結論:アップルのようなシステム会社として、チップからアプリケーションまでの完全なエコシステムを構築する

この時点で、Tianma Zhixinのチップダークホースの壮大な青写真は完全に開始されましたが、恐らくそれはチップ産業の黒馬だけではありません。

CEOユン・李鵬が言ったように、日IPCoreチップ社が、同社のシステム。システムの概念については、T&Tだけでなく、数は、(......カレンダー、天気予報、株価)一つの会社が電話APPの両方を行うことを言った、やりました同社はアップルと呼ばれるAPPストアおよびオペレーティングシステム、また作られた携帯電話のチップ、それはまた、システム会社であるB社の知的コアシステムのための日数ながら、Appleは、C型システムへの唯一の企業です。

既存のソフトウェア市場に基づいて、シリコンバレー、機械学習ソフトウェア・アプリケーションとビッグデータプラットフォームを行うには、メインシステムとチップアーキテクチャのチームリーダー、南京ソフトウェアチームまで、ハードウェアの上海チームで、ベース層ダウンエコ・チップ・ソリューションを作りますしたがって、チップからシステムへの完全な生態学的チェーンを形成する。

全体の生態チェーンを構築することを目指しますが、ドンヤンは、国内のインターネットの巨人を持つ企業は本質的に多くの競争ではないと述べたが、同じ会社ではありません。原因AIチップの分野では、既存の問題にはまだ一般的なアルゴリズムが存在していません世界を征服するために、そしてちょうど強い相関アルゴリズム特定のシーンの計算問題を解決するには、多くのスタートアップ企業が直面している一つの困難は、フィールド内のユーザーは、多くの場合、サポートを提供する必要があります。AIチップアプリケーションシナリオに基づいていますが、ユーザーが解決され表示されていません計画の場合、効果的な支援を提供することは困難です。これは鶏や卵の問題になります。

「これの支配的な知的コアの数は、既存の製品とユーザーに頼って、一日で、成功率は非常に高いですので、あなたは、独自のソリューションを開発することができ、」ドンヤンは言いました。

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