중국으로 인해 작은, 인공 지능의 축적에 늦게 시작했고, 지금은 다시 중국의 부상의 파도 깊이 관여하고있다, 그리고의 현재 상황 뒤에 하이 엔드 집적 회로는 관련 산업에 의한 경우 세계는 기술과 응용 분야의 수의 첫 번째 계층을 점유 위치.
인공 지능 산업 체인이 기본 레이어로 표현 AI 칩, 빅 데이터, 알고리즘, 단어를 계층화하는 경우에는 직접 상부 및 응용 생태학의 중간 기술 층의 개발을 결정합니다. 바로 그때 AI를 구사하는 세계 주요 강대국 경쟁 연기가없는이 전장에서 인공 지능 칩은 잃을 수없는 전략적 지휘 포인트가되었습니다.
, T & T는 2 년 사용 말한다 : AI 기술을베이스 캠프와 최근 인터뷰 며칠 IPCore의 CEO 리 Yunpeng 기사 (해야 2 년 자기 통제, 세계 최고 수준의 AI 칩 인터뷰 일 IPCore T & T)에서 자기 통제, 세계 최고 수준의 AI 칩을 만들 수 있습니다. 수사학은, 그러나, 몇 일 동안 외부 세계가 핵심 팀의 지적 코어 흥미로운 구성되고이 단계에서 자연의 소리, 그래서 AI 칩 여전히 연기가 다른 문제와 거울에 경로를 생성 다시 며칠 지적 코어에이 AI 기술을베이스 캠프를 위해, 독자 위해서는 하드웨어 팀과의 독점 인터뷰의 핵심 구성원,이 말은 신비의 핵심을 만든 다크 호스를 발견합니다.
인터뷰를 수락 한 사람들은 Zhixin Systems의 기술 부서장 인 Dong Xu와 AI 시스템 아키텍트 인 Alex Lee입니다.
구조 하드웨어 팀 구성 : 100 인 팀, 실리콘 밸리, 상하이
현재, 주로 실리콘 밸리, 약 90 사람들의 경험이 풍부한 전문가 GPU 칩 기반의 팀 크기입니다. 실리콘 밸리의 고급 인공 지능 및 컴퓨터 칩의 핵심 연구 팀, 팀과 함께 상하이. 상하이 팀에 집중 하드웨어 지적 핵심 팀의 일 수 규모는 약 20 명입니다.
일 IPCore 시스템 기술 부문의 수에 책임이있는 사람으로, 동아 연은 1985 년 절강 대학을 졸업, 깊은 칩 사업 배경을 가지고있다. 그는 20 년을 살고, 실리콘 밸리에서 일 AMD 전에 IPCore 몇 일에 합류하기 거의 칩 거인을 위해 일했다 이십년. '우리는 내 주요 경력 칩을하고 있다고 말할 수있다'는 동 얀은 팀의 핵심 구성원의 대부분이 하드웨어 칩 업계가 태어난 것을는 10 년 이상, 우리는이에서, 서로 잘 알고 있습니다 함께 일했다 Perspective 측면에서, Tianji Zhixin은 신생 기업이 아닙니다.
리튬 Qing'en (알렉스 리)의 전이중 (full-duplex) 통신베이스 밴드 칩을 달성하기 위해 학습 기계를 전문으로 풀 타임 선임 연구원 중 어느 하나에 해 인텔 연구소 (인텔 연구소)를 입력 졸업 후, 칭화 대학, 중국 대만, UCLA에서 석사 학생을 졸업했다. 미시간 그는 대학에서 박사 학위를 받았으며 Nvidia Architecture Research Group의 인턴으로 깊은 신경망 프로세서 아키텍처를 연구 및 개발했습니다. 현재 연구 방향은 도메인 별 하드웨어 및 소프트웨어 가속 시스템입니다.
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현재의 산업 기반 열풍과 관련하여 Alex는 성공하기 위해서는 세 가지 조건이 필요하다고 말했다.
첫째, 기업가 정신은 소위 '기술 진흥'이 아니며 '시장 견인'만이 사람들로 하여금 진정한 기술 혁신을 요구할뿐입니다. "학계는 많은 논문 연구를 통해 논문을 폐기했습니다. 알렉스는 엔비디아는 R & D에만 집중하지 않았기 때문에 NVIDIA가 세계적인 칩 회사가 될 수 있다고 강조했다. 그러나 모든 연구는 연구가 아닌 제품을위한 것이었다. 연구 지원 시장이 없다면 영화 제작에 수 억 달러가들 것이며 실패 할 수도 있습니다. 신생 회사는 이러한 시도를 할 조건이 없습니다.
둘째, 창업 회사가 코어를 성공적으로 구축 할 수 있는지 여부를 결정하려면 먼저 멤버 구조를 먼저 조사해야하며, 15-20 년 동안 칩 업계에서 일하는 전문가 그룹이 없다면 우수한 이해와 효율적인 실행을 얻을 수 있습니다. 포스, 성공 가능성은 매우 당황합니다. 코어 일 지적 핵심 코어의 핵심 구성, 그들의 대부분은 매우 수석 전문가입니다.이 기준으로, 새로운 혈액을 주입 알렉스는 말했다 : "우리는 이제 이상에 가장 근접한 연구 개발 팀을 가지고 있습니다."
셋째, 자본 : 칩은 매우 불타고있는 산업으로 막대한 돈을 투자 할 수는 없으며 장기간에 걸친 재배가 필요한 기반 시설이기 때문에 자본, 재능 및 기술이 필요합니다. 포괄적 인 지원 : 투자자들의 태도에 대해 Alex는 "벤처 캐피털 기관이든 국가 전략적 투자 든간에 칩을 신생 기업에 축적하고 축적 할 수있는 충분한 시간을 제공하는 것이 중요합니다."
자금 조달의 경우, 과정은 잘 알려진 칩 동 얀이 최신 7 나노 미터 프로세스가 한 번 성공하는 데 필요한 전제 가격을 수백만 달러를해야하는 경우, 최초로 실리콘, $ 3000000-5000000 이륙을 필요로했다입니다. 만 성능 기준을 달성, 관리 비용을 제품 경쟁력있을 것뿐만 아니라 생산 공정의 중간에 사소한 실수가 돈을 잃게됩니다, 팀 관리의 테스트입니다.
경로는 AI 칩을 ▌하기 : 공급에 따라 FPGA는 ASIC 최종 솔루션입니다
AI 칩 아키텍처의 경우, 업계는 현재 가지고있는 CPU, GPU, FPGA, ASIC 및 솔루션 동 연의 공개의 다른 유형 : 즉, 하이 엔드 컴퓨팅을 충족하는 경우에만 GP-GPUASIC 때문에 '일 IPCore 궁극적으로, GP-GPU를 할 시장 수요는 가장 높은 가격입니다 동안,하지만 특정 상황에서, FPGA는 여전히 큰 장점과 거대한 시장이있다. "
이에 대해 Alex는 다음과 같이 덧붙였습니다 : "Sky는 현재 클라우드 컴퓨팅 머신, 에지 컴퓨팅 머신 및 AI 칩에서 작업하고 있으며, 동시에 클라우드 및 에지 컴퓨팅 머신은 모두 FPGA 솔루션을 사용합니다. 그러나 Zhixin 코어의 전략적 도로에있는 중계소의 숫자는 그들이 보여줄 수있는 가속도, 컴퓨팅 성능의 향상, 전력 소비의 감소 및 시스템의 무결성 등으로 인해 과도기 제품보다 훨씬 가치가 있습니다. 프로젝트 기간에 R & D 팀은 고속 반복을위한 애플리케이션을 개발했으며, 하이 레벨 합성 기술의 효율성과 효율성을 더욱 향상 시켰습니다. 엣지 컴퓨팅 시스템 제품에서 맞춤형 FPGA 보드, 또한 고도로 합성 된 인공 지능 및 데이터베이스 가속화 IP는 완벽한 산업용 등급 솔루션으로 클라우드 컴퓨팅 시스템의 핵심이되며 클라우드 서버에 카드를 삽입하면 고객에게 하드웨어를 쉽게 제공 할 수 있습니다. 서비스 가속 (H aaS) 서비스. 클라우드, 에지 컴퓨팅 시스템은 동일하므로 기존 고객을위한 빠르고 효과적인 솔루션을 제공합니다. 이 계획은 회사가 개발 한 현금 흐름 비즈니스입니다. '
인공 지능 칩은 회사의 발전을위한 가장 중요한 비전이며, 궁극적 인 목표는 공통적이고 표준적인 고성능 및 확장 가능한 솔루션을 만드는 것이지만 침묵과 침례에 시간이 걸립니다. 알렉스는 지적 핵심 FPGA 이 사업은 시장에서 계속해서 피드백을 얻고 범용, 표준, 고성능 컴퓨팅 칩에 가치있는 반복 기회를 제공 할 것이며 이는 또한 Li Yunpeng CEO가 반복적으로 강조한 전반적인 전략 타임 라인입니다.
요약 : Apple과 같은 시스템 회사로서 칩에서 애플리케이션으로 완전한 생태계를 창조합니다.
이 시점에서 Tianma Zhixin의 칩 다크호스의 웅 대한 청사진이 완전히 시작되었지만 칩 업계의 검은 말 일뿐입니다.
Li Yunpeng CEO는 "Tianji Zhixin은 단순히 칩 회사 일뿐만 아니라 시스템 회사이기도하다. 시스템 회사의 개념에 대해 Li Yunpeng은 모바일 APP (일정, 날씨, 주식 ...)와 애플 스토어와 운영체제도 휴대폰 칩을 만든다.이 회사는 애플, 그것도 시스템 회사 다.하지만 애플은 C 타입 시스템 회사이고, 일수는 스마트 타입 B 타입 시스템 회사 다.
실리콘 밸리 팀의 리드 시스템과 칩 아키텍처 리드, 남경의 소프트웨어 팀은 기계 학습 및 대형 데이터 플랫폼의 소프트웨어 응용 프로그램을 수행하기 위해 상하이의 하드웨어 팀은 기존 소프트웨어 시장과 생태계를 기반으로 기본 레이어 칩 솔루션 따라서 칩에서 시스템으로 응용 프로그램에 이르기까지 완전한 생태 학적 체인을 형성합니다.
동 타오 (Dong Tao)는 생태계 전체의 건설을 목표로하고 있지만, 국내 인터넷 거인과의 경쟁이 크지 않고 근본적으로 다른 회사라고 말했다 .AI 칩 분야의 기존 문제로 인해 보편적 인 알고리즘은 아직 없다. 예를 들어, 알고리즘 기반 AI 칩은 애플리케이션 시나리오와 밀접한 관련이 있습니다. 많은 신생 기업이 직면 한 어려움 중 하나는 특정 시나리오에서 컴퓨팅 문제를 해결할 때이 영역의 사용자가 지원을 필요로하지만 사용자가 솔루션을 보지 못하는 경우입니다. 계획의 경우 효과적인 지원을 제공하기가 어렵습니다. 이것은 닭고기 또는 계란 문제가됩니다.
"이것은 기존 제품과 사용자에 의존하는 Tianxu Zhixin의 장점이며, 우리는 독립적 인 지적 재산권을 가진 솔루션을 개발할 수 있으므로 성공률은 매우 높습니다."Dong Xu가 말했습니다.