Se o high-end circuito integrado por trás da situação atual é devido a indústrias relacionadas na China começou tarde, devido ao acúmulo de pequena inteligência, artificial, e agora novamente para a onda da ascensão da China tem sido profundamente envolvido, eo mundo ocupam o primeiro nível em um número de tecnologia e aplicação campos Localização
No entanto, se a cadeia da indústria AI estratificada palavras para chip de AI, big data, algoritmos, representada pela camada de base determina diretamente a superestrutura eo desenvolvimento da camada de tecnologia intermediária de Ecologia Aplicada. Direito competir nas principais potências do mundo para falar em seguida, AI Neste campo de batalha, onde não se pode fumar, o chip AI se tornou um ponto estratégico de comando que não pode ser perdido.
Em uma entrevista recente com o acampamento AI base tecnológica alguns dias CEO IPCore artigo Li Yunpeng (dias entrevista IPCore T & T: dois anos deve fazer auto-controle, de classe mundial de chips AI), diz que T & T para usar dois anos criar auto-controle, de classe mundial de chips AI. modo a retórica soa natural nesta fase é emocionante, no entanto, o mundo exterior por vários dias constituem núcleo intelectual da equipe principal, criar uma rota para chips de AI e outras questões ainda fumam e espelhos Esse campo de ciência e tecnologia de IA entrou mais uma vez no número de dias do núcleo intelectual central, entrevista exclusiva com os membros centrais de sua equipe de hardware, para que os leitores desvendassem o mistério deste núcleo de azarão.
Aqueles que aceitaram a entrevista foram o Sr. Dong Xu, chefe do departamento técnico da Zhixin Systems, e Alex Lee, um arquiteto do sistema de inteligência artificial.
构成 A composição da equipe de hardware: equipe de 100 pessoas, Vale do Silício, Xangai
Actualmente, o número de dias de hardware equipe do núcleo intelectual concentrados principalmente no Vale do Silício, a equipe de Xangai. Xangai com especialistas experientes GPU baseada em chip, o tamanho da equipe de cerca de 90 pessoas. A equipe de high-end de inteligência artificial e computador fichas do Vale do Silício núcleo pesquisa, a equipe A escala é de cerca de 20 pessoas.
Como a pessoa responsável pelo número do setor dias tecnologia do sistema IPCore, Dong Yan em 1985 formou na Universidade de Zhejiang, tem um fundo negócio de chips de profundidade. Ele trabalhou no Vale do Silício, vivendo 20 anos, trabalhou por quase a gigante dos chips AMD Antes de se juntar vários dias IPCore 20 anos. 'podemos dizer que o meu principal carreira fazendo chips', Dong Yan disse que muitos dos principais membros da equipe estão a indústria de chips hardware nasceu, trabalharam juntos por mais de dez anos, estamos bem conscientes uns dos outros, a partir deste Em termos de perspectivas, a Tianji Zhixin não é uma empresa iniciante.
Li Qing'en (Alex Lee) formou na Universidade de Tsinghua, China Taiwan, estudante de mestrado na Universidade da Califórnia, após a formatura para entrar Intel Labs (Intel Labs) em qualquer um ano de sênior pesquisador em tempo integral especializada em máquina de aprendizagem para alcançar full-duplex chip de comunicação de banda de. Michigan durante universidades doutorado em prática em grupo NVIDIA (Nvidia) arquitetura pesquisa, a profundidade da pesquisa e desenvolvimento de arquitetura de processador de rede neural. Sua pesquisa atual para um campo específico do sistema de aceleração de hardware (de domínio específico).
▌ nem todos podem criar livremente core: O sucesso requer fazer essas três condições fundamentais
Com relação à mania atual baseada no setor, Alex disse que, para ter sucesso, precisa ter três condições:
Primeiro, a tração no mercado, qualquer empreendedorismo não é a chamada "promoção técnica". Somente a "tração do mercado" exige que as pessoas tenham uma inovação tecnológica real. "A Academia fez muitas pesquisas sobre chips, jogando fora os papéis. Nós brincamos de chamá-los de "lixo de silício". Alex enfatizou que a NVIDIA foi capaz de se tornar uma empresa de chips de classe mundial porque eles não apenas focavam em P & D, mas toda a pesquisa era para produtos, não para pesquisa. Pesquisa: Se não houver mercado para o suporte, custará centenas de milhões de dólares para fazer um filme e ele pode falhar.A empresa startup não tem condições de fazer tal tentativa.
Segundo, a equipe.Para determinar se uma empresa iniciante pode construir núcleos com sucesso, é necessário primeiro estudar primeiro as estruturas de seus membros.Se não houver um grupo de profissionais trabalhando na indústria de chips por 15-20 anos, eles têm excelente entendimento e execução eficiente. Força, a possibilidade de sucesso é bastante embaraçoso.Para o número atual de dias core núcleo intelectual, a composição da equipe principal a maioria deles são especialistas muito sênior.Com esta base, para injetar sangue novo, Alex disse: "Agora temos uma equipe de pesquisa e desenvolvimento que está mais próxima do ideal".
Em terceiro lugar, o capital: os chips são uma indústria muito ativa, não há investimento de longo prazo em grandes somas que não podem ser sustentadas e, ao mesmo tempo, uma área de infra-estrutura que precisa ser cultivada a longo prazo e precisa de capital, talento e tecnologia. Apoio total Para as atitudes dos investidores, Alex insiste: "Seja uma instituição de capital de risco ou um investimento estratégico nacional, é importante dar às startups de chips tempo suficiente para acumular e acumular."
Para financiamento, o processo é um chip bem conhecido Dong Yan disse primeiro silício precisa de US $ 3-5 milhões take-off, se ele é o mais recente processo 7 nanômetros terá milhões de dólares, o preço na premissa de que uma vez que necessário para ter sucesso. Só Para alcançar os padrões de desempenho, os produtos controlados por custos serão competitivos, mas no meio do processo de produção também é muito testar as capacidades de gerenciamento da equipe, um pouco de descuido vai perder dinheiro.
Arrival Caminho de chegada do chip AI: o FPGA é reabastecido ao longo do caminho, o ASIC é a solução final
Para AI arquitetura de chip, a indústria tem atualmente uma CPU, GPU, FPGA, ASIC e outros tipos de soluções Dong Yan divulgação: 'Dias IPCore em última análise, fazer GP-GPU, porque isso é apenas GP-GPUASIC para atender a computação high-end A demanda do mercado também fornece a maior relação preço / desempenho, mas em algumas ocasiões especiais, o FPGA ainda tem uma grande vantagem e um enorme mercado.
Em resposta, Alex acrescentou: "Atualmente, a Sky está trabalhando na máquina de computação em nuvem, na máquina de ponta e no chip AI. Ao mesmo tempo, as máquinas de computação em nuvem e borda usam soluções FPGA. Um número de estações de retransmissão na estrada estratégica do núcleo Zhixin, no entanto, a aceleração que eles podem demonstrar, a melhoria do poder de computação, a redução do consumo de energia e a integridade do sistema fazem tudo valer muito além de um produto de transição. Na época do projeto, nossa equipe de P & D desenvolveu aplicativos para uma rápida iteração e melhorou ainda mais sua eficiência e eficiência na tecnologia de síntese de alto nível. No produto da máquina de computação de borda, uma placa FPGA personalizada, Com inteligência artificial integrada de alto nível e IP de aceleração de banco de dados, é uma solução completa de nível industrial.A inserção da placa no servidor de nuvem torna-se o núcleo da máquina de computação em nuvem e pode facilmente fornecer hardware aos clientes. Serviços de aceleração de serviço (H aaS) Portanto, as máquinas de computação em nuvem e de borda estão em uma linha contínua, fornecendo aos clientes existentes soluções rápidas e eficazes. O plano é o negócio de fluxo de caixa básico desenvolvido pela empresa.
O chip AI é a visão mais valiosa para o desenvolvimento da empresa. Seu objetivo final é fazer soluções comuns, padrão, de alto desempenho e escaláveis. No entanto, isso levará tempo para precipitar e batizar. Alex acredita que os dias do núcleo intelectual FPGA O negócio continuará a trazer feedback do mercado e trazer valiosas oportunidades de iteração para chips de computação de alto desempenho e padrão geral.Esse também é o cronograma estratégico geral que o CEO Li Yunpeng enfatizou repetidamente.
总结 Resumo: Como uma empresa de sistemas como a Apple, criando um ecossistema completo de chips para aplicativos
Neste ponto, o grande plano do chip dark Tianma Zhixin foi totalmente lançado, mas talvez não seja apenas o cavalo negro da indústria de chips.
Como CEO Li Yunpeng disse, Tianji Zhixin não é apenas uma empresa de chips, mas uma empresa de sistema.Para o conceito de uma empresa de sistemas, Li Yunpeng disse que há uma empresa que faz tanto móvel APP (calendário, tempo, ações ...) e A loja APP e sistema operacional também fazem chips de telefone celular.Esta empresa é chamada de Apple, é também uma empresa de sistema, mas a Apple é uma empresa do sistema tipo C, e dias número núcleo inteligente é a empresa do sistema tipo B.
No sistema líder da equipe do Vale do Silício e líder em arquitetura de chips, a equipe de software da Nanjing para fazer o software de aprendizado de máquina e plataforma de big data, a equipe de hardware de Xangai é baseada no mercado de software existente e ecologia até a solução de chip de camada base , formando assim uma cadeia ecológica completa, desde o chip ao sistema à aplicação.
Apesar de visar a construção de toda a cadeia ecológica, Dong Tao disse que a empresa não tem muita concorrência com gigantes domésticas da Internet e é essencialmente uma empresa diferente.Devido aos problemas existentes no campo dos chips de AI, ainda não existe um algoritmo universal. Por exemplo, os chips de AI baseados em algoritmos estão intimamente relacionados a cenários de aplicativos Uma das dificuldades enfrentadas por muitas empresas iniciantes é que, ao resolver um problema de computação em um determinado cenário, os usuários nessa área geralmente precisam de suporte, mas os usuários não veem a solução. É difícil fornecer apoio efetivo no caso do plano, o que se torna um problema de galinha ou ovo.
"E esta é a vantagem de Tianxu Zhixin, contando com produtos e usuários existentes, podemos desenvolver soluções com direitos de propriedade intelectual independentes, por isso a taxa de sucesso é muito alta", disse Dong Xu.