Si el circuito integrado de alta gama detrás de la situación actual se debe a las industrias relacionadas en China empezó tarde, debido a la acumulación de la inteligencia pequeña, artificial, y ahora de nuevo por la ola del crecimiento de China ha estado profundamente involucrada, y el mundo ocupan el primer nivel en varios campos de la tecnología y de las aplicaciones Ubicación.
Sin embargo, si la cadena de la industria AI estratificó palabras para chip de AI, grandes volúmenes de datos, algoritmos, representada por la capa de base determina directamente la superestructura y el desarrollo de la capa de tecnología intermedia de Ecología Aplicada. Derecho competir en las principales potencias del mundo para hablar a continuación, AI En este campo de batalla donde no se puede ver humo, el chip AI se ha convertido en un punto de mando estratégico que no se puede perder.
En una reciente entrevista con el campo de la tecnología de AI base de un artículo de Li Yunpeng pocos días CEO IPCore (entrevista días IPCore T & T: dos años deben hacer auto-control, de clase mundial de chips IA), T & T dice que el uso de dos años crear auto-control, de clase mundial de chips de IA. por lo que la retórica suene natural en esta etapa es interesante, sin embargo, el mundo exterior durante varios días constituyen núcleo intelectual del equipo central, crear una ruta a los chips de IA y otras cuestiones todavía humo y espejos para este campo de la tecnología de base AI nuevo a los pocos días en el núcleo intelectual, los miembros principales de su entrevista exclusiva con el equipo de hardware, para que los lectores a descubrir el caballo negro este caballo hizo el núcleo del misterio.
Hay días en departamento de tecnología del sistema IPCore es responsable de la gente a aceptar esta entrevista y sistemas de inteligencia artificial arquitecto Dong Yan Li Qing'en (Alex Lee).
构成 La composición del equipo de hardware: equipo de 100 personas, Silicon Valley, Shanghai
En la actualidad, el número de días de hardware de equipo central intelectual concentrado principalmente en Silicon Valley, equipo de Shanghai. Shanghai con expertos experimentados GPU basada en chips, el tamaño del equipo de alrededor de 90 personas. El equipo central de investigación de la inteligencia artificial y de la computadora chips de gama alta de Silicon Valley, el equipo La escala es de aproximadamente 20 personas.
A medida que la persona responsable del número de sector de días IPCore tecnología del sistema, Dong Yan en 1985 se graduó de la Universidad de Zhejiang, tiene un fondo negocio de chips de profundidad. Ha trabajado en Silicon Valley, que vive 20 años, trabajó durante casi el gigante de los chips de AMD Antes de unirse a varios días IPCore 20 años. 'podemos decir que mi carrera principal haciendo chips', Dong Yan dijo que muchos de los miembros principales del equipo están nació la industria de los chips de hardware, trabajaron juntos durante más de diez años, somos conscientes de la otra, de esta tipo de perspectiva, el número de días IPCore no es una empresa de nueva creación.
Li Qing'en (Alex Lee) se graduó de la Universidad de Tsinghua, China Taiwán, estudiante de maestría en UCLA, después de la graduación para entrar en los laboratorios de Intel (Intel Labs) en un año del investigador a tiempo completo que se especializa en la máquina de aprendizaje para lograr chip de comunicaciones de banda base de dúplex completo de. Michigan durante universidades doctorado en la práctica en grupo NVIDIA (Nvidia) la investigación arquitectura, la profundidad de la investigación y el desarrollo de la arquitectura de procesador de red neural. Su investigación actual para un campo determinado sistema de aceleración de hardware (de dominio específico).
▌ no todo el mundo puede crear libremente núcleo: El éxito requiere hacer estas tres condiciones básicas
Para la industria de corriente con núcleo de auge de la construcción, Alex dijo que para tener éxito requiere tres condiciones:
Primero, la tracción del mercado. Cualquier emprendimiento no es lo que se llama "promoción técnica." Solo la "tracción del mercado" requiere que las personas tengan una verdadera innovación tecnológica. "La academia ha realizado muchas investigaciones sobre chips, tirando los papeles. En broma los llamamos "basura de silicio". Alex hizo hincapié en que NVIDIA pudo convertirse en una empresa de chips de clase mundial porque no solo se centraron en I + D, sino que toda la investigación fue para productos, no para investigación. Investigación: si no hay mercado para el soporte, costará cientos de millones de dólares para hacer una película y puede fallar. La empresa de nueva creación no tiene condiciones para hacer ese intento.
Segundo, el equipo Para determinar si una empresa nueva puede construir núcleos con éxito, primero es necesario estudiar las estructuras de sus miembros. Si no hay un grupo de profesionales trabajando en la industria de los chips durante 15-20 años, tienen una comprensión excelente y una ejecución eficiente. Fuerza, la posibilidad de éxito es bastante vergonzosa. Para la cantidad de días actuales núcleo intelectual central, la composición del equipo central la mayoría de ellos son expertos de alto nivel. Sobre esta base, para inyectar sangre nueva, Alex dijo: "Ahora tenemos un equipo de investigación y desarrollo que está más cerca del ideal".
En tercer lugar, el capital Las fichas son una industria muy ardiente. No hay inversiones a largo plazo en grandes sumas de dinero que no puedan mantenerse. Al mismo tiempo, los chips son un área de infraestructura que necesita cultivo a largo plazo. Su desarrollo requiere capital, talento y tecnología. Soporte integral. Para las actitudes de los inversores, Alex insta a: "Ya sea una institución de capital de riesgo o una inversión estratégica nacional, es importante dar a las startups de chips el tiempo suficiente para acumular y acumular".
Para la financiación, el proceso es el chip conocido Dong Yan dicha primera silicio necesita $ 3 millones a 5 millones de despegue, si es el último proceso de 7 nanómetros necesitará millones de dólares, el precio de la premisa de que una vez que necesita para tener éxito. Sólo alcanzar niveles de rendimiento, productos de costes controlados serán competitivos, sino también el medio del proceso de producción es la prueba de la gestión del equipo, el más mínimo error va a perder dinero.
Arrival Ruta de llegada del chip AI: FPGA se reabastece en el camino, ASIC es la solución final
Para la arquitectura de chip AI, la industria tiene actualmente una CPU, GPU, FPGA, ASIC y otros tipos de soluciones Dong Yan divulgación: 'Días IPCore en última instancia hacen GP-GPU, ya que es solamente GP-GPUASIC para satisfacer la computación de alta gama La demanda del mercado también proporciona la relación precio / rendimiento más alta, pero en algunas ocasiones especiales, FPGA todavía tiene una gran ventaja y un gran mercado.
En respuesta, Alex agregó: "Sky está trabajando actualmente en la máquina de computación en la nube, la máquina de computación de borde y el chip AI. Al mismo tiempo, las máquinas de computación en la nube y en el borde usan soluciones FPGA. Aunque FPGA se posiciona como Varias estaciones de relevo en el camino estratégico del núcleo de Zhixin, sin embargo, la aceleración que pueden demostrar, la mejora de la potencia de cálculo, la reducción del consumo de energía y la integridad del sistema hacen que valga la pena mucho más allá de un producto de transición. En el momento del proyecto, nuestro equipo de I + D desarrolló aplicaciones para una iteración rápida, y mejoró aún más su eficiencia y eficiencia en la tecnología High-Level-Synthesis. En el producto de la máquina informática de borde, una placa FPGA personalizada, Además, la inteligencia artificial generada sintéticamente de alto nivel y la aceleración de base de datos IP es una solución completa de grado industrial. Insertar la tarjeta en el servidor en la nube se convierte en el núcleo de la máquina de computación en la nube y puede proporcionar hardware a los clientes. Servicios de aceleración de servicios (H aaS). Por lo tanto, las máquinas de computación en la nube son las mismas, brindan una solución rápida y efectiva para los clientes existentes. El plan es el negocio de flujo de fondos en el terreno desarrollado por la empresa ".
El chip AI es la visión más valiosa para el desarrollo de la compañía. Su objetivo final es hacer soluciones comunes, estándar, de alto rendimiento y escalables. Sin embargo, lleva tiempo precipitar y bautizar. Alex cree que los días de núcleo intelectual FPGA El negocio continuará aportando comentarios del mercado y brindará valiosas oportunidades de iteración para chips de computación de alto rendimiento, estándar y de uso general. Esta es también la línea de tiempo estratégica general que el CEO Li Yunpeng ha enfatizado repetidamente.
总结 Resumen: como una compañía de sistemas como Apple, creando un ecosistema completo desde chips a aplicaciones
En este punto, el gran plan del caballo negro con chip de Tianma Zhixin se ha lanzado por completo. Sin embargo, tal vez no sea solo el caballo negro de la industria de los chips.
Como dijo el CEO Li Yunpeng, Tianji Zhixin no es solo una compañía de chips, sino una compañía de sistemas. Por el concepto de una compañía de sistemas, Li Yunpeng dijo que hay una compañía que hace aplicaciones móviles (calendario, clima, stocks ...) y La tienda de aplicaciones y el sistema operativo también fabrican chips para teléfonos celulares. Esta empresa se llama Apple, también es una compañía de sistemas, pero Apple es una compañía de sistemas de tipo C, y Smart Core de días es para empresas de sistemas de tipo B.
En el liderazgo del sistema líder y arquitectura de chips del equipo de Silicon Valley, el equipo de software de Nanjing para hacer la aplicación de software de aprendizaje automático y plataforma de datos grandes, el equipo de hardware de Shanghai se basa en el mercado del software existente y la ecología hasta la solución de chip de capa base , formando así una cadena ecológica completa desde el chip hasta el sistema y la aplicación.
Aunque apunta a la construcción de toda la cadena ecológica, Dong Tao dijo que la compañía no tiene mucha competencia con los gigantes domésticos de Internet y es esencialmente una compañía diferente. Debido a los problemas existentes en el campo de los chips AI, aún no existe un algoritmo universal. Por ejemplo, los chips AI basados en algoritmos están estrechamente relacionados con los escenarios de aplicación. Una de las dificultades enfrentadas por muchas empresas nuevas es que al resolver un problema informático en un escenario determinado, los usuarios en esta área a menudo necesitan soporte, pero los usuarios no ven la solución. Es difícil proporcionar un apoyo efectivo en el caso del plan. Esto se convierte en un problema de huevo o de gallina.
"Y esta es la ventaja de Tianxu Zhixin, confiando en los productos y usuarios existentes, podemos desarrollar soluciones con derechos de propiedad intelectual independientes, por lo que la tasa de éxito es muy alta", dijo Dong Xu.