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 , Este campamento base de ciencia y tecnología de IA ingresó una vez más en el núcleo central intelectual del número de días, entrevista exclusiva con los miembros del núcleo de su equipo de hardware, para que los lectores revelen el misterio de este núcleo oscuro.
Los que aceptaron la entrevista fueron el Sr. Dong Xu, jefe del departamento técnico de Zhixin Systems, y Alex Lee, un arquitecto de sistemas de IA.
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 innovación tecnológica real. "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 sostenerse. 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 Para alcanzar los estándares de rendimiento, los productos controlados por los costos serán competitivos, pero en el medio del proceso de producción también se ponen a prueba las capacidades de gestión del equipo, un poco de descuido perderá 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 de Yun-Peng Li, el número de días IPCore no sólo una compañía de chips, sino un sistema de la compañía. Para el concepto del sistema, Trinidad y Tobago, dijo una compañía a hacer ambas cosas teléfono APP (calendario, el tiempo, los ......), hizo tienda de aplicaciones y sistema operativo, también hizo chip de teléfono, que la compañía Apple, que también es una empresa del sistema, Apple es la única empresa de sistemas de tipo C, mientras que el número de días para los sistemas centrales intelectuales a la compañía B.
En Silicon Valley, el sistema de chip y la arquitectura líder del equipo principal, el equipo de Nanjing Software para hacer máquina de aplicaciones de software y plataforma de datos de gran aprendizaje, el equipo de Shanghai de hardware basado en solución de chip eco mercado de software existente y hacer bajar la capa de base , formando así una cadena ecológica completa desde el chip hasta el sistema y la aplicación.
Si bien el objetivo de construir toda la cadena ecológica, pero Dong Yan dijo que la compañía con el gigante doméstica a Internet no hay mucha competencia, en esencia, no es la misma empresa. Debido a los problemas existentes en el ámbito del chip de IA aún no se existe un algoritmo genérico para conquistar el mundo, a continuación, sólo un algoritmo fuerte correlación basada en AI escenarios de aplicación de chips. una de las dificultades que enfrentan muchas empresas de nueva creación, en la solución de problemas de cálculo de una escena en particular, el usuario en el campo a menudo necesidad de proporcionar apoyo, pero los usuarios no vemos resuelto 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.