En même temps, le pays près de deux ans l'émergence d'un certain nombre de sociétés de puce en circulation, tels que Cambrian, horizon, son nuage connu, la technologie Kam profonde, tels que les micro-transit, il y a quelques grandes entreprises comme Huawei, Ali a également rejoint ce un champ, ce qui rend la puce dans le domaine international du premier camp. mais regardez internationale, NVIDIA, Google, Intel, ARM, Qualcomm, Xilinx et d'autres sociétés de grands noms traditionnels dans le domaine de la puce lorgne aussi.
Depuis le début de cette année, plusieurs sociétés ont lancé leur propre produit de puce, qui marque la période intelligente recherche et développement puce a expiré, l'industrie entre progressivement la période de promotion. Bien que chaque ne sont pas la production de masse, mais la concurrence pour une guerre de marché ou est tranquillement commencé. peut gagner le marché, peut-être détermine non seulement la survie d'une entreprise, notre pays décidera si l'industrie des puces peut rattraper son retard et de réaliser une percée.
La montée de la puce
Avec la résurgence de l'intelligence artificielle, puce au cours des dernières années a été de développer.
Qu'est-ce qu'une puce comme « intelligent » aussi bien définie, a voulu donner sous la « puce » une définition précise est très difficile de calculer sous-forum CCAI2018 "puce Président, Académie chinoise des sciences chercheur argent Han et dit:?. De façon générale parlant, la capacité de fournir des puces extrêmement intelligentes peut être appelée puce, et nous faisons habituellement référence à la puce actuelle, il est une classe pour le dispositif, le circuit, ou une architecture de puce personnalisée pour les algorithmes d'intelligence artificielle, en particulier pour l'apprentissage en profondeur la puce.
Le GPU était à l'origine une puce de microprocesseur pour le calcul d'images dédiées sur ordinateurs personnels, postes de travail, consoles de jeu, etc ... Les chercheurs ont découvert que leurs capacités massives de calcul parallèle des données étaient parfaitement adaptées aux caractéristiques des applications d'apprentissage en profondeur. Le GPU a été appliqué au cerveau de Google et a obtenu des résultats étonnants: 12 GPU NVIDIA peuvent fournir l'équivalent de 2 000 processeurs pour l'apprentissage en profondeur, puis des chercheurs de l'Université de New York, de l'Université de Toronto et des laboratoires suisses d'intelligence artificielle. Accélérer son réseau neuronal profond sur le GPU En tant que leader dans l'industrie du GPU, Nvidia est rapidement devenu un géant de l'intelligence artificielle, avec une multiplication par six des stocks par an.
D'autre part, ainsi que la montée de l'apprentissage en profondeur, de nombreux chercheurs pensent que le développement de l'accélérateur d'apprentissage profond, qui accélère le calcul de mise en oeuvre de matériel de réseau de neurones. En 2009, Y. LeCun, O. Temam tels que le réseau de neurones de convolution après effectué des travaux préliminaires sur la conception de l'accélérateur, 2014-2016, publié de nombreux articles étude approfondie des aspects de l'accélérateur du CAS Institut de calcul Chen Yun Ji-équipe après une autre réunion de haut niveau ASPLOS dans le domaine de l'architecture informatique, MICRO, ISCA, allumé la passion du monde universitaire pour l'étude de la profondeur de la puce de la circonvolution réseau de neurones est accélérée. à partir de ces études, ils ont développé diannao Chen Yun puce Ji a fait 100 fois les performances d'accélération. puis en Mars 2016, Direction générale de Beijing Technology Co., Ltd a enregistré Cambrian mise en place, sur la base de cadre technique de projet diannao, Cambrian a lancé le « No. Cambrian 1 » puce, le processeur Cambrian 1A et d'autres produits dans lesquels ce dernier est le début de production, la plupart des expéditions de puces AI .; en 2017, première intelligence artificielle sur la puce de téléphone mobile Hass Unicorn 970 sur le processeur de réseau neuronal intégré de Huawei. Objectifs 970 a été équipé d'une licorne sur Huawei Maté 10, P20, gloire des trois V10 série de téléphones mobiles, les expéditions cumulées ont atteint des dizaines de millions.
Au cours de la même période, Google voit aussi un grand potentiel pour l'apprentissage en profondeur dans les applications pratiques Contrairement diannao utilise une architecture d'arbres se multiplient ajouter, Google a développé le processeur TPU tenseur pour le centre de données, organisée avec réseau systolique. réseau systolique 1970 proposé par le professeur de Harvard H. T. Kung. mai 2016, à la conférence Google I / O pour la première fois annoncé la première génération TPU, TPU et décrit ce que AlphaGo peut battre l'un des Li Shishi « arme secrète. » au début de 2018, Google a annoncé l'ouverture de sa plate-forme de services de cloud computing de TPU, au prix de 6,50 $ / heure, mais en fonction des besoins de son modèle d'affaires, actuellement en cours d'élaboration par le propre usage interne Google TPU seulement et n'a pas l'intention de vendre la puce.
Bien sûr, la variété de puce. Différents scénarios d'application de la puce, son design est également différent. Pour TPU officiel exemple Google en fonction de leurs scénarios d'application cloud computing et la conception, la consommation d'énergie est grande, mais il est plus important est la performance est suffisamment élevée, un autre exemple en raison de Huawei Kirin 970 embarqué dans les téléphones mobiles, ce qui nécessite une faible consommation d'énergie, la performance modérée, l'horizon conçu principalement pour la puce est nécessaire pour driverless faire un traitement spécial pour la vision.
A partir de 2014 la date, la recherche dans la puce de l'intelligence artificielle a été jusqu'à présent quatre ans dans ce domaine, notre pays il y a eu un certain nombre d'entreprises, comme le Cambrian, horizon, son nuage connu, profonde technologie Kam, de transit et d'autres micro; ces entreprises ont également lancé leurs propres produits puce adaptés à la scène. en plus du Cambrian décrit précédemment, l'horizon publié à la fin 2017, « soleil levant 1.0 » et « 1.0 voyage » est principalement pour les caméras intelligentes et la conduite intelligente, etc. de sorte que la vague de cette vague de puce, au moins pour l'instant notre pays ne traîne pas derrière.
La prochaine guerre
Selon argent Han et chercheur, avec le lancement du produit cette année, une puce plus intelligente, des puces intelligentes traversé progressivement la phase de développement, mais la « libération » ne signifie pas « application. » Outre les jetons du Cambrian maintenant, Huawei, d'autres domestiques les fabricants de puces ont pas encore utilisation à grande échelle. d'un point de vue international, les entreprises comme les produits Intel ne sont pas encore usine à grande échelle, occupent actuellement le marché est encore que GPU Nvidia. par conséquent, l'état actuel de chaque entreprise semble avoir La puce du prototype a été lancée tôt ou tard, mais elle n'a pas encore été jouée, en d'autres termes, tout le monde est déjà sur la piste, mais ils n'ont pas encore commencé à courir.
Mais, peut-être c'est la veille de la tempête.La prochaine bataille sera une bataille pour la concurrence sur le marché.
Maintenant, notre pays n'a pas été facile dans la puce, il n'y a pas de défi. Google, Intel, ARM et d'autres entreprises établies pour développer leur propre puce dans différents domaines d'applications de puce à puce, ils seront nos concurrents commerciaux de premier ordre. Par exemple, dans le nuage , TPU de Google a été étudié depuis de nombreuses années, bien qu'il n'a pas vendu, mais une fois qu'il a décidé de vendre sera certainement le marché de l'informatique en nuage en Chine ont un impact énorme, mais sur le marché de haute performance, historiquement, Intel ne lâchons jamais tous les concurrents possibles dans l'histoire de cette région a de nombreux challengers, mais ont ensuite été battu Intel, puis il y a ARM, en dépit de puces pour téléphones mobiles de Huawei ont lancé leurs propres produits, mais maintenant ARM ont également développé leur réseau de neurones Accelerator, s'il s'intègre à son noyau ARM dans le futur, son influence ne sera pas sous-estimée.
Par conséquent, même si nous ne sommes pas en retard par rapport à la phase de développement puce, mais si vous voulez maintenir encore cet avantage dans l'application, sera confronté à de nombreux défis. Et de la recherche à l'application est un long chemin, il y a beaucoup de problèmes à résoudre .
Comment notre puce R & D et la commercialisation des derniers développements? Puce juste besoin de commercialiser quoi? Comment puce, répondre aux besoins de mon téléphone portable, la sécurité, les appareils ménagers, les voitures, etc.? Comment utiliser les avantages de l'application de la construction des avantages écologiques? Pays dans l'industrie de puce Que élaborent des recommandations politiques?
« Ne cherchez pas une approche globale, à moins de rechercher un champ » puce est le moteur central des temps intelligents pour ces questions brûlantes, la Chine sera l'Association chinoise de la Conférence Intelligence artificielle Intelligence artificielle à Shenzhen, le 28 Juillet à 29 (CCAI2018) fondée sur la « puce » sous-forum, invitant le Cambrian, son nuage connu, profond Kam et d'autres puce domestiques principaux fabricants, ainsi que des chercheurs de renommée internationale et des puces de machines, fournisseurs d'applications pour discuter de ces experts, l'argument de l'essai, l'espoir nous pouvons fournir des idées nouvelles pour l'industrie.
Inscription à la conférence Adresse: https://www.bagevent.com/event/1449943?bag_track=wangyizhineng