Zur gleichen Zeit, das Land fast zwei Jahre die Entstehung einer Reihe von herausragenden Smart-Chip-Unternehmen, wie Kambrium, Horizont, Wolke bekannten Sound, tiefer Kommt Technologie, wie Mikro-Transit, gibt es einige großen Unternehmen wie Huawei, Ali trat auch diese ein Feld, das den Smart-Chip im internationalen Bereich des ersten Lagers macht. aber schaut international, NVIDIA, Google, Intel, ARM, Qualcomm, Xilinx und andere traditionelle namhafte Unternehmen im Bereich des Smart-Chips mustert auch.
Seit Anfang dieses Jahres haben verschiedene Unternehmen ihr eigenes Smart-Chip-Produkt auf dem Markt, die die Smart-Chip-Forschung und Entwicklung Zeitraum markiert abgelaufen ist, wird die Industrie nach und nach der Förderzeit eintritt. Obwohl jede Produktion nicht Masse, sondern der Wettbewerb für einen Markt Krieg Oder ruhig angefangen: Ob es den Markt gewinnen kann, kann nicht nur das Überleben eines Unternehmens bestimmen, sondern auch bestimmen, ob Chinas Chipindustrie Aufhol- und Durchbruch erzielen kann.
Der Aufstieg von Smart Chips
Mit dem Wiederauftauchen der künstlichen Intelligenz wurden in den letzten Jahren intelligente Chips entwickelt.
Was ist ein Smart-Chip als „smart“ so gut definiert, wollte eine genaue Definition unter dem „Smart Chip“ geben, ist sehr schwierig CCAI2018 Sub-Forum ‚Smart Chip‘ Präsident der Chinesischen Akademie der Wissenschaften Forscher Han Silber und sagte zu berechnen:. Im Großen und Ganzen Vor allem Chips, die besondere Intelligenz bieten können, können als Smart Chips bezeichnet werden, und was wir heute als Smart Chips bezeichnen, sind Chips, die auf Algorithmen künstlicher Intelligenz für Geräte, Schaltkreise oder Architekturen zugeschnitten sind, insbesondere für Deep Learning. Intelligenter Chip.
GPU wurde ursprünglich in Personalcomputern, Workstations, Spielkonsolen und anderen Geräten gewidmet Mikroprozessor-Chip Bild-Computing verwendet. Forscher fand später, dass die Masse der Daten parallel Computing-Anwendung die Fähigkeit verfügt über die Höhe und die Tiefe des Lernens anzupassen. 2011 wird der erste Andrew Ng sein GPU in Google Gehirn verwendet, erstaunliche Ergebnisse erzielt, nachdem die Ergebnisse zeigten, dass 12 Nvidia GPU das Äquivalent von vertieftes Lernen von CPU-Leistung 2000, New York University, der University of Toronto und die Schweizer AI Lab Forscher haben in der zur Verfügung stellen kann GPU-Beschleunigung auf seine Tiefe neuronale Netze. als Branchenführer in GPU NVIDIA wurde schnell zu einem riesigen künstlichen Ausgang ein Jahr der Wachstumswerte gedreht 6mal zu erreichen.
Auf der anderen Seite, zusammen mit dem Aufstieg des tiefen Lernens, denken viele Wissenschaftler die Entwicklung der tiefen Lernbeschleuniger, die neuronale Netzwerk-Hardware-Implementierungen beschleunigt berechnet wird. Im Jahr 2009 Y. LeCun, O. Temam wie Faltung neuronales Netz nach anfänglicher Arbeit an dem Beschleuniger-Design durchgeführt, 2014-2016, viele Artikel eingehende Untersuchung der Beschleuniger Aspekte des CAS-Instituts veröffentlichte der Berechnung Chen Yun Ji-Teams nach einem anderen Top-Level-Treffen ASPLOS auf dem Gebiet der Computerarchitektur, MICRO, ISCA, beleuchtet Wissenschaft Leidenschaft für die Chip eingehenden Untersuchung der neuronalen Netz Faltung beschleunigt. basierend auf diesen Studien, sie DianNao Chen Yun Ji entwickelten Chip 100-mal die Beschleunigungsleistung gemacht. dann März 2016, Beijing Branch Technology Co., Ltd. registriert Cambrian eingerichtet, basierend auf DianNao Projekt technischen Rahmen hat Cambrian die „Cambrian No. 1“ Chip, Cambrian 1A Prozessor und andere Produkte, in denen hat die letztere die früheste Produktion ist, die meisten der AI-Chip Sendungen .; im Jahr 2017, erste künstliche Intelligenz des Huawei auf der Handy-Chip-Hass 970 auf integrierten Neuronalnetzwerkprozessor Einhorn. Objectives 970 hat mit einem Einhorn auf Huawei Mate-10, P20, V10 Ruhm der drei Serien von Mobiltelefonen, haben kumulative Sendungen erreichen zig Millionen ausgestattet.
Im gleichen Zeitraum, auch Google für tiefgreifendes Lernen in der Praxis ein großes Potenzial sieht im Gegensatz DianNao eine Multiply-Add-Baum-Architektur nutzt, entwickelt Google den Tensor Prozessor TPU für das Zentrum Daten, mit einem systolischen Array organisiert. systolischen Array 1970 vorgeschlagen von Harvard-Professor H. T. Kung. Mai 2016 bei Google I / O-Konferenz zum ersten Mal angekündigt, den ersten Generation TPU, TPU und beschreibt, was AlphaGo eines von Li Shishi schlagen kann "Geheimwaffe." Anfang 2018 kündigte Google die Eröffnung seiner TPU Cloud-Services-Plattform, bei $ 6.50 / Stunde festgesetzt, aber basierend auf den Anforderungen des Geschäftsmodells, das derzeit nur von Google TPU eigenen internen Gebrauch entwickelt und beabsichtigt nicht, den Chip zu verkaufen.
Natürlich ist die Smart-Chip-Variante. Verschiedene Chip-Anwendungsszenarien, sein Design auch anders. Für offizielle TPU Beispiel Google nach ihren Cloud-Computing-Anwendungsszenarien und Design, ist der Stromverbrauch groß, aber es ist noch wichtiger ist, Leistung ist ausreichend hoch, ein anderes Beispiel aufgrund von Huawei Kirin 970 in Mobiltelefonen eingebettet, wodurch geringen Stromverbrauch, mäßige Leistung erfordern, die in erster Linie für driverless Chip entworfen Horizont benötigte eine besondere Behandlung für das Sehen zu tun.
Ab 2014 Datum, Forschung in der künstlichen Intelligenz Chip hat auf diesem Gebiet bisher vier Jahre, unser Land gibt es eine Reihe von Unternehmen gewesen, wie die Kambrium, Horizont, Wolke bekannten Sound, tiefere Kommt Technologie, Transit und andere Mikro-; diese Unternehmen haben auch ihre eigenen Smart-Chip-Produkte, um die Szene angepasst ins Leben gerufen. zusätzlich zu dem Kambrium zuvor beschriebenen Horizont Ende 2017 veröffentlicht, „Rising sun 1.0“ und „1.0 Reise“ ist vor allem für intelligente Kameras und intelligente Fahr usw. In dieser Welle von Smartchips scheint unser Land also nicht zumindest im Rückstand zu sein.
Der nächste Krieg
Laut Han Silber und Forscher mit der Einführung des Produkts in diesem Jahr mehr Smart-Chip, wird Smart Chips überquerten nach und nach der Entwicklungsphase, aber die „Freisetzung“ bedeutet nicht „-Anwendung.“ Neben dem Kambrium jetzt Huawei Chips, andere inländische Chip-Hersteller haben noch nicht die großtechnischen Einsatz. aus internationalen Sicht, Unternehmen wie Intel-Produkte sind noch nicht groß angelegte Fabrik, besetzen derzeit der Markt nach wie vor nur Nvidia GPU. Daher scheint der aktuelle Zustand des jeweiligen Unternehmens zu haben Der Prototyp Chip wurde früher oder später gestartet, aber es wurde noch nicht gespielt, mit anderen Worten, alle sind bereits auf dem Laufsteg, aber sie haben noch nicht begonnen zu laufen.
Aber vielleicht ist dies der Vorabend des Sturms, der nächste Kampf wird ein Kampf um den Marktwettbewerb sein.
Nun hat unser Land in dem Smart-Chip nicht einfach gewesen, gibt es keine Herausforderung dar. Google, Intel, ARM und andere etablierte Unternehmen ihren eigenen Smart-Chip in verschiedenen Bereichen der Smart-Chip-Anwendungen zu entwickeln, werden sie unsere Chip-Geschäft Konkurrenten sein. Zum Beispiel in der Cloud Googles TPU ist seit vielen Jahren untersucht, obwohl es nicht verkauft haben, aber sobald es den Cloud-Computing-Markt in China zu verkaufen, entschieden wird sicherlich einen großen Einfluss hat, aber in dem hohen Performance-Markt, historisch, Intel nie mehr loslassen alle möglichen Konkurrenten in der Geschichte dieser Gegend hat viele Herausforderern, wurden aber Intel später geschlagen, und dann gibt es ARM trotz Huawei Handy-Chips ihre eigenen Produkte auf den Markt haben, aber jetzt auch ihre neuronalen Netzwerk entwickelt ARM Accelerator, wenn es in Zukunft in seinen ARM-Kern integriert wird, wird sein Einfluss nicht unterschätzt.
Deshalb, obwohl wir nicht hinter in der Entwicklungsphase Smart Chip hinken, aber wenn Sie diesen Vorteil in der Anwendung noch halten wollen, wird mit vielen Herausforderungen konfrontiert werden. Und von der Forschung zur Anwendung ist ein langer Weg, gibt es viele Probleme gelöst werden .
Wie unsere Smart-Chip-R & D und Markt der neuesten Entwicklungen? Smart-Chip muß nur den Markt, was? Wie Smart-Chip, dient die Bedürfnissen meines Handy, Sicherheit, Haushaltsgeräte, Autos, etc. Wie die Anwendungsvorteile der Build ökologischer Vorteile nutzen? Land in der Smart-Chip-Industrie Was entwickeln Handlungsempfehlungen?
'Verwenden Sie keine globale suchen, weniger als ein Feld suchen' Smart Chip ist der Core-Engine der smart times für diese heißen Themen, wird China sein Chinese Association of Artificial Intelligence Artificial Intelligence Konferenz in Shenzhen, den 28. Juli bis 29 (CCAI2018) basierend auf ‚Smart-Chip‘ Sub-Forum, das Kambrium, Wolke bekannten Sound, tiefe Kommt und andere inländischen Smart-Chip führende Hersteller sowie international renommierte Wissenschaftler und Maschinenchips, Anbieter von Anwendungen laden diese Experten zu diskutieren, das Essay Argument, Hoffnung wir können einige neue Ideen für die Industrie.
Anmeldung zur Konferenz Adresse: https://www.bagevent.com/event/1449943?bag_track=wangyizhineng