Al mismo tiempo, el país casi dos años la aparición de una serie de empresas de chip inteligente pendientes, como Cámbrico, horizonte, sonido en la nube conocida, la tecnología Kam profundo, tales como micro-tránsito, hay algunas grandes empresas como Huawei, Ali también se unió a esta un campo, lo que hace que el chip inteligente en el campo internacional del primer campamento. pero mira internacional, NVIDIA, Google, Intel, ARM, Qualcomm, Xilinx y otras compañías grandes nombres tradicionales en el campo de chip inteligente también está observando.
Desde el comienzo de este año, varias compañías han lanzado su propio producto chip inteligente, que marca el inteligente investigación chip y período de desarrollo ha expirado, la industria está entrando gradualmente el período de la promoción. Aunque cada uno no son la producción en masa, pero la competencia para una guerra de mercado o está en silencio comenzado. puede ganar el mercado, tal vez no sólo determina la supervivencia de una empresa, nuestro país decidirá si la industria del chip puede ponerse al día y lograr un avance.
El aumento de chips inteligentes
Con la reaparición de la inteligencia artificial, los chips inteligentes se han desarrollado mucho en los últimos años.
¿Qué es un chip inteligente como "inteligente", así definido, quería dar bajo el "chip inteligente" una definición precisa es muy difícil de calcular CCAI2018 sub-foro 'chip inteligente' Presidente, plata Academia China de Ciencias investigador Han y dijo:?. En términos hablando, la capacidad de proporcionar las virutas extremadamente inteligentes puede ser llamado chip inteligente, y que por lo general se refieren a la actual chip inteligente, es una clase de dispositivo, circuito o una arquitectura de chip personalizado para algoritmos de inteligencia artificial, especialmente para el aprendizaje profundo Chip inteligente
La GPU fue originalmente un chip de microprocesador para computación de imágenes dedicada en computadoras personales, estaciones de trabajo, consolas de juegos, etc. Más tarde, los investigadores descubrieron que sus capacidades de cómputo masivo de datos son muy similares a las características de aplicaciones de aprendizaje profundo. En 2011, Wu Enda tomó la delantera. GPU utilizada en Google cerebro, logrado resultados sorprendentes, después de que los resultados mostraron que el 12 por Nvidia GPU puede proporcionar el equivalente de aprendizaje profundo del rendimiento de la CPU de 2000, la Universidad de Nueva York, la Universidad de Toronto y los investigadores del laboratorio suizo AI tienen en el aceleración de la GPU en sus redes neuronales de profundidad. como el líder de la industria en la GPU, NVIDIA se convirtió rápidamente en una salida artificial gigante para lograr un año de las acciones de crecimiento resultó 6 veces.
Por otra parte, junto con el aumento de aprendizaje profundo, muchos estudiosos creen que el desarrollo de acelerador de aprendizaje profundo, que acelera el cálculo de las implementaciones de hardware de red neural. En 2009, Y. LeCun, O. Temam como red neuronal de convolución después de llevado a cabo un trabajo inicial en el diseño del acelerador, 2014-2016, publicado muchos artículos estudio en profundidad de los aspectos de aceleración del Instituto CAS de calcular Chen Yun Ji-equipo después de otra reunión de alto nivel ASPLOS en el campo de la arquitectura de computadores, MICRO, ISCA, iluminado académico pasión por el estudio en profundidad del chip de la convolución red neuronal se aceleró. Basándose en estos estudios, desarrollaron DianNao Chen Yun Ji chips hizo 100 veces el rendimiento de aceleración. luego, en marzo de 2016, Beijing rama de Tecnología Co., Ltd. Cámbrico registrado configurado, basado en proyecto DianNao marco técnico, Cambrian ha puesto en marcha el chip "Cambrian No. 1", el procesador 1A Cambrian y otros productos en los que el último es el más antiguo de producción, la mayor parte de los envíos de chips de IA .; En 2017, el primer chip de inteligencia artificial de Huawei, el Unicorn 970, integró un procesador de red neuronal. 970 ha sido equipado con un unicornio en Huawei compañero 10, P20, V10 gloria de las tres series de los teléfonos móviles, los envíos acumulados han llegado a decenas de millones.
Durante el mismo período, Google también ve un gran potencial para el aprendizaje profundo en aplicaciones prácticas diferencia DianNao utiliza una arquitectura de multiplicar-sumar árbol, Google desarrolló el procesador de TPU tensor para el centro de datos, organizada con arreglo sistólica. Formación Simbólica 1970 propuesto por el profesor de Harvard T. H. Kung. de mayo de 2016, en la conferencia Google I / O, por primera vez anunció la primera generación de TPU, TPU y describe lo que AlphaGo puede vencer a uno de Li Shishi "arma secreta". a principios de 2018, Google anunció la apertura de su plataforma de servicios de TPU en la nube, a un precio de $ 6.50 / hora; pero en base a las necesidades de su modelo de negocio, que está siendo desarrollado por Google TPU propio uso interno, y no tiene la intención de vender el chip.
Por supuesto, la variedad de chip inteligente. Diferentes escenarios de aplicación de chip, su diseño también es diferente. Por ejemplo TPU oficial de Google en función de sus escenarios de aplicaciones de computación en nube y el diseño, el consumo de energía es grande, pero es más importante es el rendimiento es suficientemente alta; otro ejemplo debido a Huawei Kirin 970 incorporado en los teléfonos móviles, por lo que requiere un bajo consumo de potencia, rendimiento moderado; se requiere el horizonte diseñado principalmente para el chip sin conductor que hacer algún tratamiento especial para la visión.
A partir de 2014 la fecha, la investigación en el chip de la inteligencia artificial ha sido hasta ahora cuatro años en este campo, nuestro país ha habido una serie de empresas, tales como el Cámbrico, horizonte, sonido en la nube conocida, en el fondo Tecnología Kam, de tránsito y otros micro; estas empresas también han lanzado sus propios productos de chips inteligentes adaptados a la escena. Además del Cámbrico se ha descrito anteriormente, horizonte lanzado a finales de 2017, "sol naciente 1.0" y "1.0 viaje" es principalmente para cámaras inteligentes y la conducción inteligente, etc. por lo que la ola de esta ola de chip inteligente, al menos por ahora nuestro país no se queda atrás.
La próxima guerra
De acuerdo con la plata de Han e investigador, con el lanzamiento del producto este año, el chip más inteligentes, chips inteligentes se cruzó gradualmente la fase de desarrollo, pero la "liberación" no significa "aplicación". Además del Cámbrico ahora, los chips de Huawei, otra doméstica fabricantes de chips aún no uso a gran escala. desde un punto de vista internacional, las empresas, tales como los productos de Intel no están todavía fábrica a gran escala, que actualmente ocupa el mercado es todavía sólo Nvidia GPU. Por lo tanto, el estado actual de cada empresa parece tener tarde o temprano lanzar su propio prototipo de chip, pero todavía no jugó; en otras palabras, hemos estado de pie en la pista, pero todavía no hemos empezado a funcionar realmente.
Pero, tal vez esta sea la víspera de la tormenta. La próxima batalla será una batalla por la competencia en el mercado.
Ahora, nuestro país no ha sido fácil en el chip inteligente, no hay desafío. Google, Intel, ARM y otras empresas establecidas para desarrollar su propio chip inteligente en diferentes campos de aplicaciones de chip inteligente, serán nuestros competidores comerciales de chips. Por ejemplo, en la nube , TPU de Google ha sido estudiado por muchos años, a pesar de que no se vendió, pero una vez que decidió vender el mercado de la computación en nube en china sin duda tendrá un gran impacto, pero en el mercado de alto rendimiento, históricamente, Intel nunca dejar ir los posibles competidores en la historia de esta zona tiene muchos rivales, pero más tarde fueron derrotados Intel, y luego están ARM, a pesar de chips para teléfonos móviles de Huawei han lanzado sus propios productos, sino que ahora también el brazo desarrollaron su red neuronal Accelerator, si se integra con su núcleo ARM en el futuro, su influencia no se subestimará.
Por lo tanto, aunque nosotros no estamos quedando atrás en el chip inteligente etapa de desarrollo, pero si quiere seguir manteniendo esa ventaja en la aplicación, se enfrentará a muchos retos. Y a partir de la investigación de la aplicación es un largo camino, hay muchas cuestiones por resolver .
Cómo nuestro chip inteligente de I + D y de mercado las últimas novedades? Chips inteligentes sólo tiene que comercializar qué? ¿Qué tan inteligente de chip, atender las necesidades de mi teléfono celular, seguridad, electrodomésticos, automóviles, etc.? ¿Cómo utilizar las ventajas de la aplicación de las ventajas ecológicas de construcción? País en la industria del chip inteligente ¿Cuáles son las recomendaciones de política en el desarrollo?
'No buscan un mundial, menos de buscar un campo' chip inteligente es el motor principal de las veces inteligentes para estos temas de actualidad, China será la Asociación China de Inteligencia Artificial Conferencia Inteligencia Artificial en Shenzhen, 28 de julio al 29 (CCAI2018) basado en 'chip inteligente' sub-foro, invitando al Cámbrico, sonido en la nube conocida, en el fondo Kam y otros chips inteligentes doméstica principales fabricantes, así como internacionalmente reconocidos académicos y las virutas de la máquina, los proveedores de aplicaciones para discutir estos expertos, el argumento de ensayo, esperanza Puede proporcionar algunas ideas nuevas para la industria.
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