Silicon Valley nuova società Wave computing è specializzata nello sviluppo di chip di apprendimento automatico, in base alla posizione e l'uso delle informazioni, diversi sistemi personalizzati e programmi, ci si può aspettare di scuotere NVIDIA nel campo della macchina di apprendimento chip posizione di leader. L'azienda, fondata nel 2009, ha raccolto più di $7.766.279.631.452.241.920 in fondi. Secondo la progettazione elettronica, Wave computing CEO Derek Meyer dice loro chip sono centinaia di volte volte più veloce del chip grafico (GPU) e può strisciare milioni di immagini o ore di parola, specializzata nella formazione e l'inferenza di algoritmi ai. . Wave computing utilizzato per sviluppare un chip di uso generale, ma il modello di Business 2013 ha fatto un grande giro, dopo tutto, il software di apprendimento automatico ha cominciato a svilupparsi rapidamente, e poi più nuove aziende come Graphcore e Cerebras Systems partecipare alla guerra, ora Wave Il computing non vende direttamente i chip generici. Meyer ha detto che avrebbero schierare diversi sistemi e programmi in base alla posizione e l'uso delle informazioni. Attualmente sul mercato la maggior parte dei nuovi chip sono acceleratore, con migliaia di core, può essere più veloce e più efficiente l'attuazione delle attività di apprendimento delle macchine, ma la GPU NVIDIA e altri acceleratori ancora contare su singole istruzioni del processore, non solo il consumo di energia, ma anche facile per ritardare il problema. Il processore Wave computing è compreso tra un FPGA (Field Programmable Logic Gate Array) e uno speciale circuito integrabile dell'applicazione (ASIC). Meyer ha detto che nel mondo ai, il software sta cambiando quasi ogni giorno, e il chip deve adattarsi all'algoritmo di cambiamento continuo. La questione, tuttavia, è se i clienti sono disposti a passare dalla GPU di NVIDIA alla tecnologia di elaborazione Wave. NVIDIA è dedicato ad espandere l'uso della GPU e sostenere ciascuno dei principali ambienti di apprendimento delle macchine, tra cui TensorFlow e caffe, ma Wave computing supporta attualmente solo TensorFlow. Wave computing ha ancora bisogno di pagare più sforzo per educare i clienti, e nel 2017 ha introdotto l'infrastruttura di elaborazione Wave ai potenziali clienti. Wave computing ha recentemente acquisito anche le tecnologie MIPS, cercando di combinare i più thread di MIPS (multithread) e le funzionalità istantanee, così come Wave computing proprio hardware di streaming, Ma il portavoce deve ancora confermare ciò che il nuovo piano apparirà. L'infrastruttura MIPS supporta miliardi di dispositivi in tutto il mondo e supporta anche una vasta gamma di sistemi operativi e strumenti.
