シリコンバレー新会社ウェーブコンピューティングは、機械学習チップの開発に特化し、情報の場所と使用によると、カスタマイズされた別のシステムやプログラムは、マシンの分野での Nvidia を振ることが期待できるチップのリーディングポジションを学習。 2009に設立された同社は、資金で $7766279631452241920 以上を調達している。 電子設計によると、ウェーブコンピューティングの CEO デレクマイヤーは、チップは、グラフィックスチップ (GPU) よりも倍の時間の数百であり、AI アルゴリズムの訓練と推論に特化した画像や音声の数百万をクロールすることができますと言います。 . ウェーブコンピューティングは、汎用チップを開発するために使用されますが、2013のビジネスモデルは、すべての後に、機械学習ソフトウェアが急速に発展し始めた大きなターンをした後、Graphcore と Cerebras システムなどの新しい企業が戦争に参加し、今波 コンピューティングは、一般的なチップを直接販売しません。 マイヤーは情報の場所そして使用に従って異なったシステムおよびプログラムを展開することを言った。 現在の市場では、新しいチップのほとんどは、コアの何千ものアクセラレータは、より速く、より効率的な機械学習のタスクを実装することができますが、Nvidia の GPU と他のアクセラレータは、まだ個々のプロセッサの指示に依存していないだけでなく、消費電力だけでなく、 Wave コンピューティングプロセッサは、フィールドプログラマブルロジックゲートアレイ (FPGA) と特別なアプリケーション可積分回路 (ASIC) の間にあります。 マイヤーは、AI の世界では、ソフトウェアはほぼ毎日変化しており、チップは連続的な変化のアルゴリズムに適応する必要があると述べた。 質問は、しかし、お客様が Nvidia の GPU からウェーブコンピューティング技術に移行する意思があるかどうかです。 Nvidia は、GPU の使用を拡大し、TensorFlow やカフェを含む主要な機械学習環境のそれぞれをサポートすることに専念していますが、wave コンピューティングは現在、TensorFlow のみをサポートしています。 wave コンピューティングは依然として顧客を教育するためにより多くの労力を払う必要があり、2017では潜在的な顧客にウェーブコンピューティングインフラストラクチャを導入しています。 最近では、mips のマルチスレッド (マルチスレッディング) やインスタント機能のほか、wave コンピューティングといった独自のストリーミングハードウェアを組み合わせることで、mips テクノロジも買収されています。 しかし、スポークスマンは、新しい計画が見るだろうものをまだ確認していません。 MIPS インフラストラクチャは、世界中の数十億のデバイスをサポートしており、さまざまなオペレーティングシステムやツールもサポートしています。 ムーアの洞察力と戦略のカールフロルは、MIPS の波コンピューティングの買収は、収益性と業界のカードの位置を加速すると予想される大胆な動きであると述べた。
