Silicon Valley nova empresa de computação de ondas especializada no desenvolvimento de máquinas de aprendizagem de chips, de acordo com a localização e uso de informações, sistemas personalizados e diferentes programas, pode ser esperado para agitar NVIDIA no campo da máquina de aprendizagem chip posição de liderança. A empresa, fundada em 2009, elevou mais de $7766279631452241920 em fundos. De acordo com o projeto eletrônico, o CEO de computação da onda Derek Meyer diz que suas microplaquetas são centenas de épocas cronometram mais rapidamente do que a microplaqueta gráfica (GPU) e pode rastejar milhões das imagens ou horas do discurso, especializando-se na formação e na inferência de algoritmos de ai. . Wave computação usada para desenvolver um chip de uso geral, mas o modelo de negócio 2013 fez uma grande volta, afinal, software de aprendizagem de máquina começou a desenvolver rapidamente, e então mais novas empresas como Graphcore e sistemas Cerebras aderir à guerra, agora onda A computação não vende diretamente chips genéricos. Meyer disse que eles iriam implantar diferentes sistemas e programas de acordo com a localização e uso da informação. Atualmente no mercado a maioria dos novos chips são aceleradores, com milhares de núcleo, pode ser mais rápido e mais eficiente implementação de tarefas de aprendizagem de máquina, mas a GPU NVIDIA e outros Aceleradores ainda dependem de instruções de processador individual, não só o consumo de energia, mas também fácil de atrasar o problema. O processador de computação de onda está entre um campo programável lógica Gate Array (FPGA) e um aplicativo especial integráveis Circuit (ASIC). Meyer disse que no mundo ai, o software está mudando quase todos os dias, e o chip deve se adaptar ao algoritmo de mudança contínua. A questão, no entanto, é se os clientes estão dispostos a passar da GPU da NVIDIA para Wave computação tecnologia. A Nvidia é dedicada a expandir o uso da GPU e apoiar cada um dos principais ambientes de aprendizagem de máquinas, incluindo TensorFlow e Caffe, mas a computação Wave atualmente suporta apenas TensorFlow. A computação de ondas ainda precisa pagar mais esforços para educar os clientes, e em 2017 introduziu a infra-estrutura de computação de ondas para clientes potenciais. Wave computação recentemente também adquiriu tecnologias MIPS, tentando combinar MIPS ' múltiplos segmentos (multithreading) e funcionalidade instantânea, bem como a computação de ondas seu próprio hardware de streaming, Mas o porta-voz ainda não confirmou o que o novo plano vai parecer. A infraestrutura MIPS suporta bilhões de dispositivos em todo o mundo e também suporta uma ampla gama de sistemas operacionais e ferramentas.
