'AI가 힘 바이 이유는 리튬 도입에 따라 "자체 칩을 개발하기로 결정입니다 계산을 위해 시장과 기술에 대한 기존 솔루션의 요구 사항을 충족 할 수없는'원 칩에 비해 쿤룬 컴퓨팅 파워는 FPGA 칩을 사용했다 컴퓨팅 파워는. 음성, 이미지의 여러 측면에 적용, 그래서 자동 파일럿 약 30 배의 증가를 가지고 '하지만 현장에서 남쪽 기자는 특히 생산 일정을 볼 일이다이 칩은, 사전 제작에 여전히 것을 배웠다.
마찬가지로, 휴대 전화 제조 업체 화웨이, 미토, 음성 인식 업체들이 나가서 물어, Ruoqi 상류 칩으로 확장하기 시작 후. 중국과 미국의 무역 분쟁, 국내 단말기 제조업체들이 전례없는 열정으로 칩을 만들기 위해. 뜨거운 몇 년 전 인터넷 수선공으로, 올해 출시 된 칩 중 많은 부분이 'PPT 칩'이라고도 불리는데, 브랜드 수요 이외에 더 많은 칩이 더 비용 효율적이거나보다 경쟁력있는 개발 경로를 찾고있다.
왜 모든 사람들이 칩을 만들까요?
Baidu는 2011 년경부터 인공 지능 기술에 대규모로 투자 해 왔으며 혁신적인 방법으로 해결해야 할 여러 문제와 문제점을 안고 있습니다. 중요한 문제 중 하나는 컴퓨팅 파워에 대한 요구가 개선 우리는 초기에 CPU를 사용하고 나서 GPU를 사용하기 시작했고 FPGA를 사용하여 다양한 최적화를 종단 간에도 수행했습니다 .2017 년까지 우리는 여전히 이러한 시장에서 기존 솔루션을 느낄 수 있습니다. 기존 기술은 AI 컴퓨팅 성능에 대한 우리의 요구 사항을 충족시킬 수 없습니다. "Li Yanhong이 말했다.
공교롭게도, 남부 리포터 인터뷰에서, 많은 칩 제조업체가 '(시장에) 더 적합한 칩'을 주로 할 수 없습니다 나타낼 나가서 치와 항주 Guoxin 칩을 개발하기 위해 선택한 경우 부탁드립니다.
이전에 Yunzhi의 CEO 인 Huang Wei는 '음성 인식 회사가 자사의 칩을 막 다른 골목으로 만들지는 않았다'고 말하면서 Ruoqi의 Zhu Mingming CEO는 "다른 누군가가한다면 다른 사람을 사용합니다."Zhu Mingming은 " 칩 이익 마진이 매우 낮다는 것을 알고있는 사람들은 모두 컴퓨팅 비용이 높지는 않지만 때때로 가장 비용 효율적인 솔루션을 찾기 위해 특정 시나리오에 맞게 최적화해야합니다.
그러나 업계 관계자에 따르면 칩의 독립적 인 연구 및 개발은 전체 컴퓨팅 성능을 향상시키는 것이 아니라 일부 기능을 최적화하는 것입니다. 과거에는 복잡한 컴퓨팅을 강조한 CPU와 달리 많은 '인공 지능'응용 프로그램, 특히 '학습'이 단순해야합니다. 반복적으로 많은 것을 입력하기 때문에 'decathlon'CPU와 같은 범용 칩은 인공 지능 분야에서 수행하기가 어렵습니다.
정보는 '비유, 같은 TV 떨어져 잠에서 오프라인 음성을'핵심 질문 '받습니다. 이것은, 음성 인식이 중요한 고통 점이다 해결'왜 다른 제조업체 공통점이 같은 개발 프런트 엔드 칩 모듈을 물어 이동 칩 외부 또한 프론트 엔드 신호 칩을 필요로 할 때, CEO 리 Zhifei 설명 문의 이동 '우선, (범용 칩) 비효율적 고가 둘째, 통합 (의견 요청) 쉽지 않다 "코어"AI 칩 요청 이 모듈은 USB를 통해 직접 사용할 수 있습니다. '
바이두의 '쿤룬은'클라우드 컴퓨팅 파워의 사용. '이 중국 최초의 완전한 기능을 갖춘 클라우드 인공 지능 칩을 강조하는 동안, 음성, 영상 등 자동 조종 장치에, 그것은 간주됩니다 매우 강력한 힘의 여러 측면에 적용하고있다 할 수있다 이점은 '곤륜가요 프로그래머블 칩'에있다 '리도 밝혀'프로그램뿐만 아니라, 매우 유연한 '이 칩과 소프트웨어 개발 워크를 칩의 상부에, 다양한 어플리케이션이 함께 구성 거대한 플랫폼과 에코 시스템 '.
남쪽에 따르면 기자입니다 '쿤룬'칩은 현재 시험 생산에, 음성 인식, 이미지 최적화, 자동 파일럿을 적용 할 수 있습니다, 대량 생산 일정은 알 수 없습니다.
AI 칩이 그렇게 좋은가요?
Yunzhisheng은 출시 일정을 물어 보았을 때 설계부터 양산까지 3 년 이상이 걸렸지 만 '칩 업계는 수십 년 간의 기술 강수량이 필요하다'는 일반적인 인상과는 거리가 멀다. 많은 종류의 칩이 있으며 생산 방법과 정의도 다릅니다.
작년 9 월 첫 번째 인공 스마트 폰 칩 Kirin 970 출시 이후, Qualcomm 관련 사람들은 Southern Reporter에 AI 유닛 모듈이 칩에 내장하기가 어렵지 않다고 말했고 Qualcomm은 이전에 AI 칩을 구현할 수있었습니다. 칩이지만 일부 인공 지능 기능에 최적화되어 있습니다. '
'구체적 AI 칩을 수행하기 위해 요구되지 않고, 키가 복잡한 장면을 처리하기 위해 다른 모듈들로 더 많은 컴퓨팅 자원을 해제한다.'와 같은 그래픽 처리 분야에서의 협력을 최적화 된 영상 및 카메라 기반 칩 금년에 상 퀄컴 혁신 상 탕 쑤 CEO 이제 AI 운영 체제를 최적화하기 위해 주요 칩 층 전 ',하지만 : 리 남쪽은, 하드웨어와 소프트웨어의 통합은 AI가, 키가 터미널 응용 프로그램 개발 (SDK) 소원의 중간 계층 저가형 칩에서 휴식하는 휴대 전화의 발전 추세입니다 기자들에게 말했다 칩이 직접 애플리케이션을 최적화해야합니다. '
이 두 개의 AI 칩을 낳았다. 하나는 MT-AI 이미지 처리 칩, 작은, 싼, 저전력 방식으로 프론트 엔드 프로세싱 칩 모듈의이 클래스의 '핵심 국가'를 물어가는 아름다움과 유사 특정 문제, 특정 기능의 수는 바이두 '쿤룬 칩'의 출시로, 일반적인 칩 아키텍처에 처리를 가속화 통합 한 처리합니다.
'과거의 작은 이해 오늘날의 칩 칩처럼,'나는 명나라 명나라는 오늘 IP (지적 재산권) 코어의 모든 종류의 작업을 수행하는 칩 에너지를 소비 할 필요가 없습니다 말했다 소원 '이제 새의 SoC (집적 회로 칩)에게, 더 이는 아키텍처 수준의 최적화이며, IP의 결합은 수요 비즈니스에 따라 최적화됩니다. '
Detective Technology의 설립자이자 CEO 인 Wu Gansha는 기술 회사들이 AI 칩을 돌진하는 현상에 대해 Southern Reporter에 다음과 같이 설명했다. "AI 칩의 임계 값은 범용 칩의 임계 값보다 낮습니다. 반면에 대부분은 만들 수 있다고 말합니다. AI 칩을 사용하지만, 잘 사용할 수 있는지 여부는 대량으로 판매 될 수 있습니다.