Episode Netzwerk-Bericht (Text / Li Ying) In den frühen Morgenstunden, die inländischen AI-Chip-Einhorn - Shen Jian Technology gab bekannt, dass es der Urheber von FPGA, der Erwerb von Xilinx, den Vereinigten Staaten, die spezifische Transaktionsmenge ist unbekannt. Große Resonanz, Xilinx exklusiv für das Mikro-Netzwerk, die Strategie von Xilinx, sich von FPGA-Geräten zu Adaptive Computing Acceleration Platform-Anbietern zu entwickeln, ist die beschleunigte Bereitstellung von FPGA-Beschleunigungstechnologie von Cloud-zu-End-Anwendungen. Die technologieoptimierte neuronale Netzwerkbereinigungstechnologie läuft auf Xilinx FPGA-Geräten, um eine bahnbrechende Leistung und branchenweit beste Energieeffizienz zu erreichen.Dies ist der neue Xilinx-CEO, der die Entwicklung von maschinellem Lernen nach der ACAP-März-Konferenz fördert. Kapazität, ein wichtiger Schritt zur strategischen Weiterentwicklung.
Erwerb von Wasserstraßen?
Tatsächlich hatten die beiden Jahre der Freundschaft.
Shen Jian wurde am 3. März 2016 von Wang Yu, Han Song, Yao Wei und Shan Yu aus dem Umfeld von Tsinghua Electronics gegründet und konzentriert sich auf die Realisierung von AI-Landing mit FPGA. Der Markt ist beliebt.
Seit seiner Gründung entwickelt Shenjian Technology KI-Lösungen auf der Basis der Xilinx-FPGA-Plattform und hat Produkte für Drohnen, Sicherheit und Datenzentren auf den Markt gebracht, die für neuronale Netzwerkbereinigung, Tiefdrucktechnologie und Systemoptimierung bekannt sind. Seitdem wurden die selbstentwickelten AI-Chips "Tingtao" und "Viewing Sea" auf den Markt gebracht.
Es sei darauf hingewiesen, dass Xelinx seit Actel, Altera von Microsemi und Intel übernommen wurde, die führende Position in der FPGA-Industrie besetzt hat und Shenjian Xilinx Hochleistungs-FPGA-Plattform anwendet und originale Deep-Learning-Technologie integriert. Der Vorteil der tiefen KI-Technologie und der industrielle Vorteil wurden auf dem Markt bevorzugt.
Im Laufe von fast zwei Jahren der Finanzierung, tief Kommt Technologie im April 2016 den Engel Runde zu vollenden, ist der Anleger hoch Rong Kapital, GSR Ventures. Eine Runde im Mai abgeschlossen 2017, zig Millionen Dollar Finanzierung, Investitionen Diese Partei, einschließlich Xilinx, MediaTek, Tsinghua Holdings, Quadrat und Kapital, die bestehenden Investoren GSR Ventures, mit hohen Rong Investitionen. Oktober 2017, tief Kommt Technologies kündigten eine $ 40 Mio. Finanzierungsrunde A +, die Gold-Ameisen Kleidung und Lead-Investor Venture Samsung, China Merchants Venture mit China Wachstumskapital mit den Darstellern.
Gesehen von Anfang 2017 hatte Xilinx ein wichtiger Investoren mit tiefem Kommen Technology und anderen bekannte globale Investmentgesellschaften worden.
Die Übernahme scheint eine große Freude zu sein.Xilinx sagte, dass das FPGA das am besten geeignete Produkt für Innovation und Unternehmertum ist.Das tiefgreifende Lernprogramm von Shenjian Technology wurde auf der Xilinx-Plattform entwickelt.In den vergangenen zwei Jahren wurde Xilinx nicht nur Zeuge Es wurde auch begleitet von dem Wachstum dieses Unternehmens, einschließlich der Investitionen des letzten Jahres, die Einführung von Endkunden, um ihnen zu helfen, zu wachsen.Heute kann Akquisitionen als eine Selbstverständlichkeit angesehen werden, und die beiden Seiten sind definitiv effektiver als Synergie.
Alles für die Cloud + KI beenden?
Welche Art von chemischer Reaktion wird nach der Kombination der beiden Seiten auftreten? Welche Änderungen wird sich das zukünftige Layout ändern?
Xilinx FPGA hauptsächlich in traditionellen Bereichen Telekommunikation, Industrie, Luft- und Raumfahrt, Verteidigung, etc., aber mit dem Aufkommen neuer Technologien AI, Cloud Computing, 5G, Autopilot, usw., wird der Bereich der Anwendungen ständig erweiternden FPGA. FPGA-basierte AI Maschine Lerntechnologien, können wir fast alle wichtigen Anwendungen abdecken, einschließlich 5G, Automobil, Industrie, Medizin, Unterhaltungselektronik, Datencenter.
Und CPU, GPU ähnlich, FPGA-Chip Rechenleistung für tiefes Lernen und Denken Trainingsalgorithmus zur Verfügung stellen kann, vor allem bei der Anwendung der Argumentation, FPGA gibt es Vorteile beim Energieverbrauch und Leistung aus dem Markt eines der Kerntechnologie von KI-Anwendungen werden zu aussehen, hat FPGA Prozessor jetzt den Mainstream der AI-Säule, von der Endkante zu der Wolke, FPGA Stromverbrauch zu Leistungsverhältnis und Anpassungsfähigkeit Vorteile, die schnelle iterative Entwicklung eingetreten.
AI In Cloud Computing, Rechenzentrum allein im Hinblick auf der Beschleunigung, wird FPGA hat Flexibilität, geringeren Energieverbrauch, höheren den ROI, so dass die meisten Rechenzentren FPGA + CPU + GPU-Mix-Modus während des Randes verwenden AI Seite enthält FPGA einen flexible, geringen Stromverbrauch und andere Vorteile, sondern hat auch die Vorteile von Multiplexen kann eine Sicherheit, Privatsphäre und die Multi-Sensor-Fusion nur einen einzigen Chip sein. Algorithmus weiterhin den Prozess, FPGAs zu verbessern und zu optimieren Der Flexibilitätsvorteil wird immer willkommen sein.
Auf der Cloud-Computing-Ebene sind die Partner von Xilinx nicht nur der Amazon-AWS-Anbieter für Amazon Clouds, sondern auch Ali, Baidu, Tencent und Huawei, und auf der AI-Seite befinden sich Xilinx-FPGA-Chips in der Cloud. Automatisiertes Fahren, Embedded Vision und industrielles Internet der Dinge beschleunigen bereits die Durchdringung.
Vor allem in der Autopilot-Ebene, Xilinx und tief Kommt Technology haben genug PS hinzugefügt. Xilinx ADAS gesagt werden können, ist der zweitgrößte Halbleiterhersteller zwischen 2013 Geschäftsjahr 2017 Geschäftsjahr Auto Xilinx die durchschnittliche jährliche Wachstumsrate der Umsatzbereiche 60% erreicht hat, wird mit mehreren Automobilherstellern Zusammenarbeit Pläne Autopiloten arbeitet. in dem 26. Juni tief Kommt Technologies die Einführung von AI FPGA-basierter Embedded-Computing-Plattform --DPhiAuto angekündigt, offiziellen Ich bin der Autopilot-Strecke beigetreten und es wurde berichtet, dass es eine Zusammenarbeit mit namhaften Automobilherstellern und erstklassigen Lieferanten in Japan, Nordamerika, Europa und China unterzeichnete.
Im Bereich der KI werden Xilinx und Shenjian zusammenarbeiten, um Technologie-, Kanal-, Plattform- und Landing-Vorteile zu nutzen, um die FPGA-Bereitstellung von maschinellem Lernen von Cloud-zu-End-Anwendungen voranzutreiben. Wird ein aufregender KI-Gegner entstehen? Wird es ähnliche Aktionen für das Ziel NVIDIA oder Intel geben?
In jedem Fall zeigte die Reihe von Aktionen nach dem Amtsantritt des neuen CEO von Xilinx, dass Xilinx das nächste große Spiel spielen möchte!
AI-Chip-Wettbewerb in die Wasserscheide?
Shen Jian Technology, Cambrian, Horizon als Vertreter von drei inländischen AI-Chips, ist die Top-Unternehmen in dieser Runde der AI-Chip unternehmerische Welle, ihre jede Bewegung ist auffällig.
Heutzutage hat sich Shenjian Technology perfekt umgedreht, für andere Startups ist es auch selbstbewusst: Der AI-Chip hatte immer Schwierigkeiten bei der Landung und es ist schwierig, Anwendungsszenarien zu finden.Einer der drei repräsentativen Akteure ist nun die Übernahme von Shenjian Technology. Der Fall deutet darauf hin, dass der Markt für AI-Chips in eine neue Welle der Integration eintreten wird.
Die KI-Chip-Schlacht wird eine neue Wasserscheide betreten, die Kapitalblase kommt und viele stehen kurz vor dem Bankrott, in Zukunft wird die KI-Chip-Spur realistischer sein.
Yao Jian, Mitbegründer und CEO von Shenjian Technology, sagte, dass das heutige AI-Chip-Design die Stufe des unabhängigen Chip-Designs und der Anwendung überschritten hat und in die Phase der Software- und Hardware-Koordination eingetreten ist, nur auf diese Weise kann die Chip-Leistung verbessert werden. Um es den Kunden zu ermöglichen, den Chip an das Anwendungsszenario anzupassen, besteht die Schwierigkeit für AI-Chip-Unternehmen darin, dass der X86-Befehlssatz vor 30 oder 40 Jahren ein ausgereifter Befehlssatz war und unzählige Entwickler Prozessoren und Anwendungen dafür entwickeln. Für AI-Chips wird es nicht zu viele Entwickler geben, um Betriebssysteme, Prozessoren und höhere Software-Umgebungen für Chips zu entwickeln.Für AI-Chip-Firmen, zusätzlich zu Algorithmen, Leistung und Anwendungen, Wir müssen uns ständig bemühen, eine relevante Ökologie aufzubauen.
Der letzte Chip-Wettbewerb ist nicht Leistung, sondern Service. "NVIDIA-Produkte sind aus Kostenperspektive nicht viel besser als andere. Aber warum im Serverbereich sind Kunden bereit, fünf- oder sechsmal teurer als andere zu sein und NVIDIA zu verwenden Was ist das Produkt, weil NVIDIA in der GPU und in der vertikalen Industrie auch vertikale Industriedienste anbieten kann. "Yao Yaos Worte sind einfach und tiefgründig.
Daher, Spieler auf der AI-Chip-Track gesammelt, zukünftige Konkurrenz ist nicht nur Leistung, wie man Chips und Anwendungsszenarien zu kombinieren, wie ein Ökosystem aufzubauen, wie man Dienste von Chip zu Board zu Software-Anwendungsebene, zukünftige Konkurrenz Die Straße ist noch lang.