AI 칩 전투가 깊게 빠진 것 | '깊은 보이지 않는'?

개요 : 이번 인수에서 자일링스의 해석은 FPGA 디바이스에서 적응 형 컴퓨팅 가속 플랫폼 공급 업체로 진화하는 Xilinx의 전략으로, 클라우드 간 애플리케이션에서 FPGA 가속 기술을 가속화하는 것이다. 최적화 된 신경 네트워크 가지 치기 기술은 획기적인 성능 및 업계 최고 수준의 에너지 효율성을 위해 자일링스 FPGA 디바이스에서 실행되며, 자일링스 CEO는 ACAP의 3 월 출시 이후 기계 학습 및 개발 기능을 향상시킬 수있다. 전략적 발전을 촉진하는 주요 단계.

에피소드 네트워크 보고서 (텍스트 / 리 잉) 이른 아침에, 국내 인공 지능 칩 유니콘 - 셴 지앤 기술은 FPGA의 창시자라고 발표, 자일링스, 미국의 인수, 구체적인 거래 금액은 알 수 없습니다. 거대한 응답은, 마이크로 네트워크, 적응 FPGA 디바이스에서 진화 가속화 컴퓨팅 플랫폼 제공 업체 자일링스 전략을 수립 측면의 자일링스의 독점적 인 표현은, 마지막에 깊은 캄을 클라우드에서 FPGA 어플리케이션을 가속화 기술의 배포를 가속화하는 것입니다 신경망 가지 치기 기술의 기술 최적화는 기계 학습의 연구 개발을 강화하기 위해 ACAP 회의 다음 해 3 월에 새로운 자일링스의 CEO는 획기적인 성능과 업계 최고의 에너지 효율을 활성화, 자일링스 FPGA 디바이스에 실행 능력, 전략 개발을 발전시키는 주요 단계.

수로 획득?

사실 두 사람은 수년간 우정을 나누었습니다.

와 2016년 3월 3일 ,, 한 노래, 노래 야오 년에 설립 깊은보기로 인해 강력한 AI 기술 및 산업의 장점에 AI 착륙을 달성하기 위해 FPGA에 초점 전자의 배경의 왕 유 이순신 칭화 대학교에 의해 하나는 설립 시장이 인기가 있습니다.

그것의 처음부터, 자일링스 FPGA 개발 플랫폼 AI를 기반으로 깊은 캄 기술 솔루션되었습니다, 우리를 위해 UAV를 시작했습니다, 보안, 데이터 센터 제품의 신경망 가지 치기, 깊은 압축 기술과 시스템 레벨의 최적화, 교토 그 후 자체 개발 한 AI 칩 '물가', '바다의 전망'을 출시했다.

알테라는 Actel, Microsemi 및 Intel에 인수 된 이후 FPGA 업계의 주도적 위치에 자리 잡고 있으며 Shenjian은 Xilinx 고성능 FPGA 플랫폼을 채택하고 독창적 인 심층 학습 기술을 통합하여 축적합니다. 깊은 인공 지능 기술의 이점과 산업적 이점이 시장에서 선호되고 있습니다.

자금 조달의 거의 2 년의 과정에서, 깊은 캄 기술 4 월 2016 년 라운드 천사를 완료하기 위해, 투자자는 높은 룽 자본, GSR 벤처입니다. 라운드 5 월 2017 년 완성, 수만 달러 자금 조달, 투자의 수백만을 높은 룽 자본 투자와 자일링스, 미디어 텍, 칭화 홀딩스, 광장과 자본을 포함하여 그 자, 기존 투자자 GSR 벤처,. 년 10 월 2017 깊은 캄 테크놀로지는 금을 개미 자금 조달 A + 달러 (A $) (40) 백만 달러의 투자를 받았다고 발표 의류 및 삼성 리드 투자자 벤처, 캐스트와 함께 중국 성장 자본과 중국 상인 벤처.

2017의 시작 부분에서 보면, 자일링스는 깊은 캄 기술 및 기타 잘 알려진 글로벌 투자 기관과 주요 투자자가되었다.

인수는 FPGA가 가장 적합한 제품 혁신과 기업가 정신이며, 이번 인수의 자일링스 측면을 나타냅니다. 행복하기를 표시, 과학 기술 캄 깊은 깊이 학습 프로그램은 자일링스 플랫폼에서 개발 된 자일링스 2 년 목격했다뿐만 아니라 그는 등 최종 사용자가 그들의 성장에 도움이 소개 이제 양측에 비해 확실히 더 효과적인 천연 물건의 인수는, 함께 적합하다고 할 수있다, 작년의 투자를 포함하여 회사의 성장과 함께하고있다.

구름 + 인공 지능 AI를위한 모든 것?

몸 후 양측은 화학 반응의 종류는? 무엇 레이아웃의 미래에 일어날 생산 것인가?

자일링스 FPGA는 주로 통신, 산업, 항공 및 국방과 같은 전통적인 분야에서 사용되고 있지만 AI, 클라우드 컴퓨팅, 5G 및 자동 조종 장치와 같은 신흥 기술의 출현으로 FPGA의 응용 범위가 확대되고있다. 학습 기술은 5G, 자동차, 산업, 의료, 가전 제품, 데이터 센터 등 거의 모든 주류 애플리케이션을 포괄 할 수 있습니다.

FPGA 칩은 CPU 및 GPU와 마찬가지로 심층 학습 알고리즘의 학습 및 추론을위한 컴퓨팅 성능을 제공 할 수 있습니다. 특히 추론 응용 프로그램에서 FPGA는 전력 소비 및 성능면에서 장점을 가지며 AI 응용 프로그램의 핵심 기술 중 하나가됩니다. 보십시오, FPGA는 지금 급류 힘 성과 비율 및 적응력을 가진 구름에, 끝에서 가장자리에 AI 주류 가공업 자의 계급을 입력하고, 급속한 반복 개발 일 것이다.

AI 클라우드 컴퓨팅의 경우 FPGA는 데이터 센터 가속화 측면에서 유연성, 저전력 소모 및 ROI가 높으므로 대부분의 데이터 센터는 FPGA + CPU + GPU 혼합 모드를 채택하게됩니다. 측면, FPGA는 유연성, 저전력 소비의 이점을 가지고 있으며 멀티플렉싱의 이점을 가지고 있으며, 단일 칩으로 보안, 기밀성 및 다중 센서 융합 기술을 제공 할 수 있습니다. FPGA의 지속적인 개선 및 지속적인 최적화 과정에서 FPGA 유연성 이점은 언제나 환영받을 것입니다.

클라우드 컴퓨팅 수준에서, 아마존 AWS 클라우드 서비스의 지도자뿐만 아니라 해외 자일링스의 파트너, 국내 알리, 바이두, 텐센트, 화웨이는 또한 그의 열 인치 AI 측의 관점에서, 자일링스 FPGA 칩 자동화 된 운전, 임베디드 비전 및 산업용 인터넷은 이미 침투를 가속화하고 있습니다.

특히 자율 주행 수준에서 자일링스와 Shenjian Technology는 마력을 추가했다. 자일링스는 2013 회계 연도와 2017 회계 연도 사이에 자일링스 차량 중 두 번째로 큰 ADAS 반도체 공급 업체이다 6 월 26 일, Shenjian Technology 사는 FPGA 기반의 임베디드 AI 컴퓨팅 플랫폼 인 DPHiAuto를 출시한다고 발표했다. 자동 조종 장치 트랙에 가입하여 일본, 북미, 유럽 및 중국의 유명 자동차 제조업체 및 1 차 공급 업체와 협력 관계를 맺었습니다.

AI, 자일링스과 깊은 캄 분야에서 기술, 채널, 플랫폼 및 바닥, 및 최종 애플리케이션에 클라우드에서 학습 기계를 배포할지 여부를 FPGA 추진을 재생하기 위해 함께 맞는, 펑키 AI 상대가 나타날 것? 그것 대상 NVIDIA 또는 Intel에 대해 유사한 조치가 있습니까?

어쨌든 자일링스의 새로운 CEO가 취임 한 이후 일련의 조치는 자일링스가 다음 큰 경기를 원한다는 것을 보여줬다.

AI 칩 경쟁은 유역으로?

셴 지앤 기술, 캄브리아기, 호라이즌 3 국내 AI 칩의 대표 선수로서, AI 칩 기업가 의이 라운드에서 최고의 기업입니다, 그들의 움직임은 눈길을 끈다.

오늘, 깊은 과학 기술 캄 완벽한 턴, 다른 기업 기업도 알아서 서있다. AI는 항상 칩 테이프 아웃은 애플리케이션 시나리오, 선수 중 하나 획득 한 기술의 현재 세 가지 깊은 캄 대표로 문제를 찾기 어려운, 어려운 착륙에 직면하고있다 케이스는 전구체 AI 칩 시장 새로운 파의 전파의 통합에 포함 되려 할 수있다.

인공 지능 칩 전쟁이 새로운 분수령을 입력합니다, 자본 거품오고, 붕괴, 미래의 인공 지능 칩 트랙 경쟁의 미래는 더욱 실제 칼 진짜 총의 가장자리에 많은있다.

깊은 캄 기술 공동 설립자이자 CEO 야오 정 오늘날의 AI 칩 설계는 하드웨어와 소프트웨어 공동 단계로, 칩 설계 및 응용 프로그램을 독립적 인 개방 단계를 넘어했다고 밝혔다.이 방법 밖에 우리는 더 나은 칩 성능을 재생할 수 있습니다, 고객이 애플리케이션 시나리오에 맞게 칩을 적용 할 수 있도록하기 위해 AI 칩 회사의 어려움은 X86 명령어 세트가 30 년 또는 40 년 전에 성숙한 명령어 세트라는 것과 프로세서 및 응용 프로그램을 개발하는 무수한 개발자들이 있다는 것입니다. AI 칩의 경우, 운영체제, 프로세서 및 상위 소프트웨어 환경을 개발하는 개발자가 너무 많지 않을 것입니다 .AI 칩 회사의 경우 알고리즘, 성능 및 응용 프로그램 외에도, 우리는 관련 생태계를 구축하기 위해 끊임없이 노력해야합니다.

최종 칩 경쟁은 성능이지만 서비스는 아닙니다. '비용 효율성 측면에서 NVIDIA 제품은 다른 제품보다 훨씬 뛰어나다. 그러나 서버 분야에서 고객은 다른 제품보다 5 ~ 6 배나 비싼 가격으로 기꺼이 견딜 수 있으며 NVIDIA 이 제품은 GPU 및 수직 산업 분야에서 NVIDIA가 수직 산업 서비스를 제공 할 수 있기 때문에 가능합니다. "Yao Yao의 말은 간단하고 심오합니다.

따라서 선수들은 AI 칩 트랙에 모여 미래의 경쟁은 단지 성능뿐만 아니라 칩과 애플리케이션 시나리오를 결합하는 방법, 생태계를 구축하는 방법, 칩에서 소프트웨어 애플리케이션 계층으로 서비스를 제공하는 방법, 미래 경쟁 길은 여전히 ​​길다.

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