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人工智能大热,为芯片初创公司打开新前沿

时间:2021-09-23 23:32 点击次数:
  本文摘要:语音和自动驾驶任务的芯片,最少有五家早已从投资者手中筹措多达1亿美元。根据研究公司CB Insights的数据,风险投资家去年在芯片创业公司的投资额多达了15亿美元,完全是两年前投资金额的两倍。这次爆发性快速增长与20世纪80年代个人电脑和硬盘制造商的急剧快速增长类似于。 虽然这些公司是小公司,并不是全部都能存活下来,但他们有能力推展较慢的技术变革。

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语音和自动驾驶任务的芯片,最少有五家早已从投资者手中筹措多达1亿美元。根据研究公司CB Insights的数据,风险投资家去年在芯片创业公司的投资额多达了15亿美元,完全是两年前投资金额的两倍。这次爆发性快速增长与20世纪80年代个人电脑和硬盘制造商的急剧快速增长类似于。

虽然这些公司是小公司,并不是全部都能存活下来,但他们有能力推展较慢的技术变革。否有任何一家公司幻想过用自己的芯片正面挑战英特尔,这一点还尚能待考证——Intel可以花费数十亿美元修建自己的芯片工厂,而初创公司智能与其他公司签定合约来生产芯片。但是在设计芯片为机器学习获取某种特定计算能力、使之需要做到更加多的事情的过程中,这些初创公司于是以朝着两个目标希望:较慢寻找一个有利可图的市场,或者被并购。“机器学习和A.I.新的定义了如何建构计算机的问题,“Bill Coughran说道,他曾协助Google监督全球基础设施多年,现在是硅谷风险投资公司Sequoia(红杉资本)的合伙人。

红杉投资了一家英国初创企业Graphcore,该公司最近重新加入了1亿美元俱乐部。到2016年夏天,变化早已很显著。谷歌、微软公司和其他互联网巨头正在通过算法建构可以图像中的人脸、并辨识智能手机拒绝接受到的语音指令的应用程序,该算法被称作神经网络,通过在大量数据中识别模式来自学任务。Nvidia尤为人熟悉的是建构图形处理单元,也就是G.P.U.,它被用来协助游戏和其他软件图形简单的图像,而且事实证明,它们在神经网络方面的展现出也十分好。

Nvidia在今年夏天之前卖出了1.43亿美元的芯片给Google等公司运营的海量计算机数据中心——这个数字是去年的两倍。英特尔意图迎头赶上。根据科技新闻网站Recode的报导,英特尔斥资4亿美元并购了Nervana,一个享有50名员工的硅谷初创公司。该公司早已开始从零开始创建A.I. 芯片。

之后,第二个硅谷初创公司Cerebras,从Nervana(硅谷初创芯片公司)拿下了五名的工程师,他们也为A.I专门设计了一个芯片。根据福布斯的一份报告,到2018年年初,Cerebras筹措了多达1亿美元的资金。另外还有四家公司:一家硅谷的初创公司Graphcore,Wave Computing; 以及由中国政府反对的两家中国公司,Horizon Robotics(地平线机器人)和Cambricon(寒武纪)。

人工智能芯片初创公司Mythic的首席执行官迈克·亨利(Mike Henry)回应,在2015年和2016年初,筹集资金真是是一场噩梦。但他回应,“随着高科技公司争相抢滩半导体市场,情况早已再次发生了变化。

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中国对研发新的A.I芯片尤其感兴趣。北京的第三家芯片创业公司DeePhi筹措了4000万美元,中国国家科技部具体敦促,生产需要挑战Nvidia芯片的中国芯片。因为这是一个新兴市场——而且对于这种新的处置能力市场渴望相当大——许多人指出,这是创业公司有机会镇压树大根深的科技巨头的少数领域之一。

第一个仅次于的变化最有可能来自数据中心,像Graphcore和Cerebras这些对其计划保持沉默的公司,期望需要加快创立A.I的新形式。其目标还包括,机器人可以参予对话和自动分解视频和虚拟现实的系统。微软公司和谷歌等机构的研究人员,通过极端的重复实验“训练”神经网络,在大量的芯片上测试算法几个小时甚至几天,为A.I.建构了自己的芯片。

他们常常躺在笔记本电脑前,盯着表明这些算法从数据中自学的过程的图表。芯片设计人员想要修改这个过程,把所有的试验和错误都包到几分钟之内。

Scott Gray曾是Nervana的工程师,现在他是Open AI的研究人员之一,该机构发起人还包括特斯拉的首席执行官伊隆·马斯克。Scott Gray说道,如今Nvidia的GPU可以高效地继续执行所有转入训练神经网络的微小计算出来,但是在芯片之间传输数据的效率依然很低。因此,除了专门为神经网络建构芯片之外,初创公司正在新的思维环绕它们的硬件。

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例如,Graphcore正在建构包括更加多内置内存的芯片,以省却往返发送到大量数据的过程。其他人正在研究不断扩大芯片之间传输的方法,以便更慢地展开数据交换。红杉资本的Coughran说道:“这某种程度是建构芯片本身,还要看芯片是如何相连在一起的,以及如何与系统的其他部分交互。但这只是变化的一部分。

一旦神经网络训练已完成一个任务,必需另外有工具继续执行这个任务。在丰田,自律驾驶员汽车技术原型正在用于神经网络来辨识路上的行人,标志和其他物体。数据中心训练完了一个神经网络之后,公司在加装在汽车上的芯片上运营该算法。许多芯片制造商(还包括Mythic,DeePhi和Horizon Robotics等初创公司)正在解决问题这一问题,推展A.I.芯片转入到从手机到汽车的各种设备。

目前还不确切这些新的芯片的工作效果如何。设计和建构一个芯片约必须24个月,这意味著即使是第一个依赖它们运营的不切实际硬件,也要在今年才不会来临。同时芯片初创公司将面对来自英伟达,英特尔,谷歌等行业巨头的竞争。

但是它们都车站在同一起点:一个新的市场的开始。


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