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依图“求索”

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根据图片“寻求”

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文字|刘洋

来源|投资网络

2017年12月15日,Etu和几家投资机构宣布完成对AI芯片创业团队ThinkForce的4.5亿美元A轮投资。当时,该公司自己的3.8亿元C轮融资仅仅半年时间。

与初创企业相同的投资公司ThinkForce开启了人工智能公司的序幕,该公司正式入围国内芯片制造业。

2019年5月9日,上海中心首席执行官朱熹发布了全球首款深度学习云定制芯片,命名为questcore?

根据图中公布的数据,QuestCore是世界上第一款深度学习云定制SoC芯片,采用16nm工艺技术,定位服务器芯片/云AI核心,可独立使用,专注于计算机视觉,适合加速各类愿景推理任务,例如交通,公共安全,智能医疗和智能零售,尤其适用于对基于云的智能视频实时分析等应用有强烈需求的企业环境。

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目前,questcore芯片将用于地图的云端服务器,结合地图的智能可视化分析软件,作为外部销售的软硬件集成解决方案。

NVIDIA之外没有任何芯片没有任何意义

在过去两年中,随着硬技术领域越来越多的关注,大量投资机构对包括人工智能在内的硬技术创新表现出了热情,而且曝光率的提高带来了更广泛的认知升级。

半个多世纪以来,人类依靠摩尔定律的奇迹,成功地在更小的空间内提供更多的计算能力。然而,摩尔定律接近尾声,每单位面积晶体管数量的增加最终将达到物理极限。同时,智能算法的性能仍然提高了10,000倍。以图形独立开发的人脸识别算法为例,算法的精度在过去4年中增加了100万倍。

其中,AI芯片对计算能力的重要性已经吸引了越来越多的业内人士,AI芯片中的参与者越来越多。很长一段时间,垄断AI芯片跟踪的行业巨头如NVIDIA,英特尔,谷歌等。其中,NVIDIA充分利用了GPU的巨大优势,占据了绝大多数云市场,其地位几乎无法动摇。

朱熹直言不讳地说,根据这个数字开发这款芯片并不是为了追求NVIDIA上几百T的计算能力,而是在高计算密度下。

Etutech首席创新官吕伟使用更直接的方式与NVIDIA芯片进行比较。他拥有一台与15英寸Apple MacBook Pro笔记本相媲美的Eto原子服务器,同时成功驱动了200通道相机。智能视频分析任务。

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基于questcore ? Atomic Server提供与八个NVIDIA P4卡服务器相同的计算能力,并且是后者的一半,消耗不到20%。在视频分析中,单个原子服务器(带有4核心questcore?芯片,无需其他配置),与8卡NVIDIA T4服务器(包括双核Intel x86 CPU)相比,单通道视频分析功耗仅为20%后者与8卡NVIDIA P4服务器(也包括双核Intel x86 CPU)相比,功耗约为后者的10%。

朱熹说:“除了NVIDIA之外没有任何筹码是毫无意义的。”

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算法就是芯片时代

朱熹说:“摩尔定律的终结和人工智能技术的发展将开启一个新时代算法是芯片时代。算法是芯片的精髓,只有找到合适的问题,找到合适的场景,使用该算法,并为此定制芯片,可以实现最终的性价比。“

事实上,益图科技自成立以来一直保持快速发展。算法一直是其核心竞争力之一。然而,目前,它并不旨在受到算法的限制。人脸识别技术也很难成为一种支持在未来的产品增长中,再加上近年来技术的成熟,芯片已经是潮流的选择。

无论是在资本方面还是在产品方面,这种选择都是最好的选择。

一般来说,由NVIDIA代表的芯片制造商提供的产品是普通的计算芯片,它只在底层提供一些加速操作,而不是针对主要场景的优化,不能满足AI个性化的需要。这也是大多数芯片制造商的常见问题,触及现场是未来的趋势。

朱熹向中国网透露,自主研发芯片的主要原因不是为了芯片的商品化,而是从现场开始,更好地发挥算法和软件的性能,为客户提供性能和工作优化对于特定场景。具有最佳成本和成本的集成解决方案。

在2019年4月底,特斯拉发布了一款高驱动芯片“全自动驾驶计算机”(FSD),并已加载到最新的特斯拉模型生产中。

芯片出现后,朱熹立即与技术团队沟通:“芯片是怎么做的?”

技术团队说:“好吧,我们也可以做到。”

那时,朱西欣被半冷却了。他想,“制造汽车的公司生产的芯片就像我们一样。我们的芯片怎么样?”

但事实上,特斯拉的芯片计算能力高达144 TOPS,特斯拉的自动驾驶导演Pete Bannon表示,该芯片可以处理每秒2,100帧的图像输入,相当于每秒25亿像素。而特斯拉芯片开发的负责人是Jim Keller,他是AMD公司的芯片之神。他花了20年的时间挑战AMD的AMD,并且随着Apple的热播,可以说特斯拉的研究团队就是全世界。顶级,不仅如此,还有自然特定的应用场景,即自动驾驶,开发难度大大降低。

根据朱熹的说法,FSD的性能和方向基本相同,但FSD应用于边缘,而QuestCore主要用于云,但它也是边缘的。同时,FSD仅用于特斯拉新能源汽车,QuestCore没有限制,适用范围更广,适应性更强。

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寻求帮助的道路

虽然为了图片,这个芯片凝聚了他们在过去两年的研究成果,但朱熹知道芯片根本不足以成为一个能够激活Nvidia的公司。

他给出了一个非常有意义的例子:“这就像两支不同优势的足球队之间的对抗。即使较弱的球队赢得比赛,两队之间的差距仍然很大。可以赢得第二,第三甚至第四,只是为了证明弱小的队伍有能力挑战强者的地位。“

超出算法的舒适范围,对于Yitu来说,这是一个挑战和突破。根据这一信念,在没有先例的情报时代,中国人工智能企业和世界科技巨头站在同一起跑线上,并有机会成为一个新时代。巨人。从图片的核心选择来看,它不是一个孤立的事件,如谷歌TPU,百度昆仑等都选择了这样的道路。

这也揭示了一个新时代的到来。根据Gartner的预测数据,全球人工智能芯片市场将在未来五年内增长,从2018年的42.7亿美元增长到343亿美元,增幅超过7倍。表示未来的AI芯片市场将有很大的增长空间。

值得一提的是,5月9日,Vision Technology,也被称为“Image Four Little Dragons”,已经完成了最近7.5亿美元的D轮融资。

根据CVsouce的数据,益图科技每年保持一到两轮融资的节奏。最后一次融资是在去年年中。经过上一轮融资,Etu Technology的估值已达150亿元。现在,根据图片业务的祝福,估值和融资金额必然会迎来上涨,而当记者询问新一轮融资是否接近时,公司没有对此作出回应。

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