“全博体育”重磅!赛灵思宣布收购深鉴科技

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本文摘要:自适应智能企业Xilinx 18日宣布,已完成对沈剑科技的收购。

自适应智能企业Xilinx 18日宣布,已完成对沈剑科技的收购。沈剑科技是一家总部位于北京的初创公司,拥有业界领先的机器学习能力,专注于神经网络修剪、深度传输技术和系统级优化。沈剑科技于2016年正式成立,是一家致力于深度自主学习处理器研发和推广的公司。

以DPU深度自学习处理器为核心,其主要业务有以下两个方面:获取深度自学习的端到端解决方案——基于神经网络深度传输技术和DPU平台;基于神经网络和现场可编程门阵列,将该神秘新颖的平台应用于安全数据中心——的嵌入式端和云。2016年4月,沈剑获得高蓉资本和金沙江创业投资的天使轮融资。

2017年5月,获得由Xilinx、联发科、清华股份、何方资本牵头的数千万美元A系列融资。2017年10月,蚂蚁金服和三星创投牵头的约4000万美元的一轮融资完成。沈剑科技首席执行官姚松回应道:“我们很高兴我们需要进一步深化沈剑科技和西林之间的合作,这样双方就需要更加紧密地合作,为中国乃至世界各地的用户获得领先的机器学习解决方案。沈剑科技CTO(首席技术官)伊山回应:“作为早期投资者之一,西林伴随着沈剑科技一路走来,见证了我们在这一领域的创新和发展。

我们希望通过这笔交易,我们将共同努力,将我们的机器学习解决方案提高到一个新的性能水平。“摩尔定律过热,芯片开发何去何从?在两年的三轮融资后,他成为了芯片初创企业中的第一梯队,因为他知道自己已经在费尔南多阿隆索(fernando alonso)的多家芯片企业中处于领先地位,而其创始人姚松是一位年长的企业家。在清华大学读本科时,姚松遇到了人工智能专家王宇博士,后来他与清华大学的两位大四学生韩松和伊山产生了感情。2016年,毕业近一年的姚松从容退出探亲和读博,与老师和两位学长一起创办了沈剑科技。

”我是一个更有激情和进取心的人,喜欢有挑战性的生活。我真的不喜欢这种生活。“所以,姚松想突破半透明的天花板,给自己更好的可能性。像姚松这种需要突破内心天花板的人,当时的芯片行业面对的是自己的天花板。

芯片行业还在摩尔定律的基础上发展。1956年,戈登摩尔明确指出,当价格不变时,集成电路上可容纳的元件数量在18-24个月左右不会翻倍,性能也会翻倍。换句话说,随着集成电路上可以容纳的晶体管变得更大,芯片的性能不会翻倍,成本将大大增加。

但目前生产CPU所用的晶体管已经小到10纳米,更不可能继续做得更小。因此,姚松指出,在标准化芯片的发展中,摩尔定律已经不可持续,他想提供更高的性能和更低的功耗,但不能更专注。

更专业的说,它涉及到遵循算法和应用到场景,以及理解应用到和场景。这时候很多东西就相当于算法软件了。深度自学的蓬勃发展正好为芯片关上了这样一扇窗。

深度自学,通过深度神经网络,模拟人脑自学、辨别、决策的机制。在深度自学习处理器的运行中,计算出系统计算能力的提高是要求深度自学习处理效率的关键。”我们现在还在做的是深度自学习处理器,有指令集,而不是在一个芯片或者FPGA上写一些算法。

GPU平台虽然在算法训练上具有很高的并行性和高效性,但是在应用时,不能重复处理一个输出图像,所以并行性的优势是没有用的。与GPU相比,DPU产品可以将能效提高一个数量级。我真的同意这是一个很大的趋势,系统未来一定需要芯片。

“FPGA解决了问题芯片行业的难题,加快了量产。在深度自学中,为什么要自由选择FPGA架构?众所周知,开发一款处理器级芯片至少需要3-4年的时间,而量产又需要一年半到两年的时间,对于创业公司来说,这是一场漫长的消耗战。而且芯片的重复使用,在研发上投入很大。对于一个28纳米的芯片,R&D的技术投资可能要低400万美元。

虽然人工智能轨道很吸金,但创业公司还是经不起成本。而开发芯片,也必须面对只有行业才会遇到的挑战:如何定义芯片?比如比较成熟的芯片X86 CPU,蓝牙芯片和wifi芯片的芯片功能和协议是一样的,只需要对芯片进行优化即可。但是如果你想创造一个新的芯片,你需要一个新的定义。

而FPGA可以解决这些问题。1984年,Xilinx发明了现场可编程门阵列FPGA。作为一种半定制化和简化的专用集成电路,现场可编程门阵列迎合了计算机市场的需求,成为神经网络算法的主流芯片。对于初创企业来说,FPGA芯片的研发已经领先Xilinx,芯片的研发已经完成。

不需要经过一年半到两年的量产周期。将新开发的结构带入FPGA后,需要生产产品,上市时间可能只有三个月。另外,更成熟的芯片可以根据需要出售,不需要一开始就投入400多万美元,所以不存在重用过高的问题。

而且FPGA是可重构的,上一代架构写的程序也可以在新一代架构上运行,很好的解决了定义芯片的问题。但是FPGA没有两个痛点:在数量大的情况下,成本高,数量必须超过几十万块才能建立利润;另外,在FPGA上构建处理器芯片时,需要考虑到它可以被大幅度擦除,可以操作各种芯片的通用性。注意安全,做到深度自学。

虽然解决方案提供商有足够的技术考虑,但R&D和商业使用的逻辑是不同的。姚松对这一点深有体会。”做技术的人一般对技术有一种依恋,他们没有一种技术,或者说是一种自己的天赋。这只能给我们很多教训。

“所以,新检行业之后,沈剑自由选择了安全和数据中心两条赛道,以获取安全解决方案为主要方向。魏尧回应道:“沈剑科技是深度自学解决方案的提供商,而不是只购买芯片的公司。“这个定位源于他对市场一方的深入思考,它只是一家周期广、资金消耗大、风险高的芯片公司。

而从涉及一个系统的完整芯片到一个整体解决方案的运营,公司的前景不会更广阔。因此,沈剑科技更像是制造DrivePX2的英伟达。所有产品都是针对某个行业的解决方案。

用户最后看到的产品是板卡,里面有一些推理小说,设计,算法,可以得到异议,但是性能和功耗不一样,用户也可以自行开发。目前贴近AI安全行业的方式有前端嵌入式摄像头和安全后处理,采集的安全芯片模块嵌入人脸识别、视频结构化等参考算法。2017年10月,沈剑科技宣布4000万美元的A轮融资,发布了8款新的AI产品,包括2款自主研发的AI芯片“廷涛”和“管亥”,今年第三季度上市,目前已经量产。

今年3月,沈剑科技宣布,将开始在亚马逊AWS推出的基于沈剑笛卡尔密集神经网络处理架构的自动语音识别引擎DDESE上获得全球用户加速试用服务。


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