Phenquestions
Искусственный интеллект внес революционные изменения во все аспекты нашей жизни в эту эпоху технологий. Когда вы видите вокруг нас автономные автомобили, смартфоны, электронные устройства или робототехнику, вы легко можете увидеть проблеск возможностей, которые открывает внедрение искусственного интеллекта. Кроме того, процессоры ИИ нового поколения намного мощнее, а такие задачи, как обработка изображений, машинное зрение, машинное обучение, глубокое обучение и искусственные нейронные сети, можно выполнять более эффективно. Список ведущих производителей чипов AI также отражает интерес крупных игроков, таких как Intel, Apple, Nvidia, к этой отрасли и зарекомендовал себя в качестве ключевых соперников на рынке чипов AI. Таким образом, можно легко предположить, что, поскольку в этом участвуют ведущие технологические гиганты, мы можем ожидать значительного роста технологий искусственного интеллекта в ближайшие годы.
Лучшие игроки на рынке микросхем AI
Есть много компаний, которые добились успеха и занимают престижные позиции в производстве процессоров искусственного интеллекта. Вы можете ознакомиться с приведенным ниже списком, чтобы получить краткое представление о текущем рынке микросхем ИИ и о том, какие компании играют большую роль.
1. РУКА
ARM на рынке микросхем искусственного интеллекта уже довольно давно. В настоящее время многие ведущие технологические компании, наряду с Apple, используют свои чипы для разработки своих продуктов. ARM известна производством высококачественной продукции, которая включает датчики, серверы, конструкции SoC, широкий спектр решений IoT, программного обеспечения и инструментов.
Они также работают над аналитикой безопасности, известной как архитектура безопасности платформы, которая будет использоваться в устройствах для борьбы с опасными средами.
Кроме того, ARM работает над тем, чтобы обеспечить будущее вычислений, продвигая пятую волну вычислений. В то же время социальный сектор, бизнес-операции, конечные точки за год, эффективность производства остаются основным приоритетом.
В настоящее время в их линейке продуктов находятся процессоры серии Cortex-A, серии процессоров Cortex-M, графические процессоры Mali, процессоры Ethos и ARM NN. В то же время они сосредоточены на сверхэффективности и масштабируемости для работы с приложениями машинного обучения и фреймворками глубокого обучения.
2. Google
Технический гигант Google также вошел в этот список со своим Edge TPU на базе искусственного интеллекта. Хотя они не используют это оборудование ни в одном из своих продуктов, таких как смартфоны или планшеты, в настоящее время это оборудование размером с монету уже привлекло внимание многих людей из-за его способности создавать помехи на краю для обеспечения высокой точности ИИ.
Также важно подключиться к центру обработки данных, известному как Google Cloud TPU. Основная цель создания Edge TPU - оставить свой след на рынке ИИ-чипов и упростить программирование в среде программирования Google TensorFlow, используемой для машинного обучения и глубокого обучения.
Производительность этого крошечного оборудования потрясающая, но при этом оно потребляет мало энергии и обеспечивает сквозную, сквозную аппаратную и программную инфраструктуру, а также ориентированные на клиента решения ИИ. Кроме того, некоторые компании используют Edge TPU на высокопроизводительных, корпоративных и дорогих машинах.
3. Intel
Intel - один из ведущих производителей на рынке микросхем искусственного интеллекта. Они уже уступили свои позиции другим компаниям, но масштабируемые процессоры Intel® Xeon® по-прежнему отлично подходят для лучшей обработки ИИ.
Xeon не является процессором искусственного интеллекта, но в него можно легко включить аналитику памяти, автономное вождение, высокопроизводительные вычисления и преобразование сети наряду с аппаратной безопасностью и развертыванием динамического предоставления услуг.
Вдобавок ко всему, процессоры Xeon 3-го поколения оснащены встроенной функцией ускорения искусственного интеллекта, чтобы обеспечить лучший опыт взаимодействия между бизнесом и потребителем.
Недавние отчеты показывают, что Intel снова поднимает планку, чтобы заявить о себе, поскольку они предлагают широкий спектр оборудования для искусственного интеллекта, такого как Intel® FPGA, процессоры Intel® Movidius ™ Vision, GPU на базе Intel® Xe®, INTEL® NEURAL COMPUTE STICK 2 и камеры глубины и слежения Intel® RealSense ™. В то время как FPGA могут обрабатывать любые рабочие нагрузки и наборы данных, VPU предназначен для работы с приложениями компьютерного зрения и нейронных сетей.
4. яблоко
Apple считается одним из самых продаваемых смартфонов на рынке. В своих интеллектуальных устройствах они использовали наборы микросхем производства Intel, но теперь они полны решимости разработать собственный процессор искусственного интеллекта, чтобы кардинально изменить свой бизнес.
Они вкладывают больше средств в исследования в области машинного обучения и уже начали использовать чипы A11, A12 и A13 «Bionic» в новейших телефонах и планшетах.
Эти чипы намного быстрее, чем в предыдущем воплощении, но при этом используют половину мощности. Последний A13 оснащен четырехъядерным графическим процессором, процессором обработки изображений, разработанным Apple, и восьмиъядерным нейронным движком, который позволяет выполнять пять триллионов операций за секунду.
Но единственное ограничение заключается в том, что вы не можете работать со сторонними приложениями или купить одно для себя, поскольку Apple еще не вышла на рынок чипов AI. Однако у него есть готовый рынок и преданные последователи.
5. Продвинутые Микроустройства
Advanced Micro Devices, широко известная как AMD, приобрела огромную репутацию благодаря своим продуктам, способным обеспечивать высокую вычислительную мощность. Они всегда ориентированы на использование машинного обучения и глубокого обучения, чтобы получить человеческие рефлексы от интеллектуальных приложений.
Они в значительной степени посвящены созданию процессоров машинного обучения, которые обрабатывают сложные наборы данных, поступающие из тысяч входных потоков, которые поставляются с открытыми основными экосистемами, чтобы помочь разработчикам программного обеспечения максимально использовать их.
Если вы энтузиаст искусственного интеллекта, вы признаете, что в большинстве случаев производительность интеллектуального приложения зависит от скорости, емкости и организации, управляемой оборудованием.
AMD фокусируется на выпуске высокопроизводительных микропроцессоров и связанного программного обеспечения для облегчения процессов тестирования и разработки машинного и электронного обучения. Недавно AMD выпустила AMD EPYC ™ 2-го поколения, которая может оптимизировать рабочие нагрузки предприятия, оснащена 7-нм технологией и работает в 4 раза быстрее, чем AMD EPYC ™ 1-го поколения.
6. Graphcore
Это начинающая компания, которая начала свой путь к созданию и поставке процессоров искусственного интеллекта широкого диапазона. Их основным приоритетом было перейти на любой уровень вычислений для обработки данных любого количества. Хотя Graphcore является относительно новым игроком на рынке микросхем искусственного интеллекта, его поддерживают такие компании, как BMW и Microsoft, которые инвестировали 300 миллионов долларов, чтобы начать его работу.
После успешной работы на протяжении многих лет оценка этой компании может вырасти до 2 миллиардов долларов на сегодняшний день. Основным продуктом этой компании является Rackscale IPU-Pod ™, который поставляется с функциями масштабирования и масштабирования, и вы можете выполнять любые задачи по обучению машинному интеллекту.
Кроме того, благодаря своей эластичной конструкции он может поддерживать огромные уровни вычислений, в то время как вы можете проводить обучение и делать выводы на одном и том же оборудовании. Он состоит из более 30 000 параллельно работающих независимых программных потоков IPU, которые находятся в памяти.
7. Nvidia
Возможно, вы уже слышали название этой компании из-за чрезвычайной популярности ее видеокарты. Они уже занимают лидирующие позиции среди геймеров, которые в первую очередь выбирают видеокарту Nvidia Geforce.
Опять же, графические процессоры могут обрабатывать быстрее и лучше, чем универсальные чипы, что делает очевидным для Nvidia укрепление сильных позиций на рынке чипов AI. Nvidia предлагает чипсеты, которые сравнивают с ускорителями ИИ, а передовые графические процессоры ускоряют развитие ИИ.
Вы обнаружите, что чипсет Tesla, Volta и Xavier работают на Nvidia, если увидите рынок. В то же время Xavier предлагает решение для автономного вождения, а Volta обеспечивает работу центров обработки данных.
Однако это графические процессоры, оснащенные аппаратными и программными решениями для создания решений искусственного интеллекта. Помимо машинного обучения, глубокое обучение - главный интерес этой компании. Они регулярно инвестируют, чтобы принимать решения на основе данных, основанные на огромном наборе данных и проверенные в течение более длительного периода времени.
8. Baidu
Может показаться интересным, что некоторые люди сравнивают Baidu с китайским Google, хотя Baidu также является поисковой системой, которую используют в основном люди, живущие в Китае. Baidu доступен только в Китае и предлагает такие приложения, как Карты, дискуссионные форумы на основе ключевых слов и многие другие общественные службы.
Baidu объявила о своем видении и целях по распространению бизнеса в других секторах, таких как автомобили без водителя, и им нужны мощные микропроцессоры, чтобы достичь цели в ожидаемые сроки.
Как и Nvidia, Baidu также интересуется глубоким обучением. Они работают над алгоритмами машинного обучения для интеграции с платформой PaddlePaddle. Они сосредоточены на процессорах машинного обучения, которые могут обучаться, взаимодействуя с людьми и окружающей средой.
Кроме того, они также работают над продуктами на основе обработки естественного языка, мобильным помощником Baidu, голосовым помощником, системой преобразования текста в речь производственного качества, программным обеспечением для транскрипции на базе искусственного интеллекта и т. Д., упрощение пути выхода Baidu на рынок микросхем машинного обучения.
9. Мифический ИИ
Mythic начал свой путь, чтобы сделать ИИ доступным для всех. После успешного сбора более 40 миллионов средств Mythic реализовала центр обработки данных, соответствующий их философии, по созданию технологий искусственного интеллекта без границ.
В их текущие проекты входят более умные города и пространства, персонализированные устройства и услуги, более безопасные и простые автомобили, интеллектуальные машины и роботы и т. Д. Когда дело доходит до развертывания точного и мощного ИИ в любом месте в любое время, Mythic можно считать одним из лучших.
Можно считать, что интеллектуальные блоки обработки, предлагаемые Mythic, обеспечивают большую мощность и лучшую производительность при более низких затратах, что может позволить многим людям создавать решения ИИ.
Эти процессоры искусственного интеллекта имеют уникальную архитектуру для использования аналоговых вычислений. Mythic в последнее время привлекла внимание многих разработчиков искусственного интеллекта, поскольку их процессоры могут развертывать сложные нейронные сети для подключения центров обработки данных и периферийных устройств.
10. Нулевой ASIC
Эта компания исключительна и уникальна. В отличие от других компаний в этом списке, они сосредоточены на создании самых дешевых процессоров ИИ, чтобы люди могли работать с технологиями ИИ, которые в них проявляют большой интерес. В рамках этого они уже выпустили самый дешевый из доступных суперкомпьютеров.
Начав свой путь еще в 2008 году, они выпустили 16-ядерный 65-нм SoC и 64-ядерный 28-нм SoC соответственно в 2010 и 2011 годах. В 2017 году компания была известна как Adapteva, а в 2020 году была перезапущена как «Zero ASIC». Самый успешный продукт этой компании - Epiphany, выпущенный в 2014 году.
Более десяти тысяч разработчиков ИИ используют этот 16-ядерный SoC с лицензией 5G. Epiphany привлек внимание своей способностью к параллельным и разнородным вычислениям. Кроме того, его можно масштабировать до миллиардов процессоров, что делает его единственной открытой вычислительной платформой. Успех Epiphany, несомненно, поможет Zero ASIC снова выйти на рынок микросхем искусственного интеллекта.
11. Qualcomm
Qualcomm - довольно знакомое имя среди разработчиков ИИ из-за его интереса к повсеместному использованию ИИ для расширения его возможностей использования за пределами смартфонов. Они заработали много денег, поскольку они были основным поставщиком микросхем для Apple в процессе производства смартфонов, что в конечном итоге помогло им удержать прочные позиции на рынке микросхем ИИ и больше инвестировать в исследования и разработки для изучения новых возможностей.
Их основной интерес заключается в обеспечении конфиденциальности, оперативности и повышенной надежности пользователей за счет использования дополнений искусственного интеллекта.
Также подчеркивается повышение эффективности существующих процессов. После того, как они выпустили Cloud AI Chip, вы можете почувствовать, что он внес революционные изменения в телекоммуникации пятого поколения. Кроме того, они также работают над поставкой оборудования ИИ, комплектов для разработки программного обеспечения, энергоэффективности и бесшовной персонализации, чтобы сделать ИИ доступным для людей всех категорий.
12. Blaize
Blaize, который недавно сменил название на Thinci, уже довольно давно присутствует на рынке микросхем ИИ. Они начали свой путь к тому, чтобы сделать ИИ широко доступным не только для предприятий, но и для людей.
Они представили процессор искусственного интеллекта на основе кремниевой архитектуры, который поставляется с инновационным программным обеспечением, чтобы позволить инженерам извлекать максимальную выгоду из ИИ. Кроме того, они также ожидают выпустить лучшую технологическую трансформацию современного мира.
Их ПОТОКОВОЙ ПРОЦЕССОР BLAIZE GRAPH чрезвычайно мощный, чтобы преодолеть предел любого объема вычислений, необходимых для одновременного управления машинным обучением, глубоким обучением и искусственным интеллектом.
Кроме того, Blaize предлагает программную платформу, известную как графическая система Picasso, которая радикальна и проста. Пользователи могут развернуть любое приложение AI из центров обработки данных на периферию в любом месте в любое время. Выбранным клиентам также доступно оборудование на базе GSP.
13. Тайваньская компания по производству полупроводников
Когда они начали поставлять Apple чипы искусственного интеллекта, это была одна из ведущих компаний. Их поддерживают некоторые инвесторы, хотя эта компания не хочет выставлять напоказ их реальную работу.
Но если вы изучите их веб-сайт, вы обнаружите, что создание интеллектуальной производственной среды - это то, в чем они заинтересованы, за счет применения интегрированного искусственного интеллекта, машинного обучения, экспертных систем и передовых алгоритмов.
Они работают над максимизацией инноваций для оптимизации качества, производительности, эффективности и гибкости. Кроме того, TSMC заинтересовалась разработкой приложений, позволяющих использовать интеллектуальный интеллект в мобильных устройствах, IoT и мобильных роботах.
Он также известен своим сбором данных, стабильным производством и эффективным использованием ресурсов, чтобы обеспечить быстрое наращивание производства и удовлетворение качеством для клиентов по всему миру. Вы также можете получить поддержку для достижения своей цели, если решите стать пользователем ее продуктов.
14. Samsung
Как люди сегодняшнего дня, мы уже знаем Samsung как одного из крупнейших производителей смартфонов. Но вы будете удивлены, увидев, что они также обогнали Intel и стали крупнейшим производителем процессоров искусственного интеллекта в мире. Наряду со смартфонами процессоры Exynos также используются в умных колонках, умном телевизоре и другой электронике и бытовой технике.
Отдел исследований и разработок Samsung разрабатывает основные алгоритмы искусственного интеллекта и расширяет возможности использования искусственного интеллекта на устройствах и домашних периферийных платформ. Компания Samsung начала свой путь на рынке микросхем искусственного интеллекта, чтобы извлекать смысл из визуальных, тактильных и эмоциональных сигналов пользователей и использовать их в своих продуктах, что в значительной степени помогло им ускорить рост бизнеса.
Кроме того, Samsung регулярно изучает образ жизни и поведение своих потребителей по всему миру, чтобы добавить больше к их функциям искусственного интеллекта. Это позволило пользователям интегрировать ИИ в Интернет вещей и открыть безграничные возможности. В результате ни одна другая компания, подобная Samsung, не внесла большего вклада в новую эру технологий и жизни.
15. Xilinx
Xilinx можно рассматривать как производителя микропроцессора, который содержит максимальное количество транзисторов. Они заявили, что их чипсеты будут включать до 50 миллиардов транзисторов, что довольно удивительно.
Кроме того, они также работают над несколькими аппаратными продуктами, такими как Vivado Design Suite - HLx Editions, Intellectual Property, System Generator для DSP, Model Composer и т. Д. Вы также можете получить от них стандартное ускорение вывода ИИ.
Он также представил платформу Xilinx Edge AI Platform, способную обрабатывать модели машинного обучения и искусственного интеллекта. Вы также можете классифицировать объекты, обрабатывать изображения и выполнять сегментацию, используя эту интеллектуальную платформу.
Обнаружение лиц, локализация ориентира, распознавание лиц, распознавание атрибутов лица, обнаружение пешеходов, оценка позы, распознавание атрибутов автомобиля и обнаружение полосы также упрощаются с помощью этой платформы. Кроме того, разработчики также могут получить доступ к решениям AI, предлагаемым Xilinx.
16. HiSilicon
Если вы еще не слышали название этого AI-плеера, то вам не нужно удивляться, потому что вы наверняка знакомы с названием Huawei. Они являются одним из крупнейших производителей смартфонов в мире, где чипы ИИ играют наиболее важную роль.
Huawei представила свой чип Kirin в качестве процессора машинного обучения, который в конечном итоге значительно увеличил выручку от продаж смартфонов в период с 2018 по 2019 год.
HiSilicon в настоящее время работает над своим чипом искусственного интеллекта для сквозной обработки видео. Он оснащен самым передовым блоком обработки изображений и может обнаруживать любой объект с помощью AI и ML.
Он может генерировать вычислительную мощность 4Tops, позволяя пользователям получать кодирование 8K в реальном времени и снимать видео 4K60 HDR. HiSilicon, как бизнес-подразделение Huawei, несомненно, поможет им увеличить количество потребителей и занять прочную позицию на рынке микросхем AI.
17. LG
LG заняла особое место в сердце потребителей как надежный и ведущий поставщик бытовой техники и смартфонов. Чтобы оставаться лидером на рынке микросхем для машинного обучения, они были одними из первых, кто достиг ИИ и довел его до предела.
Они признали важность искусственного интеллекта и долгое время работали над тем, чтобы сделать жизнь потребителей умнее и проще, в то время как их смарт-телевизор можно легко считать лучшим искусственным интеллектом, доступным на рынке.
Они работают над моделями поведения пользователей и запатентованными алгоритмами искусственного интеллекта, чтобы улучшить производительность данных. LG пытается интегрировать опыт искусственного интеллекта во все аспекты жизни. Наряду с домом, транспорт и общественные места также являются частью их проекта.
У них есть цель обеспечить максимальное удобство для своих пользователей, чтобы устойчивые изменения могли быть внесены в течение более длительного периода времени, который они называют Evolve, Connect и Open.
18. IBM
Вероятно, вы можете ожидать имя этой компании в любом списке топовых технологий. Они являются крупным игроком в этой области и имеют репутацию проводников хорошо финансируемых исследований и разработок.
Их инновации и вклад в рост рынка микросхем искусственного интеллекта невообразимы, и никто не может в этом сомневаться. В настоящее время они работают над внедрением искусственного интеллекта в автоматизацию, облачные вычисления, Интернет вещей, ИТ-инфраструктуру, безопасность и цепочку поставок.
Они также представили платформу, известную как IBM Watson, компьютерную систему, которая может прогнозировать будущие результаты, автоматизировать сложные процессы и оптимизировать время. Вы можете легко интегрировать ИИ в любую организацию для повышения эффективности.
Кроме того, это поможет вам обнаружить скрытые проблемы, найти решения и предпринять необходимые действия. Он поставляется с мультиоблачной платформой, разработанной ML для создания мощных моделей с нуля. Чтобы облегчить сектор здравоохранения, они также представили Watson Health, который использует ИИ для улучшения здоровья.
19. Воображение Технологии
Если рассматривать графический процессор PowerVR, то Imagination Technologies можно считать лучшим игроком, доступным на рынке микросхем машинного обучения. Эта компания специализируется исключительно на кремниевых IP-ядрах максимальной эффективности, наименьшего энергопотребления и наименьшей площади.
Они присутствуют на рынке более двадцати пяти лет и занимаются обработкой изображений для графики, машинного зрения и искусственного интеллекта. Многие ведущие технологические компании сотрудничают с ними, чтобы создавать инновации для решения ключевых проблем с помощью технологий.
Их графический процессор PowerVR поставляется с полным ускорителем нейронной сети для микросхем AI, который может выполнять четыре тераоперации за секунду. Благодаря поддержке широкого спектра нейронных сетей и архитектур с низким энергопотреблением и низкой пропускной способностью, они играют большую роль в мобильных, потребительских, автомобильных, IoT, AR / VR сегментах, а также в сегментах безопасности и искусственного интеллекта.
Они также поставляют EnSigma Communications, Ethernet, SoC, комплект для оптимизации дизайна и демонстрационные версии продуктов. У них есть цель предоставить ИИ в ваших руках, промышленных роботов и облачных серверов.
20. Через
Via назвала свой ИИ-чип Edge AI Developer Kit, который может разрабатывать любые виды умных камер, вывесок, киосков и робототехнических систем. Кроме того, это может значительно сократить время производства, а разработчики могут быстрее выпускать продукты.
Edge Kit упростил тестирование и развертывание систем и устройств, которые используют искусственный интеллект наряду с дизайном. Вдобавок к этому производители могут снизить стоимость и сложность для максимальной эффективности.
Edge Kit поставляется с модулем SOM VIA SOM-9X20 и несущей платой SOMDB2. В то же время вы также получите модуль камеры AI 13MP, интеллектуальный захват видео в реальном времени, обработку изображений и анализ краев с пакетом.
Вы приобретете этот продукт в интернет-магазине VIA Embedded, где вы найдете два варианта. Тем не менее, Via уже внесла большой вклад в развитие искусственного интеллекта, Интернета вещей, компьютерного зрения, автономных транспортных средств, здравоохранения и приложений умного города с помощью своих высококлассных встраиваемых систем и решений.
21 год. Амазонка
В этом мире цифровизации мы, вероятно, не найдем никого, кто бы не слышал имя Amazon - лучшего интернет-магазина в мире. Они уже оказали огромное влияние в области технологий искусственного интеллекта через свою платформу AWS.
Каждый технический энтузиаст знает, что Amazon много лет работает над глубоким обучением, машинным обучением и искусственным интеллектом, чтобы сделать обнаружение аномалий, обнаружение мошенничества, обработку изображений и видео, распознавание речи, понимание естественного языка легкодоступными для своих потребителей.
Кроме того, они также выпустили специальный ИИ-чип для ускорения глубокого обучения под названием AWS Inferential. Он поставляется с четырьмя нейронными ядрами, которые могут обрабатывать 128 триллионов операций в секунду.
Вы будете удивлены, узнав, что Inferential может принимать 32-битную модель в качестве входных данных и запускаться как 16-битная модель с использованием BFloat16. Кроме того, вы можете рассчитывать на преодоление задержки и любых вычислительных проблем для повышения производительности алгоритмов машинного обучения.
22. Волновые вычисления
Эта компания известна тем, что ускоряет ИИ на границе центров обработки данных. Они также приобрели репутацию специализированного поставщика платформ искусственного интеллекта и хорошо известны лидерам отрасли.
Они уже представили чип искусственного интеллекта, известный как TritonAI, который поставляется с 64-битной платформой, предназначенной для Edge SoC с поддержкой AI. Кроме того, он поддерживается Linux, а уровень драйверов интегрирован для сопоставления технологий.
TritonAI известен тремя ключевыми функциями, а именно: многопроцессорность MIPS64 и SIMD, технология WaveFlow и технология WaveTensor. В то время как wavetensor делает его высокоэффективным механизмом обработки, waveflow работает как масштабируемая платформа потока данных, которая может выполнять существующие и новые алгоритмы.
Кроме того, расширения виртуализации и 9-ступенчатый конвейер Superscalar отличают его от других чипов AI. Однако встроенный, RISC и многопоточный IP-процессор ЦП вместе с AI-Native Platform, предлагаемый Wave Computing, несомненно, выведет вас на новый уровень вычислений.
23. MediaTek
MediaTek стал таким же известным именем на рынке микросхем AI, как Qualcomm, после того, как индустрия смартфонов пережила огромный рост. Хотя они не создают чипы AI, они проектируют и разрабатывают чипы самостоятельно.
Как и другие лидеры отрасли, MediaTek работает над экосистемой аппаратной обработки Edge-AI, которая поставляется с комбинацией широкого спектра программного обеспечения, чтобы максимально использовать его. Чип MediaTek AI используется в смартфонах и умных домах, носимых устройствах, IoT и подключенных автомобилях.
Он выпустил блок обработки AI, известный как MediaTek NeuroPilot. Он обладает огромными вычислительными возможностями, но при этом потребляет меньше энергии, что делает его идеальным для таких устройств, как смартфоны и крошечные гаджеты.
Кроме того, он поддерживает обработку операций AI, а SDK поддерживается всем оборудованием с поддержкой MediaTek. Разработчики могут работать с любым приложением и использовать все лучшие доступные фреймворки, такие как TensorFlow, TF Lite, Caffe, Caffe2, Amazon MXNet и Sony NNabla.
24. Kalray
Эта компания уже произвела впечатление энтузиаста робототехники и автоматизации. Они понимают необходимость высоких вычислительных возможностей при низком энергопотреблении и сосредотачиваются на операциях обработки в реальном времени с малой задержкой.
Помимо искусственного интеллекта, они в настоящее время участвуют в совершенствовании таких технологий, как компьютерное зрение, автономные транспортные средства и аэрокосмическая промышленность. Kalray ставит перед собой цель дать клиентам возможность воспользоваться преимуществами развертывания ИИ во встроенных технологиях. Эта европейская компания также ускоряет развитие автомобильной промышленности Германии.
Когда дело доходит до глубокого обучения, Kalray предлагает одно из лучших доступных решений для обработки данных, которое они называют MPPA®. Эта многоядерная архитектура поставляется с высокопроизводительным логическим выводом глубокого обучения, что позволяет уровням нейронной сети работать одновременно.
Кроме того, встроенная память на кристалле может обрабатывать любое количество кадров в секунду. Его возможности CNN могут предоставить встроенное решение, а не только запуск CNN. Кроме того, быстрая связь между уровнями и многоадресная передача NoC помогли этому чипу привлечь все внимание.
25. Groq
Эта компания была основана некоторыми из бывших сотрудников Google, поэтому вы, несомненно, можете рассчитывать на отличное качество. Они уже привлекли внимание многих людей благодаря высокопроизводительному вычислительному оборудованию, предназначенному для работы с машинным обучением следующего поколения.
Аппаратное обеспечение, предлагаемое этой компанией, известно тем, что потребляет меньше энергии для вычисления любого количества единиц. Это также может помочь уменьшить выброс CO2 и обеспечивает нулевые накладные расходы при переключении контекста.
Groq ставит перед собой цель сделать вычисления простыми и доступными из любого места и в любое время. В рамках этой цели они предлагают самую быструю производительность ResNet-50 среди любого другого доступного оборудования. Вы даже можете выполнить 400000 умножений, не используя ни единого байта из графического процессора.
Вдобавок к этому Groq предлагает облачную платформу для поддержки локальных инфраструктур машинного обучения. Благодаря сочетанию ИИ и когнитивных вычислений вы можете легко избежать затрат на инвестиции в процессоры машинного обучения для машинного обучения.
Наконец, Insights
Искусственный интеллект - будущее технологий. Вы можете ожидать, что в ближайшем будущем не найдете ни одного устройства, в котором не было бы возможностей искусственного интеллекта. В результате все ведущие компании инвестируют и исследуют больше, чтобы занять прочную позицию в грядущей войне на рынке микросхем ИИ.
Кроме того, машинное обучение и глубокое обучение также играют важную роль в повышении мощности ИИ и значительном повышении производительности. Как упоминалось выше, компании поставляют процессоры ИИ каждый год, что облегчило производителям внедрение ИИ на периферию центров обработки данных. Неважно, какая компания возглавит гонку; потребители получат выгоду от каждого аспекта.
