當(dāng)我們開(kāi)始這個(gè)小眾市場(chǎng)的時(shí)候，我們的第一個(gè)問(wèn)的問(wèn)題是：什么是人工智能芯片？最好的辦法是先思考人工智能軟件需要什么：很好的處理速度，以及高處理速度所需的大功率。然而，處理器的運(yùn)行方法也很重要。這段從MIT Technology Review引用的文字解釋了為什么我們不能僅僅用高端的英特爾處理器芯片來(lái)實(shí)現(xiàn)人工智能：
一個(gè)頂級(jí)的英特爾處理器包含過(guò)多的punch用來(lái)運(yùn)行龐大的金融電子表格或是企業(yè)運(yùn)營(yíng)軟件時(shí)，而為了深度學(xué)習(xí)的芯片優(yōu)化將一些特定類型的問(wèn)題（比如理解語(yǔ)音命令或識(shí)別圖像）分成為無(wú)數(shù)的小塊（bite-size chunks）。因?yàn)镚PUs有數(shù)以千計(jì)的小型處理器核心擠在同一個(gè)硅片上，所以它們可以同時(shí)處理成千上萬(wàn)的小塊。分配一個(gè)英特爾處理器到這種工作上將是一個(gè)巨大的資源浪費(fèi)，因?yàn)槊恳粋€(gè)這種處理器都包含著幾十個(gè)原本設(shè)計(jì)用來(lái)運(yùn)行復(fù)雜算法的內(nèi)核，而深度學(xué)習(xí)芯片只要去處理所有的那些小型任務(wù)，并不需要思考那么多復(fù)雜運(yùn)算。
GPU（Graphical Processing Units）是人工智能應(yīng)用（例如圖像識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺(jué)）會(huì)用到的芯片。你構(gòu)架一個(gè)芯片實(shí)際的方法可以是優(yōu)化特定的人工智能任務(wù)，比如圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別，或者任何類型的大數(shù)據(jù)分析。在深度學(xué)習(xí)的情況下，你用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成模擬神經(jīng)元從而刺激大腦行為。以下是打造芯片和硬件解決方法并承諾優(yōu)化人工智能任務(wù)的5個(gè)公司。
KnuEdge
KnuEdge實(shí)際上并不是一個(gè)初創(chuàng)公司，它由NASA的前任負(fù)責(zé)人創(chuàng)立，已經(jīng)在一個(gè)隱形模式下運(yùn)營(yíng)了10年。KnuEdge最近從隱形的模式中走出，并讓全世界知道他們從一個(gè)匿名的投資人獲取1億美元的投資用來(lái)開(kāi)發(fā)一個(gè)新的“神經(jīng)元芯片”：
KUNPATH提供基于LambaFabric的芯片技術(shù)，LambaFabric將會(huì)通過(guò)與現(xiàn)在市場(chǎng)上的GPUs、CPUs和FPGAs完全不同的架構(gòu)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算。LambdaFabric本質(zhì)上是為在高要求的運(yùn)算環(huán)境下向上拓展至512000臺(tái)設(shè)備而設(shè)計(jì)，機(jī)架至機(jī)架延遲時(shí)間只有400毫微秒，低功耗的256核處理器。KNUPATH技術(shù)以生物學(xué)原理為基礎(chǔ)，將會(huì)重新定義數(shù)據(jù)中心和消費(fèi)設(shè)備市場(chǎng)中的芯片級(jí)/系統(tǒng)級(jí)計(jì)算。
對(duì)比其他相似的芯片，這個(gè)芯片技術(shù)應(yīng)提供2倍到6倍的性能優(yōu)勢(shì)，并且公司已經(jīng)通過(guò)銷(xiāo)售他們的樣機(jī)系統(tǒng)獲得了收入。在“KnuEdge傘形結(jié)構(gòu)”下，KnuEdge由3個(gè)單獨(dú)的公司組成，KnuPath提供他們的芯片，KnuVerse提供通過(guò)驗(yàn)證的軍事級(jí)的語(yǔ)音識(shí)別和驗(yàn)證技術(shù)，Knurld.io是一個(gè)允許開(kāi)發(fā)者們?nèi)ズ?jiǎn)單地融合語(yǔ)音驗(yàn)證到他們的專利產(chǎn)品的公共云API服務(wù)（Public cloud API service）。KnuEdge宣稱，現(xiàn)在只需要對(duì)著麥克風(fēng)說(shuō)幾個(gè)詞就可以做到驗(yàn)證電腦、網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)應(yīng)用和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。以后再也不用記住密碼將會(huì)是一件多棒的事情？
Nervana
創(chuàng)立于2014年，位于圣地亞哥的初創(chuàng)公司Nervana Systems已經(jīng)從20家不同的投資機(jī)構(gòu)那里獲得了2440萬(wàn)美元資金，而其中一家是十分受人尊敬的德豐杰風(fēng)險(xiǎn)投資公司（Draper Fisher Jurvetson，DFJ）。The Nervana Engine（將于2017年問(wèn)世）是一個(gè)為深度學(xué)習(xí)專門(mén)定做和優(yōu)化的ASIC芯片。這個(gè)方案的實(shí)現(xiàn)得益于一項(xiàng)叫做High Bandwidth Memory的新型內(nèi)存技術(shù)，同時(shí)擁有高容量和高速度，提供32GB的片上儲(chǔ)存和8TB每秒的內(nèi)存訪問(wèn)速度。該公司目前提供一個(gè)人工智能服務(wù)“in the cloud”，他們聲稱這是世界上最快的且目前已被金融服務(wù)機(jī)構(gòu)、醫(yī)療保健提供者和政府機(jī)構(gòu)所使用的服務(wù)，他們的新型芯片將會(huì)保證Nervana云平臺(tái)在未來(lái)的幾年內(nèi)仍保持最快的速度。
Horizon Robotics
由中國(guó)人創(chuàng)立于2015年的初創(chuàng)企業(yè)Horizon Robotics（地平線機(jī)器人）已經(jīng)從包括Sequoia和傳奇的風(fēng)險(xiǎn)資本家Yuri Milner等投資人獲得了未透露金額的種子基金。他們正在著手于建立一個(gè)一站式人工智能解決方案，定義“萬(wàn)物智能”，讓生活更便捷、更有趣、更安全。
krtkl
創(chuàng)立于2015年的krtkl致力于創(chuàng)造“一個(gè)微小的無(wú)線電腦用來(lái)創(chuàng)造一些完全不同的東西”。技術(shù)人將會(huì)迷戀Snickerdoodle，一個(gè)雙核ARM處理器、FPGA、WIFI、藍(lán)牙，起價(jià)于65美元，“以最小、最難做、最實(shí)惠賦能機(jī)器人、無(wú)人機(jī)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)等的平臺(tái)”。這個(gè)產(chǎn)品事實(shí)上是通過(guò)眾籌獲得了超過(guò)16萬(wàn)美金的資金。最新的信息是說(shuō)他們已經(jīng)收到了Snickerdoodle初級(jí)版本，并且很快就會(huì)出貨。
Eyeriss
Eyeriss事實(shí)上還不是一個(gè)初創(chuàng)公司，但是因?yàn)樗怯蒑IT開(kāi)發(fā)并且獲得了大量的媒體報(bào)道，所以我們不能從這個(gè)名單中排除它。Eyeriss是一個(gè)高效能的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）加速器硬件，架構(gòu)圖如下：
這里的主要收獲是：上面描述的硬件比起現(xiàn)有的圖形處理器GPUs更加高效、10倍更快并且消耗10倍更少。美國(guó)國(guó)防部高級(jí)研究計(jì)劃局（Darpa）提供部分資金，由Vivienne Sze領(lǐng)導(dǎo)的MIT團(tuán)隊(duì)在今年的會(huì)議上公開(kāi)了芯片，是最先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首次在定制芯片上進(jìn)行演示。
原文：5 Startups Building Artificial Intelligence Chips
編譯：鄭瑤
責(zé)編：周建丁
CCAI 2016中國(guó)人工智能大會(huì)將于8月27-28日在京舉行，AAAI主席領(lǐng)銜全球30余位技術(shù)領(lǐng)袖和產(chǎn)業(yè)先鋒打造國(guó)內(nèi)人工智能前沿平臺(tái)，6大主題報(bào)告，人機(jī)交互、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、產(chǎn)業(yè)實(shí)戰(zhàn)等4大專題論壇，1000+高質(zhì)量參會(huì)嘉賓。門(mén)票限時(shí)六折優(yōu)惠中。
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