Baskın AI çip adaylarından biri olan Bitmain?
Lei Feng.com: Gelecekte Bitmain hakkında konuştuğunuzda, önce yapay zekayı düşünebilirsiniz.
Bitmain, Bitcoin madenciliğine maruz kalan pek çok insana yabancı değil.Şu anda dünyadaki Bitcoin'e özel madencilik çipleri ve ekipmanlarının en etkili üreticilerinden biridir. Ancak 2018'de, çabalayabilecekleri yeni bir hedef bulmuş görünüyorlar. Küresel yapay zekaya ayrılmış çip alanındaki karanlık at.
Daha dün, Bitmain Pekin'de "AI Markası" Suanfeng "ve 2018 Stratejik Medya İletişimi Konferansı'nı düzenledi. Bitmain'in ürün stratejisi direktörü Tang Weiwei ve ürün teknolojisi direktörü Wang Junjun olay yerine geldi. Çipin ilerlemesi, orada bulunan muhabirlerden gelen birkaç soruyu da yanıtladı. Toplantının ardından Leifeng.com, Ürün Stratejisi Direktörü Tang Weiwei ile özel bir röportaj gerçekleştirdi.
Bitmain'in avantajları nelerdir? Yapay zekaya özel çip nerede güçlü? 2018'de yapay zekaya özel çip pazarının gelişimi ile ilgili olarak, Bitmain'in kendi yargıları nelerdir? Leifeng.com'u dinleyelim, başından itibaren yavaşça analiz edelim.
AI çip kara atının "sessizce" yükselişi
Sophon Sophon BM1680 AI özel çip
Geçtiğimiz 2017'de, AI çip alanı, Google ve Apple gibi internet devlerinin yanı sıra Cambrian ve Horizon gibi startup'larla "olağanüstü canlı" olarak tanımlanabilir. Ve Bitmainin ilk çıkışı erken değildi. Geçen yılın Kasım ayında düzenlenen bir AI konferansında, kendi AI adanmış çipi BM1680'in yanı sıra bu çipe dayalı genişletilmiş donanım ve sunucu ürünlerini çıkardılar.
Zaman biraz "geç" gibi görünse de çıkardıkları ürünler hiç "geri kalmıyor". Örnek olarak en önemli BM1680 yongasını alın: Mikro mimari FP32 kayan nokta bütçesini destekler, kayan nokta tepe performansı 2TFlops, en yüksek güç tüketimi 41W ve ortalama güç tüketimi 25W'tır. Özellikle CNN / RNN / DNN gibi yapay sinir ağlarının tahmini ve eğitimi için uygun olan "derin öğrenme için tensör hesaplama hızlandırma işlemcisi" olarak konumlandırılmıştır. Genel performans ve güç tüketimi dikkat çekicidir.
1 BM1680 yongasıyla donatılmış Sophon SC1 derin öğrenme hızlandırıcı kartı
Daha da önemlisi, BM1680 bir "boş raf" değildir. Bitmain ayrıca BM1680 yongalarını kullanarak üç ürün üretti: Derin öğrenme hızlandırıcı kartı SC1 / SC1 +, akıllı video analiz sunucusu SS1'in yanı sıra sürücüler, çalışma zamanı kitaplıkları, alt katmanı çağırma vb.
Bu ürün serisinin hedef kullanıcıları, yapay zeka görüntü işleme yeteneklerine acilen ihtiyaç duyan İnternet devleri ve teknoloji şirketleri olarak konumlandırılıyor. Bu üç ürün de piyasaya sürüldükten sonra küçük partiler halinde satıldı.Ürün Stratejisi Direktörü Tang Weiwei Leifeng.com'a şunları söyledi:
BM1680 yongasıyla ilgili ilk ürün grubunun tamamı satıldı, ancak belirli rakamları açıklamak uygun değil. Ama ortaya çıkarabileceğim şey, Şu anda bizimle bağlantılı çeşitli şirket ve kurumların sayısı, birçoğu yurtdışından olmak üzere üç haneye ulaştı. Hepsi ürünlerimizi mümkün olan en kısa sürede almayı ve en kısa sürede bazı testlere başlamayı umuyor.
Sophon SC1 + 2 BM1680 çipli derin öğrenme hızlandırıcı kartı
Bitmain, yapay zekaya girişini ilk duyurduğunda neden bu kadar çok ve nispeten eksiksiz ürün üretebildi? Ürün stratejisi direktörü Tang Weiwei de "sırrı" söyledi: " 2015 gibi erken bir tarihte, gelecekteki pazar hakkında düşünmeye başladık ve sonunda 2016'da yapay zekayı bir sonraki ana hedef olarak belirledik. Daha sonra, ürünlerin ve ilgili teknolojilerin araştırılması ve geliştirilmesi 2016 yılının başlarında başladı ve yonga, Nisan 2017'de bant çıkışı için dökümhaneye teslim edildi. Bu zamanlamadan yola çıkarak, aslında iyi hazırlanmış durumdayız. "
Tang Weiwei ayrıca Lei Feng.com ile Bitmain'in 2018'de yapay zeka pazarının olası eğilimleri hakkındaki görüşlerini paylaştı:
2015, 2016 ve 2017'deki üç yılın ardından, tüm pazar aslında nispeten büyük bir dönüşüm geçiriyor İlk bilimsel akademik aşamadan pratik uygulama aşamasına.
Ve bu aynı zamanda Bitcoin'in yapay zekaya özel çip pazarına girmesi için "kaynak gücüne" yol açar: inen uygulama senaryolarından bazıları ortaya çıkmaya başladı ve iniş için daha fazla uygulama senaryosu olacak, bunların bilgisayar donanımı için gereksinimleri (performans, güç, enerji verimliliği oranı) Vb) yükseldikçe yükselecek. Ancak çiplerin bu ihtiyaçları karşılamasını istiyorsanız, yalnızca en temel yarı iletken ürün tasarımına, Ar-Ge'ye ve üretim teknolojisine güvenebilirsiniz, ikincisi tam da Bitmain'in en iyi olduğu şeydir. Tang Weiwei ayrıca Leifeng.com'a canlı bir örnek verdi:
"Büyük bir çekicimiz" var (çip tasarımı ve mühendislik yetenekleri) ve ardından yapay zeka pazarı başka bir "büyük çivi" (bilgi işlem gücüne yönelik güçlü talep) Bu nedenle, AI pazarında genişlemek, avantajlarımıza daha iyi bir oyun sağlayacaktır.
Yapay zekaya özel yongalarda uzmanlaşmış eksiksiz bir dizi özel yonga oluşturma özelliği
Bitmain Antminer S9
Peki Bitmain'in "büyük çekici" ne kadar güçlü? Bunun en iyi örneği, Bitmain'in Bitcoin madencilik makine çipi üzerindeki önceki başarılarından gelebilir. Leifeng.com ayrıca bazı verileri derledi:
2013'ten 2017'ye kadar, Bitmain'in ASIC madencilik makinesi yongaları 7 kez yinelendi (en eski BM1380'den en son BM1387'ye, bazıları üretimde değildi); yonga üretim süreci, ilk 55 nm'den en son 16 nm'ye yükseltildi; Bitcoin madenciliğinin çalışma hızı Antminer S1'de 180Gh / s'den en son Antminer S9'da 13.5Th / s'ye yükseldi (yaklaşık 75 kat artış). Ve bir dizi madencilik çipinin yaratılmasıyla Bitmain, yarı iletken endüstrisindeki en güçlü dökümhane teknolojisine sahip olan TSMC ile derinlemesine bir işbirliği kurdu.
Güçlü yarı iletken teknolojisi ve çipin nihai olarak gerçekleştirilmesi, Bitmain'in Bitcoin madencilik makineleri alanında bugünün konumuna ulaşmasını sağladı. Ancak çip madenciliği deneyiminin tamamı veya bir kısmı yapay zekaya özel çiplere "aktarılabilir" mi? Tang Weiwei, Lei Feng.com'a yapay zekaya özel çiplerin gözünde 4 önemli noktayı açıklamayı seçti:
1. Mimari: Bir çipin mikro mimarisinin nasıl kurulacağı, yani donanım düzeyinde uygulama senaryolarının özel ihtiyaçlarının nasıl karşılanacağı;
2. Yeterli veri giriş ve çıkış yetenekleri sağlayın: AI uygulamalarının büyük veri aktarım ihtiyaçlarını karşılayın ve bu bağlantının darboğaz haline gelmesini önleyin;
3. Genel donanım için verimli bir talimat seti oluşturun: Bilgisayarın donanımın tam performansını olabildiğince sıkmasına izin verin;
4. Çip mühendisliği yeteneği: Çipin fiziksel olarak nasıl tasarlandığı ve seri üretim sürecindeki diğer bazı sorunlar.
Açıkçası, Bitmain'in ürün performansı ve gidişatı, Bitcoin madenciliğinin nispeten basit senaryosunda dört kilit noktayı çözme yeteneğini kanıtladı. Hala olgunlaşmamış ve karmaşık olan yapay zeka uygulamaları ne olacak? Tang Weiwei'nin cevabı daha basit olamazdı ... insanları ekle :
Şimdiye kadar, donanım, komut setleri, sürücüler ve hatta bazı üst seviye algoritmalar ve uygulamaları kapsayan yapay zeka alanında çalışan yaklaşık 200 kişi var. Şu anda Bitmain'in yaklaşık 1000 çalışanı var.
Ayrıca Bitmain, kendi benzersiz ekolojisini oluşturmak için sektördeki şirketlerle sürekli işbirliği yapmaktadır. Tang Weiwei bunu Leifeng.com'a da açıkladı: " Devler gibi tamamen açık bir ekosistem geliştirmeye değil, ürünlerimizi onların ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde optimize etmek için sektördeki birçok yönden müşterilerle derinlemesine iletişim kurmaya çalışıyoruz. "
CPU, GPU, FPGA ve ASIC arasında çok yönlülük / kullanım kolaylığı ve performans / enerji verimliliği oranı karşılaştırma tablosu
Yapay zekaya özgü bir yonga pazarı olduğu için, doğal olarak "klasik" bir sorunla yüzleşmek kaçınılmazdır - işlemcinin tasarım yönü genellik mi yoksa özgüllük mü olmalıdır? Mevcut AI donanım pazarında, özellikle NVIDIA gibi her hareket tüm sektörü etkilediğinde, pazara giren küçük şirketler nasıl bir karar vermelidir? Yanıt olarak Tang Weiwei, Leifeng.com'a şu şekilde yanıt verdi:
Öncelikle konumlandırmamızı vurgulamak için kesinlikle genel amaçlı bir işlemci olmayacağız. Bunun iki ana nedeni vardır: genel amaçlı işlemciler birçok uygulama senaryosunda çok verimsizdir; genel amaçlı bir rota almak, bir platform ekolojisi oluşturmak veya hatta tüm ekolojiyi ileriye çekmek anlamına gelir. Bu nedenle, yeni kurulan şirketimiz için, öncelikle bölümlere ayrılmış endüstri senaryolarının nihai hızlandırmasını yapmalıyız.
Leifeng.com'un talebi üzerine Tang Weiwei, yüksek verimli yapay zekaya ayrılmış yongaların gelecekteki geliştirme eğilimi hakkında kendi kararını da verdi Üç yıl içinde, yani 2020 veya 2021 itibariyle, yapay zekaya özgü yongaların satışı genel amaçlı işlem yongalarının sayısını aşacak.
2018 gerçek bir başlangıç
Bitmain AI-Sophon'un yeni alt markası
Geçen yıl BM1680'i piyasaya sürerken, Bitmain aslında AI alanı Sophon için yeni alt markasını duyurdu. Bu isim kulağa çok garip geliyor, ama aslında "Üç-Beden" de insan teknolojisinin gelişimini kontrol etmek için dış gezegenler tarafından kullanılan "Sophon" robotunun İngilizce adı. Buna karşılık, Çince "Suanfeng" isminin resmi yorumu biraz daha basittir: "Suanfeng Xuankong, Feng Cognitive Intelligence".
Bu medya iletişim toplantısının sitesinde, Tang Weiwei ortak bir açıklama yapmak için Çince ve İngilizce isimleri de birleştirdi: "Sophon bir romanda katlanabilir 've açıldıktan sonra güçlü bir öğrenme yeteneğine sahip. Tam da istediğimiz şey bu. Yapılacak şeyler Yapay zeka kullanmak hayatın her alanını değiştirebilir. "
Zaman açısından 2018, "Suanfeng" için en önemli yıl olabilir. Çünkü "Suanfeng" şimdiden görkemli geleneklerinden birini kopyalamaya çalışıyor: ultra yüksek hızda yineleme.
Tang Weiwei'ye göre, BM1680'in takip çipi zaten araştırma ve geliştirme aşamasına girmeye başladı.BM1682 geçen yıl Aralık ayında başarıyla bantlandı ve BM1684 Eylül 2018'de bantlanacak. Bunların arasında, BM1684'ün 2018'in dördüncü çeyreğinde seri üretilmesi bekleniyor. Performans göstergeleri 6T bilgi işlem gücüne, 30W güç tüketimine ulaşacak ve FP16 ve INT8 gibi düşük hassasiyetli hesaplamaları destekleyecek. Ayrıca TSMC tarafından sağlanan en son 12nm sürecini kullanacaktır.
Moore'un bilgi işlem gücü yasası, son 100 yılda insanlığa büyük bir sosyal ivme kazandırdı
Tang Weiwei'nin kendi sözleriyle, bu "Süper Moore Yasası" dır: Yalnızca yeni ürünlerdeki yeni algoritmaları optimize etmek için değil, aynı zamanda kendi ürünlerinin rekabet gücünü korumak için her 9 ayda bir ürün yinelemesi için çabalayın (CPU Moore Yasası döngüsü 18 aydır).
Aynı zamanda, "Suanfeng" hala bir dizi yeni düzen deniyor, ilki robotların düzeni. Geçen ay Bitmain, yeni bir robotik girişim şirketi olan Carrot Robot'u satın aldı. Ve bu medya iletişimi toplantısında, ürün teknolojisi direktörü Wang Jun, kamuoyuna açık bir şekilde şunları söyledi: "Hiçbir şey yapmıyoruz, ancak mevcut duruma göre ilk önce buluta gitmeyi seçiyoruz ve gelecekte yapay zekaya özel çip pazarına girmekten dışlanmayacağız. . "
Röportajın sonunda, Leifeng.com ayrıca Tang Weiwei için küçük bir problemi ortaya atmaya çalıştı - Bitmain şirketine tek cümleyle kısa bir genel bakış. Tang Weiwei 3 saniye düşündükten sonra iki kelime söyledi: " Eylem kelimelerden daha yüksek sesle konuşur, gelişmeye devam edin. "Sonra gülümsedi ve şöyle dedi:
Kulağa eski moda gelebilir ama biz sadece bir ürün şirketiyiz.
Tam metin bitti.
